TALLER DE DIAGNOSTICO CLINICO BASADO EN LA EVIDENCIA

Presentación del tema: "TALLER DE DIAGNOSTICO CLINICO BASADO EN LA EVIDENCIA"— Transcripción de la presentación:

1 TALLER DE DIAGNOSTICO CLINICO BASADO EN LA EVIDENCIA
Dr. Fernando Arias M. Subdecano

2 Programa Características de una prueba. Sensibilidad y especificidad.
Valores predictivos. Los umbrales. Probabilidades y likelihood ratio. Ejercicios.

3 Características de una prueba
Validez o fiabilidad. (Validity) Precisión o reproductibilidad. (Reliability)

4 Validez o fiabilidad Es la exactitud en la medición de los datos, es decir los datos miden lo que deben medir, el resultado de la medida corresponde al valor verdadero. Ejemplo: La validez del hallazgo de un émbolo en una tomografía de tórax es confirmada en una angiografía pulmonar.

5 Precisión o reproductibilidad
Cuando las mediciones repetidas de un fenómeno estable, por distintas personas o instrumentos diferentes, en otros tiempos y lugares, producen los mismos resultados. Ejemplo: El conteo automatizado de los leucocitos es más preciso que un conteo manual por varios tecnólogos.

6 (A) Prueba precisa pero inexacta

7 (B) Prueba imprecisa e inexacta

8 (C) La prueba ideal: precisa y exacta

9 Gold Standard vs prueba
Cultivo de orofaringe vs examen físico de orofaringe. Biopsia vs prueba de laboratorio. Procedimiento quirúrgico vs estudio de imagen. Cateterismo cardiaco vs prueba de esfuerzo. Saber pedir la prueba apropiada.

10 Desarrollar hipótesis diagnósticas y de las probabilidades asociadas

11 Desarrollar hipótesis diagnósticas y de las probabilidades asociadas

12 Desarrollar hipótesis diagnósticas y de las probabilidades asociadas

13 TABLA 2X2 En realidad es una tabla de 3X3…

14

15 SENSIBILIDAD Primera columna
FALSOS NEGATIVOS Mide la proporción de personas con enfermedad (4) en quienes el resultado es positivo(3) Sensibilidad= a/(a+c) = 3/4 = 0,75 = 75%

16 ESPECIFICIDAD Segunda columna
FALSOS POSITIVOS Mide la proporción de pacientes (89) SIN enfermedad en quienes el resultado es NEGATIVO (96) ESPECIFICIDAD = d/(b+d) = 89/96 = 93%

17 ¿Es la sensibilidad útil?
Prueba: disnea de esfuerzo Enfermedad: ICC SNNOUT Una prueba (signo o síntoma) con sensibilidad muy alta, cuando es negativa, excluye la enfermedad. Sn 100%. Sp 17%. Si no hay disnea de esfuerzo, es muy improbable una ICC

18 ¿Es la sensibilidad útil?
SNNOUT La sensibilidad sirve para DESCARTAR una enfermedad. La sensibilidad sirve para disminuir el número de probables diagnósticos. La sensibilidad sirve cuando el resultado de la prueba es negativo.

19 ¿Es la especificidad útil?
Prueba: Galope (S3) Enfermedad: ICC SPPIN Una prueba (signo o síntoma) con alta especificidad, cuando es positiva, confirma la enfermedad. Sn 24%. Sp 99%. Si auscultamos un S3 es muy probable una ICC

20 ¿Es la especificidad útil?
SPPIN La especificidad sirve para CONFIRMAR una enfermedad. La especificidad sirve cuando el resultado de la prueba es positivo.

