Falsch-positive Corona-Tests: Doch, die Inzidenz kann unter 100 sinken

„RKI zu PCR-Tests: Corona-Inzidenz unter 100 nicht erreichbar“, lautet eine Überschrift auf der Internetseite Epoch Times. In dem Anfang Januar veröffentlichten Text behauptet der Autor, „methodische Ungenauigkeiten der PCR-Tests“ würden zu „100 falsch-positiven Ergebnissen pro 100.000 Tests“ führen und folglich sei ein Inzidenz-Wert unter 100 nicht möglich. Der Artikel wurde laut Analysetool Crowdtangle mehr als 5.500 Mal auf Facebook geteilt, unter anderem am 6. Januar von der AfD-Bundestagsabgeordneten Birgit Malsack-Winkemann.

Der Text, der als Meinungsbeitrag gekennzeichnet ist, bezieht sich offenbar auf einen Beschluss von Bund und Ländern vom 5. Januar. Demnach ist es das Ziel, die 7-Tage-Inzidenz – die Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner innerhalb einer Woche – auf „unter 50“ zu senken. 

Die 7-Tage-Inzidenz lag bis Mitte Oktober 2020 unter 100 – es ist also möglich

Die Behauptung, dass eine „Corona-Inzidenz“ unter 100 nicht erreichbar sei, ergibt keinen Sinn. Denn die 7-Tage-Inzidenz lag laut Daten des RKI bis Mitte Oktober 2020 in allen Bundesländern und auch bundesweit unter 100 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner (Tabelle „Gesamtübersicht“). Gleichzeitig lag die Zahl der durchgeführten Corona-Tests bereits seit der 34. Kalenderwoche (Mitte August 2020) bei über einer Million pro Woche („Tabellen zu Testzahlen“). 

Die 7-Tage-Inzidenz wird täglich vom RKI veröffentlicht. Den bisherigen bundesweiten Höchststand erreichte sie am 22. Dezember 2020 mit 197,6. Aktuell liegt die Inzidenz für ganz Deutschland bei 146,1 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner (Stand: 15. Januar 2021). 

Keine Belege für angeblich 100 falsch-positive Ergebnisse pro 100.000 Tests

Im Text von Epoch Times ist auch von Antigen-Schnelltests die Rede. Das ist allerdings irreführend, denn in die vom RKI veröffentlichten Fallzahlen in Deutschland (und somit die Berechnung der Inzidenz) fließen ausschließlich Ergebnisse von PCR-Tests ein (Seite 9). 

Der PCR-Test gilt laut Robert-Koch-Institut als „Goldstandard“ für die Diagnostik. Bei dieser Methode wird genetisches Material des Virus im Labor nachgewiesen (direkter Erregernachweis). 

Der Autor der Epoch Times schreibt: „Bereits eine Fehlerquote von 0,1 Prozent – bei einer angenommen Test-Genauigkeit von 99,9 Prozent – führt jedoch dazu, dass unter 100.000 nachweislich gesunden Menschen 100 falsch-positive Testergebnisse zu erwarten sind.“ 

Ein falsch-positives Testergebnis liegt vor, wenn eine Person nicht mit SARS-CoV-2 infiziert ist, aber der Test dennoch positiv ausfällt.

Die Aussage, dass es pro 100.000 PCR-Tests 100 falsch-positive Ergebnisse gibt, ist jedoch unbelegt. Wie CORRECTIV.Faktencheck bereits mehrmals berichtete, liegen für Deutschland keine Statistiken dazu vor. In der Praxis sind aber falsch-positiven Ergebnisse laut Experten sehr selten. Dazu später mehr.

Grundlage der Behauptung im Artikel von Epoch Times ist eine theoretische Berechnung

Wie kommt der Autor von Epoch Times zu seiner Berechnung? Er nimmt an, dass die Tests eine Sensitivität und Spezifität von 99,9 Prozent haben und rechnet vor, dass damit bei einer bundesweiten Corona-Inzidenz von 154 Fällen pro 100.000 Einwohnern angeblich 40 Prozent der positiven Testergebnisse falsch-positiv seien.

Sensitivität ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Test einen Infizierten als infiziert erkennt. Spezifität ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Test Gesunde als gesund erkennt. Bei niedriger Spezifität treten falsch-positive Ergebnisse also häufiger auf. 

Die Berechnung ist an sich nicht falsch, es handelt sich allerdings um eine theoretische Überlegung ohne Aussagekraft für die Praxis. Der Verbund medizinischer Labore Bioscientia mit Hauptsitz in Ingelheim, beschrieb dieses Rechenmodell auf seiner Webseite im August so: Wenn von 100.000 unbekannten Menschen in Deutschland etwa 1.000 Personen infiziert seien, dann würde ein Test mit einer Spezifität von 99,9 Prozent theoretisch 99 falsch-positive Ergebnisse liefern. 

