Prävalenz: Bedeutung und Berechnung

Was Prävalenz meint

Prävalenz ist ein Maß für den Bestand einer Erkrankung: wie viele Menschen einer Gruppe zu einem Zeitpunkt oder in einem Zeitraum betroffen sind. Noordzij und Kollegen haben diese Häufigkeitsmaße 2010 knapp beschrieben. Wichtig ist, dass eine Prävalenzzahl ohne Kontext wenig aussagt. Erst mit Angaben dazu, welche Population gemeint ist, in welcher Region, welcher Altersgruppe, welchem Zeitraum und nach welcher Falldefinition, wird sie interpretierbar. In Deutschland veröffentlicht unter anderem das Robert Koch-Institut solche Daten aus Gesundheitssurveys.

Punkt-, Perioden- und Lebenszeitprävalenz

Es gibt nicht die eine Prävalenz. Die Punktprävalenz meint die Betroffenen zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die Periodenprävalenz meint alle, die innerhalb eines Zeitraums betroffen waren, etwa im Verlauf eines Jahres. Die Lebenszeitprävalenz meint den Anteil, der im Laufe des Lebens jemals betroffen war. Diese drei Angaben können sich deutlich unterscheiden, obwohl es um dieselbe Erkrankung geht. Deshalb gehört immer dazu, welche Art gemeint ist.

Prävalenz ist nicht Inzidenz und nicht Ihr Risiko

Zwei Verwechslungen sind besonders häufig. Erstens wird Prävalenz mit Inzidenz vermischt. Prävalenz beschreibt den Bestand, Inzidenz die Neuerkrankungen in einem Zeitraum. Zweitens wird eine Prävalenzzahl als persönliches Risiko gelesen. Auch das trägt nicht. Dass eine Erkrankung in einer Gruppe eine bestimmte Häufigkeit hat, sagt nicht, wie hoch Ihre individuelle Wahrscheinlichkeit ist. Diese hängt von vielen weiteren Faktoren ab.

Warum die Häufigkeit die Aussage eines Tests verändert

Hier ein vereinfachtes Rechenbeispiel mit erfundenen, nur zur Anschauung gewählten Zahlen. Ein Test habe eine Sensitivität und eine Spezifität von jeweils 90 Prozent. In einer Gruppe von 1.000 Personen mit einer eher hohen Häufigkeit seien 200 betroffen. Der Test erkennt 180 der 200 Betroffenen (richtig positiv) und macht von den 800 Nichtbetroffenen 80 fälschlich auffällig (falsch positiv). Unter den 260 positiven Ergebnissen sind also 180 richtig, das sind rund 69 Prozent.

Nun dieselbe Testgüte, aber eine seltene Erkrankung: In 1.000 Personen seien nur 20 betroffen. Der Test erkennt 18 davon (richtig positiv) und macht von den 980 Nichtbetroffenen 98 fälschlich auffällig (falsch positiv). Unter den 116 positiven Ergebnissen sind jetzt nur 18 richtig, also rund 16 Prozent. Der Test ist derselbe, aber ein positives Ergebnis bedeutet bei der selteneren Erkrankung viel weniger. Genau dieser Zusammenhang zwischen Prävalenz und der Aussagekraft eines positiven Ergebnisses ist gut belegt. Mehr zu den zugrunde liegenden Kennzahlen finden Sie unter Sensitivität und Spezifität.

Bedeutung für Selbsttests auf medtests.de

Dieser Zusammenhang ist der Grund, warum wir ein positives Screening nie mit einer Erkrankung gleichsetzen. Beim Autismus-Test mit dem AQ-10 und beim ADHS-Test mit dem ASRS ordnen wir ein auffälliges Ergebnis als Anlass für eine Abklärung ein, nicht als Nachweis. Beim Depressions-Test gilt dasselbe. Beim Herzinfarkt-Risiko-Test geht es ausdrücklich um eine Einordnung des Risikos in einer Bevölkerungsgruppe, nicht um eine individuelle Vorhersage. Konkrete Häufigkeitszahlen nennen wir nur mit Angabe der Population und der Quelle.

Was der Begriff nicht bedeutet

Eine Prävalenzzahl ist keine Aussage über Ihr persönliches Risiko und kein Ergebnis für Sie. Sie erklärt nur, wie häufig etwas in einer Gruppe vorkommt, und hilft, ein Testergebnis einzuordnen. Ein Selbsttest dient der Orientierung und ersetzt keine ärztliche, psychotherapeutische oder diagnostische Abklärung.