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Die Zahl von Überdiagnosen wird auf 1 bis 30 Prozent aller im Rahmen eines Früherkennungsprogramms entdeckten Brustkrebse geschätzt.
 
Onkologie 17. Juni 2015

Was bringen unsere Screening-Untersuchungen?

Potenzieller Nutzen und Schaden am Beispiel des Brustkrebs-Früherkennungsprogramms.

Ziel von Früherkennungs- oder Screeninguntersuchungen ist es, aus einer Gruppe von anscheinend gesunden Personen jene herauszufiltern, die an einem Frühstadium einer Erkrankung leiden oder ein erhöhtes Risiko für das Auftreten einer Erkrankung haben. Diesen Menschen können dann weitere Tests und Therapien angeboten werden, um das Risiko für das Auftreten der Erkrankung und etwaige Komplikationen zu vermindern.

Voraussetzungen für ein sinnvolles Früherkennungsprogramm sind, dass für die Erkrankung eine etablierte Therapie existiert, die umso effektiver oder weniger aufwendig ist, je früher sie im Krankheitsprozess angewandt wird. Im Unterschied zu anderen medizinischen Interventionen sind bei der Früherkennung überwiegend gesunde Personen betroffen, die, da sie nicht erkrankt sind, keinen Nutzen, aber durchaus einen Schaden aus dem Programm haben können. Denkt man z. B. an die medizinische Intervention der Blutdrucksenkung bei 1.000 Personen mit arteriellem Hypertonus, so können alle 1.000 durch die Blutdrucksenkung einen Nutzen haben, da sie alle erkrankt sind. Anders ist dies bei Früherkennungsprogrammen. Sind in einem Screeningkollektiv z. B. 100 von 1.000 Personen tatsächlich erkrankt, dann können nur diese 100 auch einen potenziellen Nutzen aus dem Screening ziehen. Ein Schaden kann aber alle treffen.

Eine weitere Voraussetzung ist die Verfügbarkeit eines diagnostischen Tests, der erkrankte und gesunde Personen unterscheiden kann. Wie gut dies der Fall ist, wird durch die Testeigenschaften Sensitivität und Spezifität beschrieben. Die Sensitivität gibt an, wie gut der Test erkrankte Personen als krank erkennt, und die Spezifität, wie gut der Test gesunde Personen als gesund erkennt.

Tests mit 100 Prozent Sensitivität erkennen alle erkrankten Personen als krank, d. h. übersehen keine erkrankte Person und Tests mit 100 Prozent Spezifität identifizieren nur erkrankte Personen als krank, d. h. keine gesunde Person wird fälschlich als krank erkannt. In der Praxis liegen aber sowohl die Sensitivität als auch die Spezifität unter 100 Prozent. Daraus folgt, dass es immer Personen gibt, die ein positives Testresultat erhalten, obwohl sie nicht erkrankt sind (Spezifität < 100 %) und Personen, die ein negatives Testresultat erhalten, obwohl sie erkrankt sind (Sensitivität < 100 %). Als mögliche Konsequenz kann im ersten Fall ein Schaden durch weitere unnötige Untersuchungen und Therapien erfolgen, im zweiten Fall durch das Unterbleiben der notwendigen Maßnahmen.

Neben der Sensitivität und Spezifität beschreiben auch der positive und der negative Vorhersagewert die Fähigkeit des Tests zur Unterscheidung in krank und gesund. Der Vorhersagewert gibt dabei die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass die betroffene Person bei einem positiven bzw. negativen Testresultat auch tatsächlich erkrankt bzw. gesund ist.

Der positive Vorhersagewert errechnet sich aus der Zahl der richtig positiven Testresultate geteilt durch alle positiven Testresultate, d. h. er beschreibt den Anteil der richtigen an allen positiven Testresultaten.

