BwZemCAST

Gedanken zu Diagnostics

Hallo Freunde der klinischen Notfallmedizin es geht weiter, ja es gibt den PODCAST noch … ist bald viel zu tun.

Diagnostik vs. Wahrscheinlichkeitsabschätzung

Röntgen Unterarm für distale Radiusfraktur Sensitivität 84-95% – Spezifität 92%

Beispielrechnung:

Skateboardevent 1000 Teilnehmer – 500 Stürzen – 200 Kommen in die ZINA

Version 1:

Prävalenz 50% also 0,5 d.h. 100 von den 200 haben eine distale Radiusfraktur

Sensitivität 95% d.h. bei 95 finden wir die Fraktur bei 5 nicht, also 5 falsch negative.

Spezifität 92% d.h. bei 92 wissen wir, dass da keine Fraktur ist und 8 sehen wir eine, die nicht da ist, also 8 falsch Positive.

=> Nach unserer Untersuchung: 103 mit Frakturnachweis, davon 95 mit wirklich einer Fraktur. Also bei 95/103 ist die Wahrscheinlichkeit in der Population, in der wir eine Fraktur gesehen haben 92% dafür dann auch wirklich eine zu haben und 8%, keine zu haben.

=> Umgekehrt in der „Nicht“-Frakturgruppe 97 Patienten, von denen 5 doch eine Fraktur haben. Also 95% dass man nichts hat und ungefähr 5% dass man trotzdem was gebrochen hat. (5/95)

Version 2:

Prävalenz 25% also 50 von den 200 haben eine distale Radiusfraktur

Sens. 95% d.h. 47,5 ~ 48 Frakturen werden erkannt, ~2 werden nicht erkannt, falsch negativ

Spez. 92% d.h. von den 150 werden 138 als frakturfrei erkannt, 12 werden als frakturiert erkannt obwohl keine da ist, also falsch positiv. (150×0.92).

=> Nach unserer Untersuchung: 48+12 mit Frakturdiagnose, damit in dieser Gruppe eine Wahrscheinlichkeit von 60% wirklich eine Fraktur zu haben und bei 20% nicht.

=> Umgekehrt 138+2 mit Frakturausschluss, damit also für den Ausschluss eine 98,6% Chance auch wirklich keine Fraktur zu haben.

Version 3:

Prävalenz 10% also 20 von 200 haben eine distale Radiusfraktur

Sens. 95% 19 werden gefunden, 1 nicht, falsch negativ

Spez. 92% 180 ohne Fraktur 14,4 werden als falsch positiv eingeschätzt, 165,6 richtig.

=> 19+14,4 haben Frakturdiagnose => Wahrscheinlichkeit wirklich eine zu haben 57%, keine zu haben 43%

=> 1 auf 166,6 ist falsch negativ => Wahrscheinlichkeit trotzdem eine Fraktur zu haben obwohl wir das eigentlich ausgeschlossen haben ist 99,39%

Nun zu etwas kränkeren Patienten: STEMI/OMI

ST-Hebungsinfarkt – 12 K EKG Sensitivität 64,5%, Spezifität 78% (Assistenzärzte Notfallmedizin)

Maximal erreichbare Spezifität 95%

Studie von 2017 untersuchte die Inzidenz von Falsch Positiven ST-Elevationen.

Real Life Definition: Alle die ST-Hebungskriterien post hoc erfüllten und dann in der Coro keine „Culprit Vessel“ hatten. 16,3% D.h. Auch wenn wir es richtig gut machen sind 16,3% falsch positiv.

2% von denen die einen Notfallherzkatheter bekommen haben ein Major Bleeding und 0,8% Sterben. Es sterben eher die die nicht falsch positiv sind aber trotzdem könnt es zu Komplikationen.

Somit bleibt festzuhalten: Mühe geben und EKG lernen. Es ist immer eine Risikoabwägung, da der STEMI/OMI aber eine Mortalität von ca. 30% hat bleibt unterm Strich eine trotzdem positive Bilanz.

Also wie kann man sich besser verdeutlichen dass diese Wahrscheinlichkeiten von der Prävalenz also unserer Vortestwahrscheinlichkeit abhängen?

Der Positive Prädiktive Wert und der Negative Prädiktive Wert:

Der Positive Prädiktive Wert (Positive predictive Value- PPV) Anteil der richtig Positiven an allen positiv getesteten. D.h. Bei einem tollen Test: Sensitivität – 99% Spezifität – 99,5% und einer Prävalenz von 1 von 100 also 1%

Übersetzt

Ausschluss klappt super in der Niedrig-Vortestwahrscheinlichkeits-Population

Einschluss klappt … NAJA

Werte für D-Dimere bei Lungenembolie als häufiges Beispiel:

90% Sensitivität (87-95% je nach Studie)

37% Spezifität (für hier zum rechnen 40%)

D.h. Ohne Risikostratifizierung

Vortestwahrscheinlichkeit niedrig z.B. 1 von 100 … PPV 0,015 (1,5%) NPV 0,997 (99%)

Vortestwahrscheinlichkeit hoch z.B. 1 von 10 … PPV 0,143 (14%) NPV 0,973 (97%)

Übersetzt

Vortestwahrscheinlichkeit niedrig Ausschluss klappt Einschluss garnicht !!!!

Vortestwahrscheinlichkeit hoch Ausschluss klappt nicht mehr und Einschluss auch nicht ausser man möchte 3 von Hundert mit Lungenembolie nach Hause schicken !!!!!!!!!!!!! (P.S. das ist schlecht)

D.h. Bei hoher Vortestwahrscheinlichkeit hilft uns der D-Dimer nicht, zu viele fallen durch das Raster.

Trotz allem nicht die Flinte ins Korn werfen, denn FalschPositive und FalschNegative sind unvermeidlich … aber wenn wir uns bemühen können wir trotzdem das beste für unsere Patienten rausholen.

Außerdem sind es häufig nicht die ganz schlimm kranken die wir übersehen, weil wir bei denen die uns „nicht gefallen“ ja eher noch ein bisschen mehr machen. Deswegen ist das Bauchgefühl von uns ja so wichtig.

Viel Spaß damit und ich freue mich auf Eure Kommentare hier, oder auch auf Twitter unter @EMDocHarry1.