EPIDEMILOGIA CLINICA

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EPIDEMILOGIA CLINICA EPIDEMILOGIA CLINICA Prof. Adjunta Dra. Adriana Méndez Pizzo CEFA 2010 – Depto. de Medicina Preventiva y Social

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EPIDEMILOGIA CLINICA. Prof. Adjunta Dra. Adriana Méndez Pizzo. ¿Esta persona está sana o enferma? ¿Cuan frecuente es la enfermedad? ¿Qué factores de riesgo están asociados a ésta? ¿Cuales son las consecuencias de la enfermedad? - PowerPoint PPT Presentation

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EPIDEMILOGIA CLINICAEPIDEMILOGIA CLINICAProf. Adjunta Dra. Adriana Méndez Pizzo

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Estas son algunas de las diversas Estas son algunas de las diversas interrogantes que un clínico se haceinterrogantes que un clínico se hace

¿Esta persona está sana o enferma?

¿Cuan frecuente es la enfermedad?

¿Qué factores de riesgo están asociados a ésta?

¿Cuales son las consecuencias de la enfermedad?

¿Mejorará el curso de la enfermedad su diagnóstico y tratamiento precoz?

¿qué tratamiento será más efectivo para su mejoría?

¿Cuanto nos cuesta económicamente enfrentar esta enfermedad?

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Robert H FletcherRobert H Fletcher

La epidemiología clínica es la aplicación de los principios y método epidemiológico a los problemas de la medicina clínica

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Funciones de la Epidemiología Funciones de la Epidemiología clínicaclínica

Mejorar habilidad para interpretar la confusa y conflictiva literatura.

Proveer de una base racional para tomar decisiones diagnósticas, terapéuticas y pronósticas.

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Funciones de la Epidemiología Funciones de la Epidemiología clínicaclínica

- La probabilidad para un paciente es mejor estimada si se refiere a grupos de pacientes similares.

- Las observaciones no deben estar influenciadas por errores sistemáticos

- Para evitar estos errores las observaciones clínicas deben ser realizadas de acuerdo a la rigurosidad de la metodología científica (para reducir sesgos y estimar el rol del azar)

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PRUEBAS DIAGNÓSTICASPRUEBAS DIAGNÓSTICAS

La medicina es una ciencia de probabilidades y un arte de manejar la incertidumbre.

Dicha incertidumbre se extiende no sólo a las actividades preventivas, terapéuticas y pronósticas sino también a las diagnósticas.

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PRUEBAS DIAGNÓSTICASPRUEBAS DIAGNÓSTICAS

Debemos aceptar que el error diagnóstico es un hecho posible. Por lo tanto, las decisiones deben ser adoptadas hacia el tipo de error más tolerable para el paciente

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PRUEBAS DIAGNÓSTICASPRUEBAS DIAGNÓSTICAS

DEFINICIÓNHerramientas (instrumento,

pregunta, síntoma, signo, etc.) utilizadas para disminuir la “Incertidumbre” en cuanto al diagnostico, y para establecer estrategias en cuanto a las decisiones clínicas.

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PRUEBAS DIAGNÓSTICASPRUEBAS DIAGNÓSTICAS

“una prueba será aceptable cuando resulte ANORMAL en casi todos los individuos que presenten el daño y NORMAL en casi todos aquellos que no lo presenten”

para utilizar cabalmente una prueba, se debería conocer el tamaño relativo de los “casi”, pues utilizar pruebas con error de medición desconocido puede poner en riesgo al paciente dado que induce a la toma de decisiones equivocadas.

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PRUEBAS DIAGNÓSTICASPRUEBAS DIAGNÓSTICAS

Cierto grado de error es intrínseco a toda medición, aún en las consideradas más confiables. Puede afirmarse que no hay pruebas perfectas, entendiendo por esto a que jamás arrojen un resultado falso.

Conocer las capacidades de los métodos diagnósticos empleados es fundamental para la correcta interpretación de los resultados.

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Si dispusiéramos de pruebas perfectas, no habría incertidumbre: el estado del paciente será el que diga la prueba. Como no las tenemos, debemos conocer el presunto grado de error con el cual las pruebas indican el estado del paciente, para actuar en consecuencia.

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cómo medir la capacidad operativa de las pruebas para dar a cada una su verdadero valor.