Analog errechnet sich der negative Vorhersagewert aus der Zahl der richtig negativen Testresultate geteilt durch alle negativen Resultate. Dazu ein Beispiel: Unter der Annahme einer Prävalenz von 10 Prozent für eine Erkrankung und einer Sensitivität und Spezifität von jeweils 90 Prozent ergibt sich eine Verteilung von positiven und negativen Befunden. Aufgrund der Sensitivität von 90 Prozent erhalten 90 der 100 erkrankten Personen einen positiven Befund (die übrigen 10 werden übersehen) und aufgrund der Spezifität von 90 Prozent (falsch positives Testresultat bei 10 % aller Gesunden) 90 der nicht erkrankten Personen. Insgesamt treten 180 positive Testresultate auf. Der positive Vorhersagewert beträgt somit 90/180=0,5 oder 50 Prozent. Somit ist bei Personen mit einem positiven Testresultat die Wahrscheinlichkeit tatsächlich erkrankt zu sein genauso hoch wie die Wahrscheinlichkeit nicht erkrankt zu sein. Der negative Vorhersagewert beträgt 810 / 820=0,99 oder 99 Prozent. Die Änderung der Verteilung der Testresultate bei verminderter Prävalenz (1 %): Bei unveränderten Testeigenschaften ergibt sich eine noch ungünstigere Aussagekraft eines positiven Befundes. Der positive Vorhersagewert beträgt nun 9/108=0,1 oder 10 Prozent. Je kleiner der Anteil von erkrankten Personen an der Gesamtgruppe der untersuchten Personen ist, desto häufiger treten falsch positive Befunde auf. Da bei Screeningprogrammen nur mit wenigen erkrankten Personen zu rechnen ist, sind falsch positive Befunde und eine potenziell geringe Aussagekraft von positiven Befunden Quellen von möglichem Schaden in diesen Programmen.

Unnötige Übertherapien

Im Rahmen eines Früherkennungsprogrammes werden auch Krebse entdeckt, die zu Lebzeiten der betroffenen Person nie auffällig geworden wären und auch keinerlei Beschwerden hervorgerufen hätten, weil der Krebs nur sehr langsam wächst oder die Person zuvor an einer anderen Erkrankung verstorben wäre. Da es sich hierbei zwar um eine richtige Diagnose von tatsächlich vorhandenen Krebsen handelt, die aber klinisch folgenlos geblieben wären, spricht man in diesem Zusammenhang von Überdiagnosen. Da es meist nicht möglich ist, zwischen gefährlichen und harmlosen Krebsformen zu unterscheiden, müssen alle Personen, bei denen ein Krebs diagnostiziert wurde, behandelt werden. So erhalten einige unnötigerweise Chemo- oder Strahlentherapien und haben in weiterer Folge ein erhöhtes Risiko für z. B. Herzerkrankung oder Zweitkarzinome.

Von 1.000 Frauen im 50. Lebensjahr, werden innerhalb der nächsten 10 Jahre 6 Frauen, die am Screening teilgenommen haben und 7 die nicht teilgenommen haben am Brustkrebs versterben. Von 1.000 Frauen im 60. Lebensjahr werden bei Teilnahme am Mammographie-Screening 8 Frauen innerhalb von 10 Jahren trotzdem an Brustkrebs versterben, ohne Screening 12. Von 100 Frauen werden in den 10 Jahren ihrer Teilnahme am Programm 20 einen positiven Mammographie-Befund erhalten, aber nur drei von diesen 20 Frauen tatsächlich an Brustkrebs erkrankt sein. Bei den 17 anderen Frauen werden weitere, unnötige Untersuchungen oder sogar Eingriffe wie Gewebsprobenentnahmen erfolgen. Die Wahrscheinlichkeit bei einem auffälligen Mammogramm nicht an Brustkrebs erkrankt zu sein, ist somit rund vier- bis fünffach höher als tatsächlich an Brustkrebs erkrankt zu sein. Bei jüngeren Frauen (z. B. Frauen < 50 Lebensjahren) treten falsch positive Befunde häufiger auf, da die Prävalenz hier geringer ist.

Die Zahl von Überdiagnosen, das heißt von diagnostizierten Brustkrebsen, die ohne Screening für die Frau nie relevant geworden wären, wird auf 1 bis 30 Prozent aller im Rahmen eines Früherkennungsprogramms entdeckten Brustkrebse geschätzt.

Frauen sollten möglichst umfassend über die möglichen Vorteile, d. h. die Chance vor dem Brustkrebstod gerettet zu werden und die möglichen Nachteile wie unnötige Untersuchungen und Therapien aufgrund falsch positiver Mammografien oder Überdiagnosen, informiert werden. Auf Basis dieser Information kann dann jede Frau individuell die Entscheidung für oder gegen ihre Teilnahme treffen.

PD Dr. Karl Horvath ist am Institut für Allgemeinmedizin und evidenzbasierte Versorgungsforschung der Medizinischen Universität Graz tätig.

Für weitere Nachrichten aus der Onkologie siehe auch www.springermedizin.at/memo---inoncology

Karl Horvath, Ärzte Woche 25/2015

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