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Pruebas diagnósticas

Antonio Guerrero Espejo

Epidemiología clínica aplicada al diagnóstico

•Sensibilidad y especificidad•Valores predictivos positivos y

negativos•Curvas ROC

Análisis discriminante• Objetivo de una prueba diagnóstica:

discriminar al paciente como enfermo o sano • La prueba más sencilla es la que toma sólo dos

valores: positiva o negativa

• En la mayor parte de los casos, las pruebas dan resultados dentro de un rango continuo de valores

Interpretación de las pruebas diagnósticas

Enfermedad presente

Enfermedad ausente

Prueba positivaVerdadero positivo

(VP)Falso positivo (FP)

Prueba negativa Falso negativo (FN)Verdadero negativo

(VN)

Sensibilidad y especificidad

• Sensibilidad: – la capacidad para detectar correctamente la

enfermedad entre los enfermos– La proporción de verdaderos positivos entre los

enfermos

• Especificidad: – la capacidad para identificar a los sanos entre los sanos– La proporción de los verdaderos negativos entre sanos

Valoración de pruebas• Sensibilidad:  la capacidad del método para detectar un caso

(entre los enfermos)• Especificidad: es la capacidad de discriminar los casos negativos

(entre los sanos)Una buena especificidad de un método se relaciona con ausencia de

falsos positivos

• Verdadero positivo: enfermos, según la técnica, que realmente lo son

• Falso positivo: enfermos, según la técnica, que no lo son,

• Valor predictivo: – Positivo: es la frecuencia de la enfermedad entre los que

tienen un resultado positivo.

– Negativo: Es la frecuencia de sanos entre los resultados negativos

• Eficacia: el porcentaje de la correcta clasificación de enfermos y sanos

Pruebas diagnósticas

• Sensibilidad(sobre enfermos)

• S=VP/enfermos =VP/VP +FN

= 9/9+1

Falso negativo

-+ +

+

+

+

+

+ + +

Verdadero positivo

Pruebas diagnósticas• Especificidad= VN/No enfermos

= VN/VN+FP = 8/ 8+2

• Especificidad(sobre sanos) +

-

-

-

- -

- - -

+

Verdadero

negativo

Falso positivo

Pruebas diagnóstica

s

• Sensibilidad(sobre enfermos)

• Especificidad(sobre sanos)

Falso negativo

-+ +

+

+

+

+

+ +

+

+

Verdadero positivo

-

-

-

- -

- - -

+

Verdadero

negativo

Falso positivo

Probabilidad a priori o pretest =Prevalencia de la enfermedad

P(E) = 1/10

Probabilidad a priori o pretest =Prevalencia de la enfermedad

P(E) = 1/100

¿qué probabilidad tenemos de tener una serología positiva frente al VHC?

Valor predictivo positivo

¿cuántos de los que resultan positivos en la prueba, están realmente enfermos?

Valor predictivo negativo

¿cuántos de los que dieron negativos en la prueba están realmente exentos de la enfermedad?

Valor predictivo positivo¿cuántos de los que resultan positivos en la

prueba están realmente enfermos?

VPP=Verdaderos Positivos/total de la prueba (+)

=VP/Verdaderos Positivos +Falsos Positivos

Valor Predictivo Negativo

¿cuántos de los que dieron negativos en la prueba están realmente exentos de la enfermedad?

VPN =Verdaderos Negativos/total de la prueba (-)

=VN/Verdaderos Negativos + Falsos Negativos

Valor PredictivoPositivo (VPP)  Verdaderos Positivos(a)/ Verdaderos Positivos(a)+Falsos

Positivos(b)     Negativo (VPN) Verdaderos Negativos(d)/ Verdaderos Negativos(d)+Falsos

Negativos(c)

Probabilidad posterior o postprueba =

Probabilidad condicionada una vez que la prueba se ha realizado

La probabilidad de estar enfermo después de que la prueba ha sido positiva:

Valor predictivo positivo

La probabilidad de no estar enfermo si la prueba fue negativa:

Valor predictivo negativo

Cambio de los valores predictivos al cambiar la prevalencia

La probabilidad de estar enfermo después de que la prueba ha sido positiva:

Valor predictivo positivo

La probabilidad de no estar enfermo si la prueba fue negativa:

Valor predictivo negativo

Varía con la prevalencia

Valores predictivos y prevalencia: cambia la probabilidad

Valor predictivo positivo Prevalencia alta y una prueba +

la probabilidad de ser enfermo es muy alta

Valor predictivo negativo

Prevalencia es baja y la prueba es –

La probabilidad de no estar enfermo es muy alta

Pruebas diagnósticas

• Sensibilidad altaVPN altos

• Especificidad altaVPP altos

-+ +

+

+

+

+

+ +

-

+

-

-

-

- -

- - -

+

• ¿Cuál es el punto de corte ideal (que mejor discrimina)?

Las curvas de rendimiento diagnóstico o

Curvas de ROC

Pruebas diagnósticas y variables continuas

Variables cuantitativas y punto de corte en las pruebas diagnosticas de variables

continuas

Ideal

Real

No enfermoEnfermo

Punto de corte y variables cuantitativas continuas en las pruebas diagnosticas

Real

No enfermoEnfermo

Más sensible

Menos específico

Menos sensible

Más específico

Punto de corte y variables cuantitativas continuas en las pruebas diagnósticas

Punto de corte y distribución

Sensibilidad y especificidad

altas bajaintermedia

Sensibilidad/especificidad

Conocer el rendimiento global de una pruebaElegir el punto de corte apropiado para un determinado paciente

Comparar dos pruebas o dos puntos de corte

Se basa en la importancia relativa que para el paciente tenga hacer un diagnóstico falso positivo o falso negativo

Elección del punto de corte óptimo

Curva de ROC y elección del punto de corte

Epidemiología clínica aplicada al diagnóstico

• Sensibilidad (sobre enfermos) y especificidad (sobre sanos)

• Valores predictivos positivos (o negativos)

La probabilidad de estar enfermo (o sano) después de que la prueba ha sido positiva (o negativa)

• Curvas ROC¿Cuál es el punto de corte ideal o que mejor discrimina?