La descarga está en progreso. Por favor, espere

La descarga está en progreso. Por favor, espere

Monitoreo Principios de Epidemiologíales Conferencia 12 Dona Schneider, PhD, MPH, FACE.

Presentaciones similares


Presentación del tema: "Monitoreo Principios de Epidemiologíales Conferencia 12 Dona Schneider, PhD, MPH, FACE."— Transcripción de la presentación:

1 Monitoreo Principios de Epidemiologíales Conferencia 12 Dona Schneider, PhD, MPH, FACE

2 Principios subyacentes en programas de monitoreo Validez – la habilidad para predecir quien tiene la no la tiene Sensibilidad – la habilidad de un test para correctamente identificar a los que tienen la enfermedad Una prueba con alta densibilidad tendrá pocos falsos negativos Especificidad – la habilidad de una prueba para correctamente identificar aquellos quienes no tienen la enfermedad Una prueba con alta especificidad tendrá pocos falsos positivos

3 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Principios subyacentes en programas de monitoreo (cont.) Una prueba ideal de monitoreo deberá tener 100% de sensibilidad y 100% de especificidad -no debería tener falsas negativas ni falsos positivos En la práctica, esos están inversamente relacionados Es posible variar la sensibilidad y la especificidad, variando el nivel en el cual la prueba se considera positiva

4 Calculando mediciones de validez a+b+c+db+da+cTotal c+ddcNegativo a+bbaPositivo Total No enfermedadEnfermedad Resultado de la prueba Diagnóstico verdadero Sensibilidad = a/(a+c); la probabilidad de tener una prueba positiva si es realmente positivo Especificidad = d/(b+d); la probabilidad de tener una prueba negativa, si realmente es negativa Valor predictivo positivo = a/(a+b); la probabilida de tener la enfermedad si la prueba es positiva Valor predictivo negativo = d/(c+d); la probabilidad de no tener la enfermedad si la prueba es negativa Prevalencia = (a+c)/(a+b+c+d) Precisión (eficiencia de la prueba) = (a+d)/(a+b+c+d)

5 Note las relaciones en monitoreo Especificidad + tasa de falsos positivos = 1 d/(b+d) + b/(b+d) = 1 Si la especificidad está incrementada, la tasa de falsos positivos está disminuida Si la especificidad está disminuida, la tasa de falsos positivos está incrementada. Sensibilidad + tasa de falsos negativos = 1 a/(a+c) + c/(a+c) = 1 Si la sensibilidad está incrementada, la tasa de falsos negativos está disminuida Si la sensibilidad está disminuida, la tasa de falsos negativos está incrementada

6 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Probabilidad de enfermedad Probabilidad de enfermedad pre-prueba = prevalencia de la enfermedad Probabilidad de enfermedad post-prueba = Si normal, c/(c+d) Si negativa, a/(a+b)

7 Relación entre Sensibilidad y Especificidad

8 Sensibilidad y especificidad del nivel de glucosa en sangre (verdaderos negativos) 7.1 (falsos negativos) Aquellos con niveles inferiores a 110 mg/100 ml son clasificados como no diabéticos 51.6 (Falsos positivos) 92.9 (verdaderos positivos) Aquellos con niveles arriba de 110 mg/100 ml son clasificados como diabéticos No diabéticos (%) Diabéticos (%) Nivel sanguíneo de glucosa (mg/100 ml) Sensibilidad y especificidad del nivel de glucosa en sangre de 110 mg/100 ml para determinación presuntiva del status diabético

9 Ajustando sensibilidad y especificidad por ajuste de los puntos de corte

10 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) ¿Qué debe preferirse: alta sensibilidad o alta especificidad? Si se tiene una enfermedad fatal sin tratamiento (como casos tempranos de SIDA), prefiera alta especificidad Si está monitoreando para la prevención de la transmisión de una enfermedad transmisible (como el monitoreo de VIH en donadores de sangre), prefiera sensibilidad

11 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Recuerde…. Sensibilidad y especificidad son funciones de la prueba de monitoreo Si usas una prueba de monitoreo en una población de baja prevalencia, tendrás un valor predictivo positivo bajo y potencialmente muchos falsos positivos

12 Trasladado a la vida real….. Otros 68,950 están asustados creyendo que tienen la enfermedad y requieren más pruebas Pero, 10,500 personas que son VIH+ creen que no tienen la enfermedad Eficiencia de la prueba = (P+ + P-)/Total probados = 98.9% 7 millones 6,895,000105,000Total 6,836,5506,826,05010,500Prueba - 163,45068,95094,500Prueba + TotalNo enfermedadSi enfermedad 99.8% 58% 1.5% NJ (7 million) Valor predictivo-Valor predictivo+Prevalencia de VIH Población Elisa tiene casi 90% de sensibilidad y 99% de especificidad

