2. Die richtige Interpretation von Testergebnissen- „bedingte Wahrscheinlichkeit“

Die Testung des Patienten auf bestimmte Krankheiten spielt im Bereich der Medizin eine bedeutende Rolle. Damit der Arzt seine Patienten adäquat aufklären kann, muss er die einem Test zugrunde liegende Statistik korrekt interpretieren können.

Folgendes Beispiel soll helfen, dies zu verdeutlichen:

Eine 55-jährige Frau ist dem Rat ihres Gynäkologen gefolgt und hat zur Brustkrebsfrüherkennung eine Mammographie durchführen lassen, obwohl sie keine einschlägigen Symptome aufwies. Dennoch war das Ergebnis der Mammographie positiv. Daher möchte die positiv getestete Frau nun von ihrem Gynäkologen wissen, ob dieses Ergebnis bedeute, dass sie Brustkrebs habe.

In dieser klassischen Situation sollte der Arzt über sogenannte „bedingte Wahrscheinlichkeiten“ Bescheid wissen. Die „bedingte Wahrscheinlichkeit“ ist eine übliche Darstellungsform von Teststatistiken in der Ausbildung von Medizinern und in medizinischen Fachjournalen. Der Begriff „bedingt“  zeigt an, dass die Antwort auf die Frage davon abhängt, wie hoch die Ausgangswahrscheinlichkeit der getesteten Person ist, die Erkrankung tatsächlich zu haben. „Wahrscheinlichkeit“ weist hingegen darauf hin, dass kein Test in der Lage ist, die entsprechend adressierte Kondition, also hier der Brustkrebs, mit hundertprozentiger Sicherheit vorherzusagen.

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