Für die meisten von uns würde ein positiver COVID-19-Antikörpertest einer 50/50-Chance entsprechen, dass wir tatsächlich Antikörper gegen das Virus haben. Dr. F. Perry Wilson erklärt.
Kommentar: COVID-Immunitätspass" nicht zuverlässiger als ein Münzwurf
27. Mai 2020 -- Willkommen bei Impact Factor, Ihrer wöchentlichen Dosis an Kommentaren zu einer neuen medizinischen Studie. Ich bin Dr. F. Perry Wilson von der Yale School of Medicine.
Diese Woche füllt sich mein Twitter-Feed mit Gesprächen über Antikörpertests.
Wäre es nicht schön, einen einfachen Bluttest zu machen und zu wissen, dass man immun gegen das Coronavirus ist? Wie befreiend wäre es, mit Ihrer Gesichtsmaske, die Sie aus reiner Höflichkeit tragen, in den Supermarkt zu gehen und ein selbstzufriedenes Grinsen zu verbergen. Für Sie ist das Schlimmste vorbei.
Und ja, es wäre großartig, den Menschen Selbstvertrauen zu geben, wenn sie wieder zur Arbeit gehen, ins Sommercamp fahren oder die örtlichen Geschäfte besuchen.
Aber es gibt eine Menge Vorbehalte gegen Antikörpertests. Experten haben zu Recht darauf hingewiesen, dass der Nachweis von Antikörpern gegen das Coronavirus noch lange nicht bedeutet, dass man auch schützende Antikörper besitzt; um dies zu beweisen, ist ein spezieller Viruskulturtest erforderlich.
Und über das Debakel, Antikörpertests von der FDA-Prüfung auszunehmen, wurde bereits ausführlich berichtet. Aber das sind eigentlich nicht die größten Probleme.
Über das größte und wichtigste Problem wird nicht genug gesprochen. Es ist die Tatsache, dass bei einem positiven Antikörpertest in vielen Fällen die Wahrscheinlichkeit, dass man tatsächlich Antikörper gegen das Coronavirus hat, etwa 50:50 beträgt. Es geht um den Unterschied zwischen der falsch-positiven Rate eines Tests und dem positiven Vorhersagewert eines Tests. Das sind zwei verschiedene Dinge. Und fast immer geben die Testhersteller den ersten Wert an, gehen aber nicht auf den zweiten ein.
Aber wir tun es.
Um Ihnen zu zeigen, was ich meine, werden wir ein einfaches Gedankenexperiment durchführen.
Stellen Sie sich vor, wir hätten eine Bevölkerung von der Größe von New Haven, Connecticut, also etwa 100.000 Menschen.
Nehmen wir an, dass sich 5 % der Stadt mit dem Coronavirus infiziert haben, überlebt haben und schützende Antikörper besitzen. Das sind 5000 Menschen, die immun sind.
Testen wir nun jede einzelne Person in der Stadt, um festzustellen, wer Antikörper hat. Nehmen wir an, der Test ist zu 100 % empfindlich (unrealistisch, aber das macht die Rechnung einfach); er erfasst alle 5000 Menschen, die wirklich immun sind.
Fortsetzung
Aber was ist, wenn er zu 95 % spezifisch ist, d. h. eine Falsch-positiv-Rate von 5 % aufweist? Klingt nicht so schlimm, oder?
Nun, das bedeutet, dass 5 % der 95.000 Menschen, die nicht immun sind - 4750 Menschen - dennoch positiv getestet werden.
Nun gut. Jetzt haben wir insgesamt 9750 Personen, die positiv getestet wurden, von denen nur 5000, also etwas mehr als 50%, tatsächlich immun sind.
Der Immunitätspass, den Sie erhalten haben, ist nicht besser als ein Münzwurf.
Der positive Vorhersagewert ist trotz der niedrigen Falsch-positiv-Rate so hoch, weil die zugrunde liegende Prävalenz der Krankheit immer noch niedrig ist.
Dieses Missverständnis des Unterschieds zwischen falsch-positiver Rate und positivem prädiktiven Wert kann Menschen ernsthaft gefährden.
Das ist meine Frau. Sie ist eine hervorragende Chirurgin.
Am Freitag wurde bei ihr im Rahmen einer klinischen Studie ein Antikörpertest durchgeführt.
Sie ist an dem Ergebnis interessiert, vor allem, wenn es positiv ist. Aber sie hat noch nie typische Symptome gehabt, und die Prävalenz des Coronavirus in Connecticut liegt wahrscheinlich immer noch bei unter 5 %. Für sie, wie für die meisten Menschen, wäre ein positives Ergebnis nicht besonders beruhigend.
"Okay", sagen Sie, "aber was ist, wenn die Falsch-positiv-Rate des Tests noch niedriger als 5 % ist? Wie wäre es mit 1 % oder, wie Abbott mit seinem Antikörpertest behauptet, 0,4 %?" Ich habe diese hilfreiche Grafik erstellt, da es einen günstigen Wechselkurs zwischen Bildern und Worten gibt.
Wie Sie sehen können, haben Sie selbst mit einem wirklich guten Test eine gute Chance, nicht geschützt zu sein, wenn die Prävalenz in Ihrem Gebiet niedrig ist. Und natürlich gibt es eine ganze Reihe von Tests im Umlauf.
Alexander Marson von der UCSF und sein Team haben hervorragende Arbeit geleistet und diese Antikörper-Kits unabhängig getestet. Ihre Ergebnisse - und das wird Sie nicht überraschen - sind in der Regel schlechter als die Angaben der Hersteller. Die falsch-positiven Raten liegen zwischen 8,4 % für den Decombio-Test und 0 % für den Innovita-Test, wobei die Genauigkeit dieser Schätzungen aufgrund der geringen Stichprobengröße begrenzt ist.
Hier ist also das Fazit: Solange es keine stichhaltigen Beweise dafür gibt, dass die lokale Prävalenz von Coronavirus-Infektionen irgendwo nördlich von 20 % liegt, ist die Verwendung eines positiven Antikörpertests als Fahrschein zum Verzicht auf die vernünftigen Vorsichtsmaßnahmen, die wir alle ergriffen haben, ein Rezept für eine Katastrophe. Das ist eine reine Rechenaufgabe. Bitte verbreiten Sie die Nachricht, bevor die breite Verfügbarkeit von Antikörpertests zu einer Reihe von Fehlentscheidungen führt.
Fortsetzung
PS: Ja, wenn Sie persönlich COVID-19 hatten oder sich sehr sicher sind, dass Sie COVID-19 hatten, dann ist es wahrscheinlicher, dass ein positiver Antikörpertest bedeutet, dass Sie geschützt sind. Aber für viele von uns ist das, zumindest im Moment, nicht der Fall. Für eine Weile dürfte es keine Antikörperpässe geben.
F. Perry Wilson, MD, MSCE, ist außerordentlicher Professor für Medizin und Direktor des Programms für angewandte translationale Forschung in Yale. Seine Arbeiten zur Wissenschaftskommunikation sind in der Huffington Post, auf NPR und hier auf Medscape zu finden. Er twittert?@methodsmanmd?und betreibt ein Repository seiner Kommunikationsarbeit unter?www.methodsman.com.
Dieser Artikel erschien ursprünglich auf medscape.com.