13 Si cambia a una población con alto riesgo, tendrá mejores resultados…. Pero sólo 35 están asustados por creer que tienen la enfermedad y requieren más pruebas Ahora 350 personas VIH+ creen que están libres de la enfermedad Eficiencia de la pruebat = (V+ + V-)/Total examinados = 94.5% 7,0003,500 Total 3,1853, Prueba - 3,185353,150Prueba + TotalNo enfermoSi enfermo 90.8%98.9% 50% Usuarios de drogas IV Valor predictivo - Valor predictivo + Prevalencia de VIH Población

14 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) ¿Supone que tiene alta prevalencia? Seropositividad a VIH es del 90% entre usuarios de drogas IV en Newark Valor predictivo + = 99.9% Valor predictivo - = 52% Pero, ¿por qué molestarse en monitorear?

15 Ejemplo: Monitoreo de Cáncer de mama 64,810 64, Total 63,69563, Negative 1, Positivo TotalNo EnfermedadEnfermedad Resultados de la mamografía Cáncer de mama Sensibilidad = 132/177 = 74.6% Especificidad = 63,650/64,633 = 98.5% Valor predictivo positivo = 132/1,115 = 11.8% Valor predictivo negativo = 63,650/63,695 = 99.9% Se puede mejorar la sensibilidad y especificidad usando más de una prueba de monitoreo, usando monitoreo en múltiples pasos y dirigiéndonos a poblaciones de alto riesgo. Si la prevalencia de la enfermedad es baja, aún una pruba altamente válida dará un bajo valor predictivo

16 Ejemplo: Enfermedad X (prevalencia = 2%) Total Negativo Positivo Total No enfermedad Enfermedad Resultado de la prueba Diagnóstico verdadero de enfermedad X La prevalencia de enfermedad X es 2% (1,000 x 0.02 = 20) Sensibilidad = 18/20 = 90% Especificidad = 931/980 = 95% Valor predictivo + = 18/67 = 27% Valor predictivo - = 931/933 = 99.8%

17 Ejemplo: Enfermedad X (prevalencia = 1%) Total Negativo Positivo TotalNo EnfermedadEnfermedad Test Results Diagnóstico verdadero de Enfermedad X Prevalencia de la

18 Importancia de la prevalencia en el monitoreo 100, Total 99,985 0 Negativo 15510Positivo TotalNo EnfermedadEnfermedad Resultado de la prueba Diagnóstico verdadero de VIH Donadores femeninos Asuma que tenemos una prueba para SIDA con una sensibilidad del 100% y especificidad del 99.95%. Deseamos aplicarla a donadores de sangre femeninos que tienen una prevalencia de VIH de 0.01% y deseamos aplicarla a homosexuales masculinos en San Francisco, en quienes la prevalencia es de 50%. Por cada 100,000 monitoreados, tenemos: 100,000 50,000 Total 49,997 0Negativo 50, ,000 Positivo TotalNo EnfermedadEnfermedad Homosexuales masculinos Diagnóstico verdadero de VIH VP+ = VP+ =

19 Relación de la especificidad al valor predictivo Prev = 20%, Sens = 50%, Espec = 90%, VP = 100/180 = 56% 1, Test Enfermedad 400 Prev = 20%, Sens = 50%,Espec = 50%, VP = 100/500 = 20% 1, Test Enfermedad Prev = 20%, Sens = 90%, Espec = 50%, VP = 180/520 = 31% 1, Test Enfermedad Prev = 50%, Sens = 50%, Espec = 50%, VP = 250/500 = 50% 1, Test Enfermedad

20 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Suponga que está enfrentando el siguiente problema En una población de 1000 personas, la prevalencia de Enfermedad X es 10%. Se cuenta con una prueba de monitoreo que tiene sensibilidad del 95% y especificidad del 90%. ¿Cuál es el valor predictivo positivo? ¿Cuál es la eficiencia de la prueba?