21 La sensibilidad y especificidad por sí mismas sólo son útiles cuando son muy altas (más del 95%)

22 Prueba diagnóstica ideal
Punto de corte % del grupo No enfermos Enfermos Negativos Grado de positividad de una prueba Positivos

23 ¿Qué pasa en realidad? FALSOS POSITIVOS FALSOS NEGATIVOS No enfermos
Punto de corte Enfermos Negativo Positivo

24 Minimizando los falsos negativos: ¡Una prueba sensible!
Punto de corte

25 Minimizando los falsos positivos: ¡Una prueba específica!
Punto de corte

26 Valor predictivo positivo
Fila superior Posibilidad de estar enfermo si el resultado de la prueba es positivo VPP= a/(a+b)

27 Valor predictivo positivo
Sn=97 Sp=24 P= 65% Posibilidad de estar enfermo si el resultado de la prueba es positivo VPP= a/(a+b) 600/( )=70%

28 Valor predictivo positivo
Sn=97 Sp=24 P= 15% Posibilidad de estar enfermo si el resultado de la prueba es positivo VPP= a/(a+b) 60/(60+260)=18% Ebell M. Evidence Based Diagnosis. 2001

29 Valor predictivo negativo
Fila inferior Posibilidad de no estar enfermo si el resultado de la prueba es negativo VPP= d/(c+d)

30 SELECCIÓN DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA DE ACUERDO A LAS CARACTERÍSTICAS OPERATIVAS
ALTA SENSIBILIDAD

31 SELECCIÓN DE UNA PRUEBA DIAGNÓSTICA DE ACUERDO A LAS CARACTERÍSTICAS OPERATIVAS
ALTA ESPECIFICIDAD

32 Determinando estrategias diagnósticas: Umbrales
Sin prueba/ No tratar Prueba. Tratamiento según resultado Sin Prueba. Continuar con tratamiento 0% % % Umbral de pruebas Umbral de tratamiento La decisión de tratar, no tratar o realizar una prueba, depende la probabilidad pre-prueba

33 Determinación de los Umbrales
Varían con cada enfermedad. Dependen de la sensibilidad y especificidad de la prueba. Dependen de los riesgos de las pruebas y exploraciones. Dependen de los beneficios y riesgos del tratamiento.

34 Determinando estrategias diagnósticas: Umbrales
Sin prueba/ No tratar Prueba. Tratamiento según resultado Sin Prueba. Continuar con tratamiento 0% % Umbral de pruebas Umbral de tratamiento La decisión de tratar, no tratar o realizar una prueba, depende la probabilidad pre-prueba

35 Probabilidades y umbrales
¿Herpes Zoster? p 0% 100% U P U T UT: Umbral de tratamiento UP: Umbral de pruebas Pauker S, Kassirer J. N Eng J Med 1980;302;

36 Probabilidades y umbrales
¿Fractura costal? p 0% 100% U P U T Contusión UT: Umbral de tratamiento UP: Umbral de pruebas Pauker S, Kassier J. N Eng J Med 1980;302;

37 Probabilidades y umbrales
0% 100% Observar U P U T Pauker S, Kassier J. N Eng J Med 1980;302;

38 Probabilidades y umbrales
0% 100% Tratar sin solicitar pruebas U P U T Pauker S, Kassier J. N Eng J Med 1980;302;

39 Probabilidades y umbrales
- + p 0% 100% Solicitar pruebas y proceder de acuerdo al resultado U P U T Pauker S, Kassier J. N Eng J Med 1980;302;

40 ¿De qué depende la ubicación de los umbrales?
De la probabilidad pre-test 0% 100% U P U T

41 ¿Cómo se calcula la probabilidad pre-test?
La probabilidad de una enfermedad refleja la epidemiología subyacente de la población. Datos de la institución. Encuestas locales, estudios longitudinales, bancos de datos específicos. Edad, sexo y el padecimiento principal. Datos de la historia clínica y pruebas complementarias iniciales. p Black E. Diagnostic Strategies. ACP 1999

42 ¡El problema es que nosotros no sabemos si el paciente tiene la enfermedad en cuestión!

