ESTADISTICAS DE ENFOQUE PREDICTIVO Y DE RIESGO DE OCURRENCIA DE DAÑOS

Cuando se investiga la calidad de una prueba diagnóstica para determinar enfermedad, observaremos: La sensibilidad que se define como la proporción de enfermos correctamente identificados por los resultados positivos de la prueba. La especificidad que se define como la proporción de sanos correctamente identificados por los resultados negativos de la prueba.

Otros componentes de la validez en la pruebas de detección son: Valor predictivo de la prueba positiva: La probabilidad de que un resultado positivo de la prueba diagnóstica, indique un caso realmente enfermo. Valor predictivo de la prueba nagativa: La probabilidad de que un resultado negativo de la prueba diagnóstica, indique un caso realmente sano.

(a) Verdaderos (+) (b) Falsos (c) (-) (d) Verdaderos Para determinar la calidad de un examen diagnóstico debe probarse en sujetos de condición conocida: con o sin la enfermedad. PATOLOGÍA CONFIRMADA (daño) Si No (a) Verdaderos (+) (b) Falsos (c) (-) (d) Verdaderos Resultado del Procedimiento (+) Diagnóstico (-)

(análisis en sentido vertical de la tabla) SENSIBILIDAD (S) Resultado (+) / enfermos = a . (a + c) ESPECIFICIDAD (E) Resultado (-) / sanos = d . (b + d) FALSO NEGATIVO Resultado (-) / enfermos = c . FALSO POSITIVO Resultado (+) / sanos = b .

(a) Verdaderos (+) (b) Falsos (c) (-) (d) Verdaderos Cuando un procedimiento diagnóstico se utiliza para detectar a los enfermos en una población (tamizaje o screening), lo que interesa es el VPPP y el VPPN. PATOLOGÍA CONFIRMADA (daño) SI NO (a) Verdaderos (+) (b) Falsos (c) (-) (d) Verdaderos Resultado del Procedimiento (+) Diagnóstico (-)

análisis en sentido horizontal de la tabla VALOR PREDICTIVO POSITIVO (VPPP) Enfermos / Resultado (+) = a . (a + b) VALOR PREDICTIVO NEGATIVO (VPPN) Sanos / Resultado (-) = d . (c + d) FALSO POSITIVO DE LA PREDICCIÓN Enfermos (-) / Resultado = b . FALSO NEGATIVO DE LA PREDICCIÓN Sanos (+) / Resultado = c .

Respuesta correctas: a + d a+b+c+d Un concepto importante de tomar en cuenta en el enfoque predictivo, es el que determina las respuestas correctas de la prueba diagnóstica . Respuesta correctas: a + d a+b+c+d Equivale a la suma de las predicciones correctas (pares concordantes entre la realidad y la predicción) sobre el total de casos.

VALORES DETERMINANTES DEL ENFOQUE PREDICTIVO SENSIBILIDAD ESPECIFICIDAD VALOR PREDICTIVO POSITIVO VALOR PREDICTIVO NEGATIVO RESPUESTAS CORRECTAS

CRUCE DE DIABETES CON GLICEMIA GLICEMIA DIABETES SI NO >=126 149 4   GLICEMIA DIABETES SI NO >=126 149 4 153 <126 50 255 305 199 259 458 SENSIBILIDAD: 149/199 = 0.748744 ESPECIFICIDAD: 255/259 = 0.984556 FALSOS POSITIVOS: 4/259 = 0.0261438 FALSOS NEGATIVOS: 50/305 = 0.196784 RESPUESTAS CORRECTAS: (149+255) / 458 = 0.882096

ESTADISTICAS DE ENFOQUE DE RIESGO RIESGO RELATIVO ODDS RATIO

Las tablas de 2x2 o tablas de contingencia, se usan a menudo en epidemiología para investigar asociaciones entre exposición a factores de riesgo y alguna enfermedad dada u otra variable dependiente.

Una tabla de contingencia simple está basada en cuatro celdillas y las categorías dependen de las que tienen las variables dicotómicas. En estos casos hablamos de una variables respuesta (dependiente) y de una variable explicatoria (independiente).

La forma de presentar este tipo de tablas es la siguiente: (Las celdillas contienen el número de sujetos en cada categoría) ENFERMEDAD (daño) Si No Total EXPOSICION Si No Total A B M1 C D M2 N1 N2 N

Supongamos que tenemos dos grupos de individuos, uno expuesto a un factor de riesgo y otro no. Se observan durante un determinado tiempo: un grupo de individuos desarrollan la enfermedad y otros permanecen sanos. La tasa de incidencia de los individuos que contraen la enfermedad es: p1 = A M1 La tasa de incidencia de los no expuestos es: p2 = C M2

La razón entre las dos tasas de incidencia es conocida como Riesgo Relativo. Por lo tanto el Riesgo Relativo representa cuántas veces, es mas posible que una enfermedad ocurra, cuando el grupo está expuesto al factor de riesgo que cuando no lo está.

CRUCE DE DIABETES CON COLESTEROL COL.TOTAL DIABETES SI NO >=200 134   COL.TOTAL DIABETES SI NO >=200 134 56 190 <200 68 203 271 202 259 461 RIESGO RELATIVO: Tasa de incidencia expuestos = 134/190 = 0.705 Tasa de incidencia no expuestos = 68/271) = 0.250 R.R. = 0.705 / 0.250 = 2.81

Otra medida relacionada con el riesgo es la Odds Ratio. La razón de la odds de enfermar en individuos expuestos en relación a los no expuestos se llama “Odds Ratio”. También es conocida como razón de productos cruzados O.R. = AD BC

La forma de presentar este tipo de tablas es la siguiente: (Las celdillas contienen el número de sujetos en cada categoría) ENFERMEDAD (daño) Si No Total EXPOSICION Si No Total A B M1 C D M2 N1 N2 N

Tanto si la Odds Ratio como el Riesgo Relativo, difiere de 1, significa que el factor de estudio está asociado con la enfermedad. Si son mayores que 1 significa que el factor cuya tasa de incidencia o cuya odds aparece en el numerador, es un factor de riesgo. Si son menores que 1 se interpreta que es un factor protector.

La razón de la odds de enfermar en individuos expuestos en relación a los no expuestos se llama “Odds Ratio”. O.R. = p1/q1 = p1*q2 = AD p2/q2 q1*p2 BC También es conocida como razón de productos cruzados

Otra medida relacionada con el riesgo es la Odds Ratio. Si un evento ocurre con probabilidad “p” entonces la razón p/q, donde “q” = (1-p) es llamada Odds o Chance. Si p1 es la tasa de incidencia de los individuos expuestos, entonces la chance de enfermar de los expuestos es p1/q1. Si p2 es la tasa de incidencia de los individuos no expuestos, entonces la chance de enfermar de los no expuestos es p2/q2.