Bioscientia erklärte außerdem: „Je stärker sich die Infektion in der Bevölkerung verbreitet, desto geringer wird der Anteil der falsch positiven an der Menge aller positiven Ergebnisse.“ Der Anteil der Infizierten an der Bevölkerung heißt Prävalenz. Je höher die Prävalenz – also die Wahrscheinlichkeit, dass die Person, die man testet, wirklich infiziert ist – desto zuverlässiger ist das Testergebnis.

Online-Rechner des RKI wurde mit falschen Werten verwendet

Für seine Berechnungen nutzte der Autor unter anderem einen Online-Rechner der Projektgruppe Wissenschaftskommunikation des RKI. Damit lässt sich ausrechnen, wie zuverlässig ein Testresultat ist, indem man Werte zur Sensitivität, Spezifität und Prävalenz einträgt. Die täglich vom RKI veröffentlichten Inzidenz-Werte müssten lediglich durch zehn geteilt werden und in das Tool bei „Prävalenz“ eingetragen werden, behauptet der Autor von Epoch Times.

Dabei vermischt er jedoch völlig unterschiedliche Daten: Die Neuinfektionen in einem Zeitraum von sieben Tagen (Inzidenz) und die Prävalenz sind nicht dasselbe.

Wenn man die Zuverlässigkeit eines Tests berechnen möchte, ist laut RKI zudem nicht der Anteil der Infizierten an der Gesamtbevölkerung relevant – sondern die Frage, wie groß der Anteil aller Infizierten unter den Getesteten ist. Das RKI teilte uns auf Anfrage dazu per E-Mail mit, man teste gezielt Menschen mit Symptomen – die Prävalenz sei in dieser Gruppe also größer als in der Gesamtbevölkerung: „Die in unser Tool einzugebende Prävalenz ist nicht eine der Presse entnommene Inzidenz für die Gesamtbevölkerung (z.B. 140 Fälle pro 100.000 Einwohnern), sondern der Anteil der tatsächlich Infizierten unter den Getesteten (Prävalenz), der höher ist.“

Ursprünglich gab das RKI in seinem Online-Rechner tatsächlich an, ein PCR-Test habe eine Sensitivität und Spezifität von 99,9 Prozent. 

Nach unserer Anfrage hat das RKI die Frage nach den Infizierten in dem Online-Rechner jedoch geändert. Dort steht nun nicht mehr „Wie viele von 10.000 Menschen sind tatsächlich mit dem Coronavirus infiziert“, sondern präziser: „Wie viele von 10.000 Getesteten sind tatsächlich mit dem Coronavirus infiziert?“ In den Hinweisen zur Nutzung des Tools wurde zudem der Wert für die PCR-Spezifität von 99,9 auf „nahezu 100 Prozent (99.999 Prozent)“ erhöht.

Falsch-positive PCR-Tests sind extrem selten

In der Praxis sind falsch-positive PCR-Tests laut Experten sehr selten. In vielen Laboren in Deutschland werden positiv eingestufte Proben nach unseren Recherchen nicht nur einmal, sondern mehrfach überprüft. 

Es gibt nicht nur einen einzigen PCR-Test, sondern verschiedene Hersteller. Viele Labore verwenden zum Nachweis von SARS-CoV-2 verschiedene Gen-Sequenzen. Wenn in der Praxis auf mindestens zwei dieser Gen-Sequenzen getestet wird („Dual-Target“-System) reduziert das die theoretische Möglichkeit für falsch-positive Ergebnisse noch einmal stark.

Das RKI teilte uns auf Anfrage per E-Mail mit: „Bei korrekter Durchführung eines PCR-Tests liegt dessen Spezifität bei nahezu 100%. Fehler können beispielsweise durch das Vertauschen von Proben vorkommen. Auch werden positive oder nicht schlüssige Testresultate durch einen zweiten Test überprüft, so dass es in der Praxis zu fast keinen falsch positiven Ergebnissen kommt.“

Redigatur: Alice Echtermann, Till Eckert

Die wichtigsten, öffentlichen Quellen für diesen Faktencheck: 

• Beschluss von Bund und Ländern zu neuen Maßnahmen vom 5. Januar 2021: Link
• „Wie gut ist ein SARS-CoV-2 Testresultat?“ – Online-Rechner der Projektgruppe Wissenschaftskommunikation: Link
• Hinweise zur Testung von Patienten auf Infektion mit dem neuartigen Coronavirus SARS-CoV-2 (RKI): Link 
• Gesamtübersicht der pro Tag ans RKI übermittelten Fälle, Todesfälle und 7-Tage-Inzidenzen nach Bundesland und Landkreis (RKI): Link
• Verbund medizinischer Labore Bioscientia – Wie zuverlässig ist der PCR-Nachweis?: Link