43 Mujer de 45 años con mamografía sospechosa de malignidad
¿Cuáles son las probabilidades de que tenga cáncer? El riesgo de cáncer a los 45 años es el 1% Sn: 90% Sp:95% P. Probabilidades 1% 15% 60% 85% 95%

44 Cálculo de probabilidades post-test
La sensibilidad y especificidad nos dicen la proporción de pacientes con y sin la enfermedad que tienen un resultado positivo y negativo, respectivamente… …Pero…

45 Cálculo de probabilidades post-test
¿Cuál es la probabilidad de que la enfermedad esté presente si el resultado es positivo o negativo???

46 Cálculo de probabilidades post-test
La probabilidad de la enfermedad antes de la prueba (prevalencia) se llama probabilidad pre-test, y es el punto de partida para todas las decisiones clínicas. ¿Cuál es la probabilidad de que la enfermedad esté presente si el resultado es positivo o negativo??? La determinación de la probabilidad post-test requiere la integración del conocimiento de las características de la prueba con la probabilidad de la enfermedad antes de la prueba.

47 Cálculo de las probabilidades post-test
Gráfico pre-test/post-test Tabla 2 x 2 Normograma (Fagan) Regla Mnemoténica (McGee) Thomas Bayes

48 1). Chances (Odds) 2). Razones de verosimilitud o
1) Chances (Odds) 2) Razones de verosimilitud o cociente de probabilidades (Likelihood ratio-LR)

49 Chances (Odds) y probabilidades
Odds = probabilidad/(1 - probabilidad) = 0.3/( ) = 0.4 Probabilidad = odds/(1 + odds) = 0.4/( ) = 0.3

50 Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad y el chance de un 6?
Odds: 1:5 = 0.2 6 1 2 3 4 5 Odds = probabilidad/(1 - probabilidad) = 0.17/( ) = 0.2 Probabilidad = odds/(1 + odds) = 0.2/( ) = 0.17

51 Cociente de probabilidades (LR)
Es la probabilidad de estar enfermo cuando la prueba es positiva dividido para la probabilidad de estar sano cuando la prueba es negativa.

52 Es cuantas veces más (o menos) el resultado positivo de una prueba se encuentra en un enfermo, en comparación con cuantas veces más (o menos) el resultado negativo de una prueba se encuentra en un sano.

53 Cociente de probabilidades + (LR+)
Sn = 80% Sp = 90% LR+ = Sn/(1 – Sp) = 0,8/(1 – 0,9) = 0,8/0,1 = 8 Las personas con enfermedad tienen 8 veces más probabilidades de tener un resultado positivo que aquellas que están sanas.

54 Cociente de probabilidades + (LR+)
Sn = 80% Sp = 90% LR+ = 80/10= 8 Tasa VP/Tasa FP Las personas con enfermedad tienen 8 veces más probabilidades de tener un resultado positivo que aquellas que están sanas.

55 Cociente de probabilidades - (LR-)
Sn = 80% Sp = 90% LR− = (1 – Sn)/Sp = (1 – 0,8)/0,9 = 0,2/0,9 = 0.2 LR− = 20/90 = 0.2 Tasa FN/Tasa VN El inverso (1/0.2 = 5) es menos confuso: las personas sin enfermedad tienen 5 veces más probabilidades de tener un resultado negativo que aquellas que están enfermas. Las personas con enfermedad tienen una quinta parte de probabilidad de tener un resultado negativo que aquellas que están sanas.

56 ¡El tamaño importa!

57 Interpretación de los LR
INTERPRETACION >10 Gran y concluyente incremento de la probabilidad de enfermedad 5-10 Moderado incremento de la probabilidad 2-5 Pequeño incremento de la probabilidad 1-2 Mínimo incremento de la probabilidad 1 Ningún cambio en la probabilidad 0.5-1 Mínima disminución de la probabilidad Pequeña disminución de la probabilidad Moderada disminución de la probabilidad < 0.1 Gran y concluyente disminución de la probabilidad

58 Gráfico pre-test/post-test

59 Mínimo incremento de la probabilidad
Sn = 97% = 0.97 Sp= 24% = 0.24 LR+ = Sn/(1 – Sp) = 0.97/( ) = 0.97/0.76 = 1.3 ENFERMEDAD Si No Total 97 76 a b D a+b c d 3 24 c+d PRUEBA a+c b+d a+b+c+d LR+ = 97/76 = 1.3 Mínimo incremento de la probabilidad

