#Spezifität, #Prävalenz und #falschPositive
In letzter Zeit häufen sich hier Behauptungen, oft gestützt auf Unkenntnis bei den Zusammenhängen.
1. Die falsch positiv rate (FPR), also der Fehler bei der Spezifität, kann mathematisch nie grösser sein als die gemessene Prävalenz.
Die beste gemessene Prävalenz war in KW28 0,59% also muss die Spezifität mindestens 99,41% sein (Spez.+FPR=100%). Zieht man die positiven Doppeltests ab, ist die FPR in KW28 sogar tatsächlich 0,47% = mind. 99,53% Spezifität.
Das ist in der Grafik unten abgebildet. Man erkennt
auch gleich einen weiteren Zusammenhang, der Anteil tatsächlich falsch Positiver ist stark abhängig von der Prävalenz, also Verbreitung von Corona. Ist beides gleich, Spezifität und Prävalenz hat man 100% falsch Positive.
Das sieht für KW28 optisch so aus, faktisch hatte man aber
244 Krankenhauseinweisungen und 21 Tote. Insofern MUSS die Spezifität besser sein. Wenn man die gleiche #Hospitalisierungsrate wie im Mai zu Grunde legt (22%) muss die #FPR irgendwo bei 0,25% liegen, was für mind. 99,75% Spezifität spricht. Wären in KW28 ca. 50% falsch Positive.
Tatsächlich ist aber die Schwere der Erkrankung eher zurückgegangen, was dafür spricht, dass auch die Hospitalierungsrate zurück geht. Wenn man den Mittelwert zwischen gemessen 10% und maximal 20% nimmt, kommt man auf 15% oder einer FPR von 0,15%=99,85% Spezifität.
Das kommt der Realität vermutlich auch am Nächsten. Wären also 32% falsch Positiv in KW28 und aktuell noch rund 18%. Manche glauben an noch eine bessere Spezifität mit 99,95%, das ist aber mit den Tests eher unwahrscheinlich.
Aber der exakte Anteil spielt auch eher nur eine
untergeordnete Rolle, solange wir uns an den verfügbaren medizinischen Ressourcen orientieren wie z.B. Intensivbetten. Und da sieht es nach wie vor gut aus. Ich würde mir gerne mehr Sachlichkeit in dieser Corona Sache wünschen. Verschwörungstheorien sind hier nicht hilfreich.
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