Anzahl der falsch-positven Tests bei Covid-19
Hintergründe:
Tests in großem Maßstab auf SARS-CoV-2 mittels RT-PCR sind ein Schlüsselelement für die Reaktion auf COVID-19. Der potenziellen Häufigkeit und den Auswirkungen falsch positiver Ergebnisse wurde jedoch wenig Aufmerksamkeit geschenkt.
Methode:
Aus einer Metaanalyse externer Qualitätsbewertungen von RT-PCR-Tests von RNA-Viren haben wir eine konservative Schätzung des Bereichs falsch positiver Raten abgeleitet, die bei SARS-CoV-2-Tests vernünftigerweise zu erwarten sind, und die Wirkung solcher Raten analysiert über Analysen regionaler Testdaten und Schätzungen der Bevölkerungsprävalenz* und des asymptomatischen Verhältnisses.
Ergebnisse:
Die Überprüfung der externen Qualitätsbewertungen ergab falsch positive Raten von 0 - 16,7% mit einem Interquartilbereich** von 0,8-4,0%. Solche Raten hätten große Auswirkungen auf die Testdaten, wenn die Prävalenz niedrig ist. Die Einbeziehung solcher Raten verändert veröffentlichte Analysen der Bevölkerungsprävalenz und des asymptomatischen Verhältnisses signifikant.
Interpretation:
Die hohe Falschentdeckungsrate, die sich bei niedriger Prävalenz aus falsch positiven Raten ergibt, die für RT-PCR-Proben von RNA-Viren typisch sind, wirft Fragen zur Nützlichkeit von Massentests auf. und weist darauf hin, dass positive Testergebnisse in einem breiten Spektrum wahrscheinlicher Prävalenzen eher falsch als negative Ergebnisse sind, im Gegensatz zu Empfehlungen der Gesundheitsbehörden zu SARS-CoV-2-Tests. Es gibt unzählige klinische und fallbezogene Auswirkungen. Wenn die potenzielle Häufigkeit falsch positiver Ergebnisse und die daraus resultierende Unzuverlässigkeit positiver Testergebnisse in einer Reihe von Szenarien nicht erkannt werden, können „kritische“ Mitarbeiter unnötig aus dem Dienst genommen, nicht infizierte Personen einem höheren Infektionsrisiko ausgesetzt, die angemessene medizinische Behandlung verzögert oder behindert und zu einer unangemessenen Behandlung geführt werden, die Patientenversorgung beeinträchtigen, persönliche Schutzausrüstung verschwenden, Humanressourcen für unnötige Kontaktverfolgung verschwenden, die Entwicklung klinischer Verbesserungen behindern und klinische Studien schwächen. Maßnahmen zur Sensibilisierung für falsch positive Ergebnisse, zur Verringerung ihrer Häufigkeit und zur Abschwächung ihrer Auswirkungen sollten in Betracht gezogen werden.
*) Prävalenz = Anzahl der Kranken zum Zeitpunkt der Untersuchung dividiert durch die Anzahl der untersuchten Personen
**) Interquartilabstand : https://www.youtube.com/watch?v=9I71tTaYc2U&feature=emb_logo
Background:
Large-scale testing for SARS-CoV-2 by RT-PCR is a key element of the response to COVID-19, but little attention has been paid to the potential frequency and impacts of false positives.
Method:
From a meta-analysis of external quality assessments of RT-PCR assays of RNA viruses, we derived a conservative estimate of the range of false positive rates that can reasonably be expected in SARS-CoV-2 testing, and analyzed the effect of such rates on analyses of regional test data and estimates of population prevalence and asymptomatic ratio.
Findings:
Review of external quality assessments revealed false positive rates of 0 - 16.7%, with an interquartile range of 0.8-4.0%. Such rates would have large impacts on test data when prevalence is low. Inclusion of such rates significantly alters for published analyses of population prevalence and asymptomatic ratio.
Interpretation:
The high false discovery rate that results, when prevalence is low, from false positive rates typical of RT-PCR assays of RNA viruses raises questions about the usefulness of mass testing; and indicates that across a broad range of likely prevalences, positive test results are more likely to be wrong than are negative results, contrary to public health advice about SARS-CoV-2 testing. There are myriad clinical and case management implications. Failure to appreciate the potential frequency of false positives and the consequent unreliability of positive test results across a range of scenarios could unnecessarily remove critical workers from service, expose uninfected individuals to greater risk of infection, delay or impede appropriate medical treatment, lead to inappropriate treatment, degrade patient care, waste personal protective equipment, waste human resources in unnecessary contact tracing, hinder the development of clinical improvements, and weaken clinical trials. Measures to raise awareness of false positives, reduce their frequency, and mitigate their effects should be considered.
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