60 Moderada disminución de la probabilidad
Sn = 97% = 0.97 Sp = 24% = 0.24 LR− = (1 – Sn)/Sp = ( )/0.24 = 0.03/0.24 = 0.13 ENFERMEDAD Si No Total 97 76 a b D a+b c d 3 24 c+d PRUEBA a+c b+d a+b+c+d LR− = 3/24 = 0.13 Moderada disminución de la probabilidad

61 LR y múltiples punto de corte S/(1-E)
Ferritina sérica (mmol/L) Enfermedad + Enfermedad - LR Número (%) Muy positiva (<15) 474 (59) 20 (1.1) 54 Moderado + (15-34) 174 (22) 79 (4.5) 4.9 Neutral (35-64) 82 (10) 171 (10) 1 Moderado - (65-94) 30 (3.7) 168 (9.5) 0.39 Muy negativo (>95) 48 (5.9) 1332 (75) 0.08 Total 809 (100) 1770 (100)

62 Cálculo de las probabilidades post-test con el gráfico
Ej: Prob. pre-test: 40% (0.4); LR 9; (PRUEBA +) Prob. Post-test = 0,86 = 86%

63 Cálculo de las probabilidades post-test con el gráfico
Ej: Prob. pre-test: 40% (0.4); LR 0,3; (PRUEBA -) Prob. Post-test = 0,17 = 17%

64 LR y múltiples punto de corte
Ferritina sérica (mmol/L) Enfermedad + Enfermedad - LR Número (%) Muy positiva (<15) 474 (59) 20 (1.1) 54 Moderado + (15-34) 174 (22) 79 (4.5) 4.9 Neutral (35-64) 82 (10) 171 (10) 1 Moderado - (65-94) 30 (3.7) 168 (9.5) 0.39 Muy negativo (>95) 48 (5.9) 1332 (75) 0.08 Total 809 (100) 1770 (100)

65 Probabilidades post-test de anemia cuando ferritina sérica 15-34 mmol/L
Ej: Prob. pre-test: 22% (0.22); LR 4,9; (Prueba +) Prob. Post-test = 0,52 = 52%

66 Comparemos Sp con LR Prueba: Galope (R3) Enfermedad: ICC
Sn 24%. Sp 99% Si auscultamos un R3 es muy probable una ICC LR + = Sn/(1 – Sp) = 0,24/(1 – 0,99) = 0,24/0,01 = 24. Un paciente con un R3 tiene 24 veces más probabilidades de tener ICC que una persona sin R3.

67 Uso de la tabla 2 x 2 para determinar las probabilidades post-test, dado un resultado positivo o negativo La probabilidad pos-test + es igual al VPP: a/(a+b) Resultado de la prueba Enfermedad presente Enfermedad ausente Positiva A B Probabilidad post-test de enfermedad si hay un resultado +. a/(a+b) Negativa C D Probabilidad post-test de enfermedad si hay un resultado - c/(c+d) Sn: a/(a+c) Sp: d/(b+d) La probabilidad pos-test  no es igual al VPN: PPT = c/(c+d) VPN = d/(c+d)

68 En un paciente con dolor de garganta y fiebre, cuál es la probabilidad de faringitis estreptocócica?
P: 35% Sn 80% Sp 40% Probabilidad post test +: a/(a+b) = 58/138 = 42% Probabilidad post test -: c/(c+d) = 14/68 = 21%

69 Efecto de las probabilidades pre-test. Cuestionario CAGE
P: 22.6% Sn: 75% Sp: 96% Probabilidad post test +: a/(a+b) = 88/103 = 85% Probabilidad post test -: c/(c+d) = 29/415 = 7%

70 Efecto de las probabilidades pre-test. Cuestionario CAGE
P: 13% Sn: 75% Sp: 96% Probabilidad post test +: a/(a+b) = 44/59 = 75% Probabilidad post test -: c/(c+d) = 14/400 = 3.5%

71 Probabilidades post-test, dado un resultado positivo o negativo
A. Hombre de 55 años, con HAS moderada, con historia de dolor opresivo retroesternal desde hace 4 semanas, irradiado a cuello, maxilar inferior y desciende por la cara interna de su brazo izquierdo. El dolor es precipitado por el esfuerzo y se alivia al reposar 3 a 5 minutos.

