Presumptieve drugstests worden zowel in de klinische als in de forensische sector algemeen gebruikt om een snelle identificatie van de aanwezigheid en/of het gebruik van drugs mogelijk te maken. Omdat de tests over het algemeen een hoge gevoeligheid en specificiteit hebben (vaak >90%), kan van een positief testresultaat worden uitgegaan dat er een grote waarschijnlijkheid is dat een beoogde drug aanwezig is. Deze veronderstelling is echter onjuist. Dit artikel toont aan hoe, om de positief voorspellende waarde (PPV) van een test te beoordelen, samen met de gevoeligheid en specificiteit van de test, rekening moet worden gehouden met de prevalentie van het geneesmiddel in de onderzochte populatie. Wij tonen aan hoe een alternatieve, Bayesiaanse aanpak voor het bepalen van de posterior waarschijnlijkheid van de aanwezigheid van een geneesmiddel de conventionele berekening van PPV’s nabootst, maar omdat een Bayesiaanse aanpak gevalspecifieke prioriteitswaarschijnlijkheden vereist, zijn de posterior waarschijnlijkheden zinvoller dan PPV in een specifiek geval. De doeltreffendheid van presumptieve testresultaten in gevallen zoals rijden onder invloed, drugsgebruik in het verkeer, het testen van drugs tijdens aanvallen en de bevestiging van initiële presumptieve testresultaten wordt onderzocht. Om het potentieel van presumptieve drugstesten te benutten, is het belangrijk dat de prevalentie van de beoogde drugs in relevante populaties wordt begrepen, maar belangrijker is dat het gebruik van een Bayesiaanse benadering wordt overwogen om de resultaten af te stemmen op het specifieke individu of de specifieke partij drugs die wordt getest.
Dit artikel is gecategoriseerd onder:
- Toxicologie > Analytische Toxicologie
- Jurisprudentie en Regulatory Oversight > Expert Evidence and Narrative