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Zusammenfassung: Die Anwendung der Binomialverteilung zur Bestimmung der Anzahl „falsch positiver Werte" bei der Profilanalytik ist nicht zulassig wegen der teilweise hohen Korrelationen zwischen den klinisch-chemischen Kenngrosen. Durch Verallgemeinerung haben wir deshalb versucht, mit Hilfe der Sylvesterschen Formel genauere Abschatzungen unter Berucksichtigung der Korrelationen zu erhalten. Wir benutzen multivariate Testgrosen zur Beurteilung des Datenvektors eines Patienten. Wir kommen zu dem Schlus, das eine Neudefinition des Begriffes des „falsch positiven Wertes" notwendig ist, wenn mehrere Laborkenngrosen gleichzeitig betrachtet werden. Die multivariate Technik fuhrt einerseits zu einer erheblichen Reduktion der zu Unrecht als „falsch positiv" interpretierten Werte und andererseits erlaubt sie auch die Entdeckung versteckter unplausibler Wertekonstellationen. Falsely positive values in multi-channel analysis: An estimation of their frequency with Sylvester's formula and their reduction by a multivariate test quantity Summary: The application of the binomial distribution for determining the number of "falsely positive values" is not suitable because of the partly strong correlations between the clinical chemical parameters. We have therefore tried to obtain more precise estimations for the number of falsely positive values by using a generalisation from Sylvester's formula and taking into account the correlations. We use multivariate statistics for testing a patient's data vector. We come to the conclusion that it is necessary to introduce a new definition of the term "falsely positive value" when several laboratory parameters are simultaneously considered. The multivariate technique leads firstly to a significant reduction of the erroneously interpreted "falsely positive values" and secondly allows the detection of hidden implausible constellations of values.

clinical chemistry and laboratory medicine

Falsch positive Werte bei der Vielfachanalyse: Die Abschätzung ihrer Häufigkeit mit der  Sylvester schen Formel und ihre Reduktion durch eine multivariate Testgröße