72 Probabilidades post-test, dado un resultado positivo o negativo
B. Hombre de 35 años, sano y sin factores de riesgo coronario. Ha tenido “acidez” durante años y ahora refiere una historia de 6 semanas de dolor opresivo profundo, sin relación con el ejercicio, localizado en el esternón inferior y epigastrio. Empeora al acostarse tras una comida abundante. EF negativo.

73 Probabilidades post-test, dado un resultado positivo o negativo
C. Hombre de 45 años, sin antecedentes ni factores de riesgo coronario, salvo tabaquismo de 10 p/a. Refiere historia de 3 semanas de dolor precordial y subesternal, generalmente fugaz y sin característica punzante, pero en ocasiones como si un gran peso estuviera sobre el tórax y que se relaciona esporádicamente con el ejercicio. Hay leve dolor a la presión.

74 Sensibilidad y especificidad de la ergometría en la EAC
Sn: 60% Sp: 91%

75 Sensibilidad y especificidad de la ergometría en la EAC
ENFERMEDAD Si No Total 540 9 a b D 549 a+b c d 360 91 451 c+d 900 100 1000 PRUEBA a+c b+d a+b+c+d Prevalencia = Probablidad pre-test = 90% Probabilidad post-test +: 98% Probabilidad post-test -: 80% Sn: 60% Sp: 91%

76 Sensibilidad y especificidad de la ergometría en la EAC
ENFERMEDAD Si No Total 30 86 a b D 116 a+b c d 20 864 884 c+d 50 950 1000 PRUEBA a+c b+d a+b+c+d Prevalencia = Probablidad pre-test = 5 % Probabilidad post-test +: 26% Probabilidad post-test -: 2% Sn: 60% Sp: 91%

77 Sensibilidad y especificidad de la ergometría en la EAC
ENFERMEDAD Si No Total 300 45 a b D 345 a+b c d 200 455 655 c+d 500 1000 PRUEBA a+c b+d a+b+c+d Prevalencia = Probablidad pre-test = 50 % Probabilidad post-test +: 87% Probabilidad post-test -: 31% Sn: 60% Sp: 91%

78 Probabilidad pre-test Probabilidad post-test
Modificaciones de las probabilidades, según las estimaciones previas y posteriores Cuando las probabilidades iniciales son muy altas o muy bajas, la prueba no aporta información adicional Pacientes Probabilidad pre-test Probabilidad post-test Paciente A 90% +: 98% -: 80% Paciente B 5% +: 26% -: 2% Paciente C 50% +: 87% -: 31% La prueba aporta con mayor información cuando las probabilidades iniciales son intermedias

79 Probabilidad pre-test Probabilidad post-test
Modificaciones de las probabilidades, según las estimaciones previas y posteriores Cuando las probabilidades iniciales son muy altas o muy bajas, la prueba no aporta información adicional Pacientes Probabilidad pre-test Probabilidad post-test Paciente A 90% +: 98% -: 80% Paciente B 5% +: 26% -: 2% Paciente C 50% +: 87% -: 31% La prueba aporta con mayor información cuando las probabilidades iniciales son intermedias

80 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. a b a+b Neg. c d c+d a+b+c+d a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 80%

81 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. a b a+b Neg. c d c+d a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 80% P: 30% = 0.3

82 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. a b a+b Neg. c d c+d 300 700 a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 80% P: 30% = 0.3

83 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. 270 b a+b Neg. c 560 c+d 300 700 a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 80% P: 30% = 0.3