21 Suponga que está enfrentando el siguiente problema (cont.) 1) Diseñe una tabla 2x2 2) Dado que la prevalencia es del 10% y la población son 1000, luego 100 están enfermos 3) Significa que 900 no lo están 4) Desde que la sensibilidad es del 95%, 95% de los cien verdaderos enfermos darán resultados positivo (n=95) 5) Dado que la especificidad es del 90%, 90% de los 900 sanos verdaderos resultarán verdaderos negativos (n=180) 6) Llene los espacios Total Verdadero negativo Falso Negativo Negativo Falso PositivoVerdadero positivo Positivo TotalNo EnfermedadEnfermedad Resultado de la prueba Verdaddro diagnóstico de Enfermedad X

22 Suponga que está enfrentando el siguiente problema (cont.) VP + = Verdaderos positivos / Todos los positivos a / (a+b) = 95 / 185 = 51.4% VP - = Verdaderos negativos / Todos los negativos d / (c+d) = 810 / 815 = 99.4% Eficiencia de la prueba = Total de correctos / Total de predicciones (a+d) / (a+b+c+d) = ( ) / 1000 = 90.5% Total Negativo Positivo Total No enfermedadEnfermedad Resultado de la prueba Verdadero diagnóstico de Enfermedad X

23 Principios subyacentes a programas de monitoreo Fiabilidad – la habilidad de una prueba para dar resultados consistentes cuando realizado más de una vez sobre el mimso individuo, bajo las mismas condiciones Variación en el método por variación de los reactivos o fluctuación en la medición hecha (v.gr. Variación diurnia en la temperatura corporal o en relación a comidas) Estandarice variable fluctuantes En pruebas de laboratorio, realice múltiples pruebas de ser posible. Variación del observador Entrene a observadores Use más de un observador y cheque ambos

24 Principios subyacentes en programas de monitoreo Producción – la cantidad de enfermedad no reconocida previamente que es diagnosticada y tratada como un resultado del programa de monitoreo Sensibilidad Deberá detectarse suficiente población de enfermos, para que sea útil. Prevalencia de enfermedad no reconocida Monitoreo de poblaciones con alto riesgo Frecuencia de monitoreo Monitoreo en una base de tiempo no permite la historia natural de la enfermedad, diferencias en el riesgo individual, o diferencias en el ataque. Enfermedades llevan tiempo Participación y seguimiento Pruebas no aceptables por aquellos a ser monitoreados no deberán ser utilizadas

25 La condición deberá ser un problema importante de salud pública Deberá haber un tratamiento aceptado para pacientes con enfermedad reconocida Si no hay tratamiento, es prematuro establecer un sistema de monitoreo Facilidades para diagnóstico y tratamiento deberá estar disponibles No es ético monitorear sin las facilidades para darles seguimiento Deberá haber una fase latente o una fase sintomática temprana reconocibles Si la temprana detección no mejora la supervivencia, no será benéfico realizar monitoreo Condiciones para establecer programas de monitoreo

26 Deberá haber examenes con suficiente sensibilidad y especificidad para identificar nuevos casos. La prueba deberá ser aceptada por la población La historia natural de la condición, incluyendo el desarrollo desde forma latente a enfermedad declarada, deberá ser adecuadamente entendida. Deberá haber una política aceptadad de a quienes tratar como pacientes Condiciones para establecer programas de monitoreo (cont.)

27 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Condiciones para establecer programas de monitoreo (cont.) El costo de encontrar un caso deberá ser económicamente equilibrado en relación a posibles gastos de atención médica como un todo. Encontrando casos deberá ser un proceso continuo y no un proyecto de una vez

28 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Sesgos en monitoreo Sesgo de referencia (sesgo de voluntarios) Sesgo de longitud Monitoreo identifica selectivamente aquellos con fases preclínica larga y clínica (por ejemplo, aquellos que deberían tener un mejor pronóstico sin tener en cuenta el programa de monitoreo)

29 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Sesgos en monitoreo Biases in Screening (cont.) Sesgo de tiempo La aperente mejor sobrevida que es observada en los monitoreados no es debido a que esos pacientes estén viviendo más tiempo, sino que debido a que el diagnóstico es realizado en un más temprano punto de la historia natural de la enfermedad

30 PHCO 0502 Principles of Epidemiology (Schneider) Sesgos en monitoreo (cont.) Sesgo de sobrediagnóstico (un sesgo mal clasificado) Entusiasmo por un programa de monitoreo puede resultar en una tasa elevada de falsos positivos y dar la falsa impresión de tasas incrementadas de diagnóstico y detección También, falsos positivos podrían resultar en resultados favorables no reales en personas que se piensa tienen la enfermedad


Descargar ppt "Monitoreo Principios de Epidemiologíales Conferencia 12 Dona Schneider, PhD, MPH, FACE."

Presentaciones similares


Anuncios Google