Es decir, veamos como podemos estimar la magnitud de los “casi”

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SensibilidadEspecificidadValor pronostico positivoValor pronostico negativoIndice de eficiencia pronosticaCurvas ROCConcordanciaDiseño de investigaciónGuía de lectura crítica

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La magnitud de los indicadores surge de los estudios de investigación pertinentes, que informan la relación que se observó entre los resultados de la prueba y el estado real de los participantes en la investigación efectuada.

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Para informar y elaborar los resultados de la investigación, se recurre a la herramienta básica epidemiológica, la tabla de contingencia de 2 por 2

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Resultados del estudio

positivos negativos total

positivos a b a + b

negativos c d c + d

total a + c b + d N

Resultados de la prueba de oro

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a+b, informa la cantidad total de casos en los cuales la prueba sugirió la presencia de daño.

c+d, informa la cantidad total de casos en los cuales la prueba sugirió la ausencia de daño.

a+c, informa la cantidad total de casos en los cuales el daño estaba presente.

b+d, informa la cantidad total de casos en los cuales el daño estaba ausente.

N se informa la cantidad total de casos incluidos en el estudio.

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Para efectuar la correcta evaluación es importante definir los siguientes ítems:

Punto final: es el daño buscado (ej.: diabetes).

Patrón Oro (“gold-standard”): es el criterio o procedimiento que se toma en consideración para definir la existencia real del punto final (ejemplo: biopsia de piel para definir la existencia de un microangiopatía).

Punto de corte: criterio con el cual se califica a la prueba como normal o anormal, sugiriendo la presencia o ausencia del daño (ejemplo: glucemia <120> mg%)

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Por lo tanto, las condiciones que Por lo tanto, las condiciones que deben ser exigidas a un test son:deben ser exigidas a un test son:

Validez: Es el grado en que un test mide lo que se supone que debe medir.

La sensibilidad y la especificidad de un test son medidas de su validez.

Reproductividad: es la capacidad del test para ofrecer los mismos resultados cuando se repite su aplicación en circunstancias similares.

La variabilidad biológica del hecho observado, la introducida por el propio observador y la derivada del propio test, determinan su reproductividad.

Seguridad: La seguridad viene determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo.

¿Con que seguridad un test predecirá la presencia o ausencia de enfermedad? Ante un resultado positivo de un test ¿qué probabilidad existe de que este resultado indique presencia de la enfermedad? Veremos posteriormente que esta probabilidad está muy influenciada por la prevalencia de la patología.

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SENSIBILIDAD = a / (a + c)SENSIBILIDAD = a / (a + c)

ESPECIFICIDAD= d / (b + d) ESPECIFICIDAD= d / (b + d)

Resultados del estudio

positivos negativos total

positivos a b a + b

negativos c d c + d

total a + c b + d N

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Resultados de la prueba de oro

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SENSIBILIDADSENSIBILIDAD

Sensibilidad de una prueba diagnóstica es la proporción de pacientes con la alteración blanco que tienen un resultado positivo de la prueba. Es la capacidad de una prueba diagnóstica para detectar la alteración blanco cuando está presente.

S = V+ / V+ + F- S = a / a + c

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ESPECIFICIDADESPECIFICIDAD

Especificidad de una prueba diagnóstica es la proporción de pacientes sin la alteración blanco que tiene un resultado negativo de la prueba. Es la capacidad de una prueba diagnóstica para identificar correctamente la ausencia de la alteración blanco.

E = V- / V- + F+

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Dado que sensibilidad y especificidad son técnicamente, proporciones e informan una probabilidad, sus valores van de 0 a 1. Si deseamos expresarlas en forma porcentual, multiplicamos el valor anterior por 100, y por ende, sus valores se expresarán de 0 a 100. Así es lo mismo decir que la sensibilidad de una prueba es 0.78 o del 78%.

 Los falsos resultados, negativo o positivo, son

la proporción que representa el complemento de la sensibilidad y especificidad, respectivamente, a la unidad, ya sea 1 o 100. Por ejemplo: si la especificidad es 80% (ó 0.8), falsos positivos, será 20% (ó 0.2).

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Como ocurre con toda información numérica probabilística, ella no está completa si no se informan sus límites ó intervalos de confianza (IC, habitualmente se calculan para una confiabilidad del 95% y lo escribiremos como IC95%). Por ejemplo, informaremos la sensibilidad de la prueba del supuesto del párrafo anterior diciendo: 0.78 (IC95% 0.55 a 0.89).

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¿Cómo deben considerarse estas ¿Cómo deben considerarse estas capacidades para la elección de capacidades para la elección de una prueba?una prueba?