84 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Probabilidad post-test + = 270/410= 66% Probabilidad post-test - =30/590= 5% Enfermedad Sí No Total Pos. 270 140 410 a+b Neg. 30 560 590 c+d 300 700 a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 80% P: 30% =0.3

85 Normograma de Fagan Nomograma de Fagan
Permite estimar la probabilidad post-test, a partir de la probabilidad pre-test y del LR

86 LR positivo 50% 5,7 15% Probabilidad Pre-test Probabilidad Post-test

87 LR negativo 15% 1 14% Probabilidad Pre-test Probabilidad Post-test LR

88 Regla Mnemotécnica (McGee)
LR Añado 10 + 45% 5 + 30% 2 + 15% Resto 0.5 - 15% 0.2 - 30% 0.1 - 45%

89 Ej: Probabilidad pretest: 50%
LR PPT 10 + 45% 5 + 30% 2 + 15% 0.5 - 15% 0.2 - 30% 0.1 - 45% Prev PPT Nuevo 50% + 45% 95% + 30% 80% + 15% 65% - 15% 35% - 30% 20% - 45% 5%

90 El Cociente de probabilidades (LR) nos dice cuánto podemos mover nuestras sospechas a partir de un determinado resultado de una prueba Pre test Prueba Prueba Negativa positiva LR LR+ 0% % % % % Cociente de probabilidades- Likelihood Ratio

91 Mujer de 45 años con mamografía sospechosa de malignidad
¿Cuáles son las probabilidades de que tenga cáncer? El riesgo de cáncer a 45 años es el 1%. Sn: 90%---Sp:95% P. Probabilidades 1% 15% 60% 85% 95%

92 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. a b a+b Neg. c d c+d a+b+c+d a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 95% P: 1% = 0.01

93 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. a b a+b Neg. c d c+d 10 990 a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 95% P: 1% = 0.01

94 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Enfermedad Sí No Total Pos. 9 b a+b Neg. c 941 c+d 10 990 a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 95% P: 1% = 0.01

95 ¿Cómo aplicar estas probabilidades a la situación de mi paciente?
Probabilidad post-test + = 9/58= 16% Enfermedad Sí No Total Pos. 9 49 58 a+b Neg. 1 941 942 c+d 10 990 a+b+c+d 1000 a+c b+d Prueba Sn: 90% Sp: 95% P: 1% = 0.01

96 Mujer de 45 años con mamografía sospechosa de malignidad
¿Cuáles son las probabilidades de que tenga cáncer? El riesgo de cáncer a 45 años es el 1%. Sn: 90%---Sp:95% P. Probabilidades 1% 15% 60% 85% 95%

97 Si uno empieza con certidumbres terminará con dudas; pero si uno se conforma con empezar con dudas terminará con certidumbres (Francis Bacon)

98 TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
Pregunta clínica: ¿Es el diagnóstico clínico de faringitis estreptocócica del grupo A comparable al cultivo de orofaringe en pacientes que llegan a la sala de Urgencias? Muestra: 149 pacientes que llegan a Urgencias Diseño: Examen clínico del médico y cultivo de orofaringe. Resultados: Cultivos +: 37 casos y de estos 27 casos tuvieron diagnóstico clínico de faringitis estreptocócica. Cultivos –: 112 casos y de estos 35 casos tuvieron diagnóstico clínico de faringitis estreptocócica.

99 Paciente con hormigueo de dedos de la mano
Una secretaria de 50 años, que tiene diabetes tipo 2, controlada, hace 6 años y una TSH normal, se queja de hormigueo de los dedos pulgar, índice y medio de ambas manos. Usted sospecha que la paciente tiene un síndrome del túnel del carpo y le realiza el signo de Tinel y de Phalen y ambos son negativos. ¿Debe investigar más a fondo este problema?

100 Síndrome del túnel del carpo
En la literatura médica basada en la evidencia usted encuentra que el: Signo de Tinel: Sn = 46%. Sp = 68% Signo de Phalen: Sn = 49%. Sp = 62% Cuál es el LR + de estos signos y cuáles son sus conclusiones?