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DOI: 10.1055/s-2003-38544
Die „evidence-based”-Entscheidungsanalyse in der Physikalischen und Rehabilitativen Medizin (Teil 1): Sensitivität, Spezifität und Prädiktion
Clinical Decision Making in Physical Medicine and Rehabilitation (Part 1): Sensitivity, Specificity and Predictive ValuesPublikationsverlauf
Eingegangen: 10. April 2002
Angenommen: 19. Februar 2003
Publikationsdatum:
11. April 2003 (online)
![](https://www.thieme-connect.de/media/physmed/200302/lookinside/thumbnails/10.1055-s-2003-38544-1.jpg)
Zusammenfassung
Aus Sicht der „evidence based medicine” (EBM) besteht Diagnostik aus einer Serie von einzelnen Tests. Jeder Einzeltest ist durch die Eigenschaften Sensitivität (Sn) und Spezifität (Sp) eindeutig gekennzeichnet. Bei bekannter Prävalenz erlauben Sn und Sp die Berechnung des „Prädiktionswertes”. Dieser erlaubt eine quantitative Prognose, mit welcher Wahrscheinlichkeit die vermutete Schädigung bei genau diesem Patienten vorhanden ist. Falls die positive Prädiktion (PP) eine vorgegebene Entscheidungsschwelle übersteigt, wird zugunsten eines bestimmten Vorgehens entschieden. Diesem „Entscheidungsanalyse” genannten Vorgehen wird allgemein eine hohe Evidenz attestiert. In der Physikalischen und Rehabilitativen Medizin (PMR) stehen nicht die Ursache für, sondern die Folgen von Schädigung oder Krankheit im Vordergrund. Solche funktionellen Folgen auf verschiedenen Ebenen (impairment, activity, participation) sind in der ICF (International Classification of Functioning and Health) klassifiziert. Im vorliegenden Beitrag wird das Prinzip der quantitativen Entscheidungsanalyse auf die Anforderungen in der PMR übertragen. Dazu sind Sn und Sp in der PMR neu zu definieren: Anstelle des (Nicht-)Vorhandenseins der vermuteten Schädigung tritt der (Nicht-)Erfolg der betrachteten Therapie. Das individuelle Testergebnis liefert damit eine zuverlässige Prognose des Therapieerfolgs bzw. -misserfolgs, „outcome” genannt. Der Outcome muss mit reliablen Assessmentinstrumenten objektiv messbar sein. Bereits heute ist die empirische Entscheidungsanalyse in der PMR weit verbreitet. Wenn diese durch die hier beschriebene objektive Entscheidungsanalyse ersetzt wird, sollte die PMR innerhalb der Medizin und gegenüber PatientInnen und Gesellschaft eine höhere Evidenzstufe einnehmen können.
Abstract
„Clinical decision making”, in the spirit of evidence based medicine (EBM), means that any intervention must be based on quantitative diagnosis. Diagnostics means a series of independent tests to detect a disease or a disfunction. Each test is uniquely described by its „sensitivity” (sn) and „specifity” (sp). If the prevalence of the disease is known, sn and sp are used to calculate the positive rsp. negative predictive value (ppv rsp. npv). The latter quantifies the actual probability of the disease’s presence in a individual subject. If the ppv exceeds a previously defined threshold, an adequate therapeutic intervention is chosen. The topic of this paper is to adapt the method to the needs of physical medicine and rehabilitation (PMR). PMR does not deal primarily with the origin of diseases, but with their functional consequences. Such may be observed at different levels, as classified in the ICF (e. g. impairment, activity and participation). That's why sn and sp have an extended meaning in PMR. The question: „Is this disease really present in this patient?” must be replaced by: „Will this therapy be successfull?”. Thus, in PMR, the predictive values ppv and npv do not predict the probability of a disease, but of a favorable therapeutic outcome. The latter is recognized with the aid of „assessment tools”, which include all ICF-levels. The substitution of empirical clinical decision making, which at present is widely used in PMR, by the quantitative method presented hereby, could markedly increase the acceptance and the evidence level of PMR.
Schlüsselwörter
Entscheidungsanalyse - Assessment - Outcome - Sensitivität - Spezifität - Vierfeldertafel - positive/negative Prädiktion - Informationsgewinn
Key words
Clinical decision making - assessment - outcome - sensitivity - specificity - prevalence - predictive value
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Dr. rer. nat. Niko Seichert
Rehaklinik Bellikon
5454 Bellikon · Schweiz
eMail: seichert@rehabellikon.ch