Der positive prädiktive Wert (positive predictive value, PPV) dient als Kennzahl, welche die Güte eines wissenschaftlichen Tests beschriebt. Dabei ist es möglich, anhand des ermittelten PPVzu quantifizieren, wie hoch der Anteil der Testpositiven auch tatsächlich betroffen sind (richtig positiv). Diese Information dient als Abschätzung der Wahrscheinlichkeit, eine Person mit Hilfe des betreffenden Tests erfolgreich als positiv zu identifizieren. Je sensitiver ein Test ist, desto zuverlässiger können die untersuchten Personen hinsichtlich des interessierenden Merkmals klassifiziert werden. Der PPV spielt insbesondere in der Medizin und Psychologie eine wichtige Rolle, da zuverlässige Tests hier direkte Folgen für die körperliche und psychische Gesundheit der Untersuchten haben können. Aus diesem Grund sollte die Konstruktion von Tests, die in sensiblen Bereichen zum Einsatz kommen, stets sorgfältig betrieben und die Güte anschließend ausreichend bestimmt werden.

Für die Berechnung des PPV werden folgende Parameter benötigt:

– Zahl der korrekt als positiv ermittelten Personen (true positive, TP)

– Zahl der als falsch positiv ermittelten Personen (false positive, FP)

Es ergibt sich folgende Formel:

PPV = TP/(TP + FP)

Der PPV kann Werte zwischen Null und Eins annehmen. Grundsätzlich sollte der PPV möglichst nahe bei Eins liegen, da in einem solchen Fall ein Großteil der positiv getesteten Fälle auch tatsächlich positiv waren. Ein Wert unter 0,5 signalisiert, dass die Mehrzahl der positiv getesteten Fälle auf Testfehlern beruhten.

Die Aussagekraft des PPV muss in einen Zusammenhang mit der Prävalenz des untersuchten Merkmals gesetzt werden. Eine geringe Prävalenz des untersuchten Merkmals in der zugrundeliegenden Population (Anteil aller an Prostatakrebs erkrankten Männer im Land) führt automatisch zu einer Senkung des PPV. Daher muss der PPV mit Blick auf die Güte des betreffenden Tests, stets in ein Verhältnis mit Erkenntnissen zu der Prävalenz des Merkmals gesetzt werden.

Die errechneten Werte stellen in der klinischen oder wissenschaftlichen Praxis stets eine Schätzung der tatsächlichen Vorhersagekraft dar und sollten kontinuierlich überprüft werden. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die erhobenen Daten, welche auf der Applikation zuverlässiger Tests beruhen, aussagekräftige Informationen enthalten.

Beispiel: Der PSA-Test (Prostataspezifische Antigen Test) soll als Screeningverfahren im Rahmen der Krebsvorsorge prüfen, ob bei untersuchten Männern der Verdacht auf Prostatakrebs vorliegt. Dabei zeigt sich, dass von 100 untersuchten Männern 35 als positiv getestet wurden. Der schlug in 35 Fällen aus und indizierte eine auffällige Gewebsveränderung der Prostata. Anschließende weitere Untersuchungen konnten zeigen, dass von den insgesamt 35 positiv gescreenten Männern lediglich 21 tatsächlich gefährliche Veränderungen aufwiesen. Es ergibt sich folgende Berechnung für den PPV = 21/(21+14). Der PPV des Test entspricht demnach 0,6.

Zusammenfassung: Der PPV stellt eine wichtige Kennzahl zur Beurteilung der Güte eines Tests dar. Er drückt aus, wie viele positiv getestete Personen tatsächlich positiv waren. Die Kennzahl kann Werte zwischen Null und Eins annehmen. Ein Wert größer als 0,5 indiziert, dass der Großteil der Testpositiven ihr Ergebnis berechtigterweise erhielten. Liegt der Wert unter 0,5, so wurde die Mehrheit der Testpositiven fälschlicherweise als positiv klassifiziert. In Abhängigkeit von der Prävalenz des betreffenden Merkmals kann der PPV automatisch sinken oder steigen. Aus diesem Grund ist der PPV für sich genommen nur schwer zu bewerten.