Pruebas diagnósticas. Sensibilidad. Especificidad. Valores predictivos. Nutrición humana y dietética Napoleón Pérez Farinós Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública

Pruebas diagnósticas Diagnóstico: Identificación de casos. Prueba diagnóstica: Dato que clasifica a los sujetos según padezcan o no una enfermedad, con los menores errores posibles. Hay pruebas más válidas que otras.

Pruebas diagnósticas Para saber si una prueba diagnóstica es buena o no, es necesario compararla con el diagnóstico de referencia (conocido como “gold standard”). Para ello medimos: - Exactitud o capacidad diagnóstica. - Comportamiento de la prueba en la práctica clínica.

DEFINICIÓN AXIOMÁTICA DE PROBABILIDAD DE KOLMOGOROV: En un experimento aleatorio cada suceso tiene una probabilidad de ocurrir, y la definición axiomática fija las reglas o propiedades que deben cumplir los valores de estás probabilidades: 1. La probabilidad de cualquier suceso A al realizar un experimento es un valor comprendido entre 0 y 1: 0  p(A)  1 2. Dados dos sucesos A y B mutuamente excluyentes, la probabilidad de la unión de esos dos sucesos es igual a la suma de las probabilidades de ambos: Si A  B = {Ø}, p(A  B) = p(A) + p(B) 3. La probabilidad del suceso seguro es igual a 1: p(E) = 1 Probabilidad

Andrei Nikolaievich Kolmogorov,

Probabilidad

Probabilidad condicionada

Exactitud diagnóstica También se llama precisión, capacidad, eficacia o rendimiento diagnóstico: mide la capacidad de una prueba diagnóstica para distinguir entre dos estados de salud. Se evalúa mediante: - Sensibilidad. - Especificidad.

Exactitud diagnóstica Se quiere evaluar la exactitud diagnóstica de los valores de glucemia mayores de 90 mg/dl. Para ello se compara con la prueba de referencia, que es la prueba de tolerancia a la glucosa.

Exactitud diagnóstica –VP: enfermos diagnosticados como enfermos. –FN: enfermos diagnosticados como sanos. –VN: sanos diagnosticados como sanos. –FP: sanos diagnosticados como enfermos.

Exactitud diagnóstica

Sensibilidad –Capacidad de la prueba para detectar la enfermedad en los enfermos. –Proporción de enfermos correctamente identificados.

Sensibilidad –Probabilidad condicionada de dar positivo si se padece la enfermedad.

Especificidad –Capacidad de la prueba para descartar la enfermedad entre los sanos. –Proporción de sanos correctamente identificados.

Especificidad –Probabilidad condicionada de dar negativo si se está sano.

Exactitud diagnóstica

Sensibilidad –Al disminuir el punto de corte, la sensibilidad aumenta. –Pocos falsos negativos, pero muchos falsos positivos.

Especificidad –Al disminuir el punto de corte, la especificidad disminuye. –Aumenta el número de falsos positivos, pero pocos falsos negativos.

Exactitud diagnóstica ¿Cuándo quiero una prueba muy sensible? - Cuando necesito detectar al mayor número de enfermos posible. - Cuando un falso positivo no suponga un hecho traumático. - Cuando la enfermedad es curable.

Exactitud diagnóstica ¿Cuándo quiero una prueba muy específica? - Cuando es importante saber que no se padece una enfermedad. - Cuando la enfermedad es incurable.

Comportamiento de la prueba diagnóstica Además de la exactitud diagnóstica, se debe evaluar su comportamiento en diferentes contextos clínicos. Se evalúa mediante: - Valor predictivo positivo. - Valor predictivo negativo.

Comportamiento de la prueba diagnóstica ¿Cuál es la probabilidad de tener una enfermedad? Es la prevalencia de la enfermedad (probabilidad pre-test). Ejemplo: si la prevalencia de la diabetes mellitus en la población general es del 10%, la probabilidad de tener diabetes es del 10%. ¿Cuál es la probabilidad de tener la enfermedad después de hacer una prueba diagnóstica?

Comportamiento de la prueba diagnóstica Ejemplo: Se realiza un estudio epidemiológico para determinar la prevalencia de la infección por VIH y el comportamiento del ELISA como prueba diagnóstica frente al “gold standard”. Se realiza el estudio en una muestra aleatoria de reclusos.

Comportamiento de la prueba diagnóstica

Valor predictivo positivo –Probabilidad de que un sujeto de esta población que da positivo, esté realmente enfermo. –Probabilidad condicionada de estar enfermo si ha dado positivo en la prueba.

Valor predictivo negativo –Probabilidad de que un sujeto de esta población que da negativo, esté realmente sano. –Probabilidad condicionada de estar sano si ha dado negativo en la prueba.

Comportamiento de una prueba diagnóstica

Comportamiento de la prueba diagnóstica

Valor predictivo positivo –Si das positivo en la prueba, la probabilidad de que estés enfermo es del 4,7 %.

Valor predictivo negativo –Si das negativo en la prueba, la probabilidad de que estés sano es del 99,99 %.

Comportamiento de la prueba diagnóstica

Ejemplo: Se realiza un estudio epidemiológico para determinar la prevalencia de la infección por VIH y el comportamiento del ELISA como prueba diagnóstica frente al “gold standard”. Su sensibilidad es del 99% y su especificidad del 98%. ¿Cómo será su comportamiento en una población con una prevalencia del 10% de infección por VIH? ¿Y si la prevalencia es del 0.1%?