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¿Cómo deben considerarse estas ¿Cómo deben considerarse estas capacidades para la elección de capacidades para la elección de una prueba?una prueba?

Para aceptar la existencia de un daño se requiere una prueba muy específica.

 

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La Sensibilidad y Especificidad no La Sensibilidad y Especificidad no responderespondenn dos preguntas dos preguntas::

1. Si la prueba es positiva, ¿cuál es la probabilidad de que el ¿cuál es la probabilidad de que el individuo tenga la enfermedad?individuo tenga la enfermedad?

2. Si la prueba es negativa, ¿cuál es la probabilidad de que no la ¿cuál es la probabilidad de que no la padezca?padezca?

La probabilidad de una enfermedad, dados los resultados de una P.D., se denomina valor predictivo o Probabilidad post-prueba.

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VPPVPP

Valor predictivo o pronóstico positivo es la proporción de pacientes con resultado positivo de la prueba que tienen la alteración blanco.

Es la probabilidad posterior de alteración o enfermedad luego de un resultado positivo de la prueba.

VP+ = V+ / V+ + F+

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VPNVPN

Valor predictivo o pronóstico negativo es la proporción de pacientes con resultado negativo de la prueba que no tienen la alteración blanco.

Es la probabilidad posterior de no alteración o enfermedad luego de un resultado negativo de la prueba.

VP- = V- / V- + F-

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*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León

Ejemplo*:Mamografía:

◦Sensibilidad de 90%◦Especificidad de 80%

Se utiliza en dos poblaciones:Población con 90% de cáncer de mama (alto riesgo)Población con 5% de cáncer de mama (bajo riesgo)

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*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León

La mamografía es usada en 1000 de la población de alto riesgo (90%) para tener cáncer de mama

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Mamografía

positivos negativos total

positivos 810 20 830

negativos 90 80 170

total 900 100 1000

Cancer de mama

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*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León

Sensibilidad = 810/900 = 90%Especificidad = 80/100 = 80%Valor predictivo positivo = 810/830 = 97% Valor predictivo negativo = 80/170 = 47%

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Mamografía

positivos negativos total

positivos 810 20 830

negativos 90 80 170

total 900 100 1000

Cancer de mama

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*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León

La mamografía es usada en 1000 de la población de bajo riesgo (5%) para tener cáncer de mama

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Mamografía

positivos negativos total

positivos 45 190 235

negativos 5 760 765

total 50 950 1000

Cancer de mama

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*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León*ej. Tomado de la presentación d ela Dra. Ima León

Sensibilidad = 45/50 = 90%Especificidad = 760/950 = 80%Valor predictivo positivo = 45/235 = 19% Valor predictivo negativo = 760/765 = 99%

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Mamografía

positivos negativos total

positivos 45 190 235

negativos 5 760 765

total 50 950 1000

Cancer de mama

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Sensibilidad y especificidad (las características de la prueba diagnóstica, es decir la mamografía) no varían de acuerdo a la prevalencia de la enfermedad en la población.

Los valores predictivos de una prueba, sin embargo, son ALTAMENTE DEPENDIENTES de la prevalencia o de la enfermedad en la población.

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Prevalencia y valor predictivoPrevalencia y valor predictivo

La interpretación de un resultado (+) o (-) de una P.D. varia de un contexto a otro, de acuerdo con la prevalencia estimada de la enfermedad.

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Consideraciones en una prueba Consideraciones en una prueba diagnósticadiagnóstica

SENSIBILIDAD ESPECIFICIDAD

alta sensibilidadalta sensibilidad (es (+) cuando (es (+) cuando hay enfermedadhay enfermedad))

cuando el precio de omitir la enfermedad sea muy elevado, enfermedades graves pero tratables.

una prueba sensible, es sobre todo útil para el clínico cuando su resultado eses negativo, negativo, ya que ya que excluye la posibilidad de excluye la posibilidad de enfermedad.enfermedad.

Se utiliza en las primeras etapas diagnosticas (screening)

alta especificidadalta especificidad (es decir (es decir (-)(-) en ausencia de enfermedad en ausencia de enfermedad

son útiles para confirmar un diagnostico que ha sido sugerido por otros datos.

proporciona pocos resultados falsos positivos.

es más útil cuando su resultado es positivopositivo, ya que , ya que asegura la presencia de asegura la presencia de enfermedad.enfermedad.

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