Eine Übersicht über die Methodik zur Bewertung diagnostischer Tests.

Die Bewertung diagnostischer Tests anhand der folgenden Prinzipien wird überprüft: Fehlerquoten, Scores auf der Grundlage posteriorer Wahrscheinlichkeiten und der überschüssige Verlust, der in einem entscheidungstheoretischen Kontext betrachtet wird. Fehlerquoten oder die komplementären Nicht-Fehlerquoten, Spezifität und Sensitivität, sind einfache Maße, die eine grobe Indikation des diskriminativen Wertes bieten. In der klinischen Praxis, wo ein Test zusammen mit anderen Informationen als Entscheidungsunterstützung dient, wird die Umwandlung der Testergebnisse in posterior Wahrscheinlichkeiten empfohlen. Ein aggregierter Score dieser Wahrscheinlichkeiten drückt den Wert des Tests aus. Schließlich ist in einfachen, gut definierten Fällen – beispielsweise bei Screening-Situationen, in denen die Prävalenz der Krankheit und die relativen Konsequenzen falscher positiver und negativer Klassifikationen geschätzt werden können – eine bayesianische Entscheidungsanalyse angebracht. Die optimale Diskriminierungsgrenze wird ausgewählt, und der Gesamtschaden wird minimiert. Der Likelihood-Ratio LR(x) spielt eine zentrale Rolle bei Wahrscheinlichkeitsberechnungen und in der Entscheidungsanalyse. Ein Beispiel veranschaulicht die Anwendung der Verfahren.