Referenz-Kollektiv: 12.51% kardiovaskuläre Ereignisse bei 1686 Patienten innert 5 Jahren, aufgeteilt in 4 Quantilen unterschiedlich grosser Areae arteriosklerotischer Plaques in der Carotis (Carotid Plaque Area. A Tool for Targeting and Evaluating Vascular Preventive Therapy. Spence J.D. et al; Stroke. 2002;33:2916-2922).
BEZEICH 1. Quantil - cut + 2. Quantil - cut + 3. Quantil - cut + 4. Quantil TOT
5-Y-Risk 6.4 % 11.3 % 13.2 % 19.1 % 12.51% = PV
n 422 424 421 419 1686
krank 27 48 56 80 211
gesund 395 376 365 339 1475
Plaques cm2 0.00 - 0.11 0.115 0.12 - 0.45 0.4550 0.46 - 1.18 1.185 1.19 - 6.73
BAYES krank gesund krank - cut + gesund krank gesund
Test + RP = 184 fp =1080 RP = 136 fp = 704 RP = 80 fp = 339
Test - fn = 27> RN = 395 fn = 75 RN = 771 fn = 131 RN =1136
SE / SP SE=0.8720 SP=0.2678 SE=0.6445 SP=0.5227 SE=0.3791 SP=0.7702
PDW + /- += 0.1456 - = 0.9360 += 0.1619 - = 0.9113 += 0.1909 - = 0.8966

In obiger Tabelle sind 2 verschiedene Möglichkeiten der mathematischen Beschreibung von Posttest-Krankheitswahrscheinlichkeiten direkt einander gegenübergestellt:
1. Prozent-Risiko in Quantilen: Diese häufig angewandte, übersichtliche und leicht verständliche Darstellungsart von Posttest-Krankheitswahrscheinlichkeiten ermöglicht zwar ein gutes Abbild des Krankheits-Risikos als Funktion der Carotisplaque-Area, lässt aber eine sequentielle Weiterentwicklung der Krankheitswahrscheinlichkeit mit nachfolgenden Tests im Rahmen einer Stufendiagnostik kaum zu.
2. Das BAYES-Theorem in der 4-Felder-Tafel: Diese Darstellungsart wirkt auf den ersten Blick ziemlich unübersichtlich, hat aber den Vorteil, dass die beiden Quantilen (Test positiv bzw. Test negativ) immer eine ganzheitliche mathematische Beschreibung des gesamten Referenzkollektives bezüglich ihrer Posttest-Krankheitswahrscheinlichkeiten (KWS) liefern. Akzeptiert man die Proportionen Sensitivität und Spezifität als konstante, von (Vor- bzw. Nachtest-)Krankheitswahrscheinlichkeiten unabhängige Qualitätseigenschaften eines Testes, so lässt sich die Posttest-KWS im Rahmen einer sequentiellen Stufendiagnostik weiterverarbeiten, indem man sie als Prätest-KWS (PV) für den nächstfolgenden diagnostischen Test weiterverwendet. Selbstverständlich kann man bei prognostischen Tests nie so hohe Sensitiviäts- & Spezifitätswerte erwarten, wie bei ad hoc diagnostischen Tests (noch sind wir keine Wahrsager).
In obiger Tabelle findet man das Krankheitsrisiko des 1. Quantils im Bayes-Theorem wieder als die Grösse 1 - nPDW bei einem Test-Cutpoint von 0.1150 cm2 und das Krankheitsrisiko 4. Quantils als pPDW bei einem Test-Cutpoint von 1.1850 cm2.


.FA.