und dieser dann massiv abverkauft wurde, hab ich mir mal die Mühe gemacht eine mathematische Microsimulation zu verfassen. Einfach nur, um mal Zahlen sprechen zu lassen.
Als Grundvoraussetzung nehme ich mal folgenden Bericht :
http://www.enverdis.com/de/sensitivitat-spezifitaet/
Die Sensitivität eines diagnostischen Testverfahrens gibt an, bei welchem Prozentsatz erkrankter Patienten die jeweilige Krankheit durch die Anwendung des Tests tatsächlich erkannt wird, d.h. ein positives Testresultat auftritt. Sie wird definiert als der Quotient aus richtig positiven Testergebnissen und der Summe aus richtig positiven und falsch negativen Testergebnissen. Je höher die Sensitivität eines Tests ist, desto sicherer erfasst er die Erkrankung.
Die Spezifität eines diagnostischen Testverfahrens gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass tatsächlich Gesunde, die nicht an der betreffenden Erkrankung leiden, im Test auch als gesund erkannt werden. Sie wird definiert als der Quotient aus richtig negativen Testergebnissen und der Summe aus falsch positiven und richtig negativen Testergebnissen – also allen Testergebnissen, denen tatsächlich keine Erkrankung zugrunde lag.
Als weitere Basis nehme ich nun die Daten von EPI bzw. des imb-Labors :
https://www.imd-berlin.de/fachinformationen/diagnostikinform…
Auszug aus dem Bericht des imb-berlin: „Sensitivität von 81 % und eine Spezifität von 99 %“
Jetzt kommen die allgemeinen Daten hinzu :
In den US gibt es 320 Mio. Einwohner.
Quelle ist : https://censusreporter.org/profiles/01000us-united-states/
Lt. dieser Quelle sind 35% der amerikanischen Bevölkerung über 50 Jahre alt, d.h. laut den 320 Mio. Einwohnern ergibt das eine Zahl von 112 Mio. die theoretisch gescreened werden müssten/sollten.
65% dieser 112 Mio. werden mittels Koloskopie bzw. EXAS und fobt bedient, sprich es verbleiben 39,2 Mio die nicht gescreened werden.
Also verbleiben uns 39,2 Mio. als theoretische Größe.
Diese Größe muss aber dann später mittels Adhärenz (Adhärenz ist die Teilnehmerrate an ärztlich verordneten Medikamenten/Screenings/Behandlungen) korrigiert werden. Wie alle gängigen Microsimulationen verbleiben wir hier vorerst bei 100% Adhärenz (weiter unten bei der Berechnung lasse ich das einfließen)
Im Schnitt erkrankt jeder 20-ste Bürger unter diesen 39,2 Mio. an Darmkrebs. Die Zahlen habe ich aus dem Filmchen von EPI entnommen :
https://twitter.com/Epi_proColon/status/1110666576838184962
Jetzt kommen wir zum Mathematischen:
Von 39,2 Mio. erkranken knapp 1,96 Mio. an Darmkrebs (1/20). Die verbleibenden 37,24 Mio. sind gesund.
Unser Test hat eine Sensitivität von 81% und eine Spezifität von 99%.
Von 37,24 Mio. gesunden Menschen ergibt sich durch unsere Spezifität von 99% :
- Bei 36,87 Mio. wird ein korrekter Befund als „Gesund“ gemeldet
- Bei 0,37 Mio. kommt ein falsch positives Ergebnis
-> 370.000 von den 37,24 Mio. werden zur Koloskopie geschickt, weil sie gesund sind, aber als falsch-positiv getestet wurden.
Von den tatsächlich 1,96 Mio. Erkrankten ergibt sich durch unsere Sensitivität von 81% :
- 0,37 Mio. davon wurden nicht erkannt und könnten dann als Darmkrebsopfer in der Statistik erwähnt werden
- 1,59 Mio. positiv mit Darmkrebs erkannt, die dann
-> Zur Koloskopie geschickt werden
Anmerkung : Die 370.000 falsch-positiven von oben kommen noch dazu, also Summe 1,96 Mio.
noch eine Anmerkung : die Quotientenberechnung von enverdis habe ich explizit nicht durchgeführt; bei den 99% spielt der Quotient eh keine Rolle; bei den 81% sollte man die Berechnung zumindest gedanklich einberechnen
Jetzt kommt eine Variable namens Adhärenz ins Spiel.
Wir gehen davon aus, dass unsere Verweigerer sich nicht sedieren lassen wollen und auch nicht mit Stuhlproben hantieren wollen. Aber der Rest will sich vielleicht auch keine Nadel in den Arm jagen lassen und das Blut im Labor untersuchen lassen wollen.
Daher die Adhärenz, sprich die Quote die den Rat des Arztes befolgen und den Test mitmachen. Ich nehme einfach mal die Zahlen 20% / 40% / 60% / 80% zu Grunde.
Als Basis werden die 192$ der CMS zu Grunde gelegt. Dann die Adhärenz.
Als Umsatz ergibt sich dann : 39.200.000 x $192 x Adhärenz (in Prozent)
Falsch-positive : 370.000 x Adhärenz (in Prozent)
Nicht erkannte Krebsfälle : 370.000 x Adhärenz (in Prozent) die fälschlich als gesund gemeldet wurden
So, jetzt seid Ihr dran :)
Anmerkungen, Kritiken sind willkommen
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