Presentación Pruebas Diagnosticas
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El documento describe conceptos clave para evaluar pruebas diagnósticas como la sensibilidad, especificidad y valores predictivos. Explica que la sensibilidad mide la proporción de enfermos correctamente identificados y la especificidad la proporción de sanos correctamente identificados. También cubre cómo estos valores pueden verse afectados por la prevalencia de la enfermedad.
Presentación Pruebas Diagnosticas
- 1. Evaluación de pruebas diagnósticas Es esencial definir un grupo de pacientes que, sin lugar a dudas padecen la enfermedad Una prueba aplicada en enfermos y en no enfermos dará diferentes resultados, en los enfermos esta variabilidad puede reflejar diferencias en la gravedad de la enfermedad o una respuesta individual a la misma
- 2. Prueba de oro (Goldstandard) Es la prueba o criterio usado para definir inequívocamente una enfermedad Puede tratarse de una biopsia, un angiograma, una necropsia u otras Esta prueba o criterio usado para identificar definitivamente a los que tienen la enfermedad es un requisito para examinar la utilidad diagnóstica de cualquier prueba nueva o no evaluada.
- 3. Al intentar evaluar citologia de orina para detectar cáncer de vejiga comparandola con biopsia se tuvo lo siguiente: La prueba era buena para el diagnóstico pero al aplicarla solo detectaba el 10% de canceres de vejiga, en este caso la explicación es que la citologia es positiva en los casos avanzados más no así en los casos tempranos, esto también lleva a error.
- 4. Medidas tradicionales del valor diagnóstico de una prueba Sensibilidad Especificidad Medición de la discriminación diagnóstica de una prueba
- 5. Sensibilidad Mide la proporción de enfermos que son identificados correctamente por la prueba 100 Enfermos Prueba Positiva 90 Negativa 10 Sensibilidad 90% Falsos negativos
- 7. 0 080ó0.8 100400 400 ca a adSensibilid La prueba identifica al 80% de enfermos (positivos verdaderos) y habra 20% de enfermos que no son identificados por la prueba (falsos negativos)
- 8. Especificidad Mide la proporción de sanos que son identificados correctamente por la prueba 100 Sanos Prueba Negativa 90 Positiva 10 Especificidad 90% Falsos positivos
- 10. 0 090ó0.9 45050 450 bd d dadEspecifici La prueba identifica al 90% de sanos (negativos verdaderos) y no identifica a 10% de los sanos (falsos positivos)
- 12. Prueba positiva Prueba negativa Prueba positiva Prueba negativa Objeto de Busqueda de la sensibilidad Objeto de Busqueda de la especificidad Falso negativo Falso positivo
- 13. Un estudio investigo 1250 hombres, con sospecha de cáncer de próstata, a los cuales se les realizó una biopsia, 920 dieron positivo a la biopsia y 330 dieron negativo, al finalizar el seguimiento del estudio se confirmo que realmente 750 hombres tenían cáncer de próstata y la prueba tuvo 40 resultados falsos negativos. VP=750 | FP=170 | 920 + | FN=40 | VN=290 | 330 - | | | Total= 1250 | S=750/(750+40)=95%E=290/(290+170)= 63.04%
- 14. La sensibilidad y especificidad no estan influídas directamente por la frecuencia relativa o prevalencia de la enfermedad Sin embargo el número real de individuos que se identifican erroneamente como negativos o positivos depende de la frecuencia relativa de la enfermedad.
- 16. Curvas de Roc Una curva ROC (acrónimo de Receiver Operating Characteristic, o Característica Operativa del Receptor) es una representación gráfica de la sensibilidad frente a la especificidad v para un sistema clasificador binario según se varía el umbral de discriminación.
- 19. Prevalencia Probabilidad de padecer la enfermedad antes de someterse a la prueba Valor predictivo Probabilidad de padecer la enfermedad despues de someterse a la prueba
- 20. Valor predictivo Positivo Si la prueba es positiva ¿Cuál es la probabilidad que el individuo tenga la enfermedad? Este es igual a la proporción de individuos con una prueba positiva que padecen la enfermedad
- 21. 100 Personas Con prueba Positiva Prueba Enfermos 90 Sanos 10 VP positivo 90% Falsos positivos Valor predictivo Positivo
- 23. 0 088.9ó0.889 50400 400 positivopredictivoValor ba a Si la prueba es positiva, La probabilidad que el sujeto tenga la enfermedad es de 88.9%
- 24. Valor predictivo Negativo Si la prueba es negativa ¿Cuál es la probabilidad que el individuo no tenga la enfermedad? Este es igual a la proporción de individuos con una prueba negativa que no padecen la enfermedad
- 25. 100 Personas Con prueba negativa Prueba Sanos 90 enfermos 10 VP negativa 90% Falsos negativo Valor predictivo Negativo
- 27. 81.8ó0.818 450100 450 negativopredictivoValor dc d Si la prueba es negativa, la probabilidad de que el sujeto no tenga la enfermedad es de 81.1%
- 28. probabilidad anterior a la prueba 1% 10% 50% 90% Valor predictivo Positivo 7,5% 47,1% 88,9% 98,6% Valor predictivo negativo 99,8% 97,6% 81,8% 33,3% A mayor frecuencia de enfermedad el VP + aumenta Cuanto mas frecuente es la enfermedad el VP (-) disminuye
- 29. Nomograma RAE- “Representación gráfica que permite realizar con rapidez cálculos numéricos aproximados”. Instrumento gráfico de cálculo - un diagrama bidimensional que permite el cómputo gráfico (aproximado) de una función de cualquier número de variables (como una regla de cálculo) Su principal aplicación es para obtener valores muy aproximados sin necesidad de realizar cálculos. En ocasiones se combinan dos gráficas o incluso más de tres variables.
- 32. T 25 C Una viscosidad de 0,43 a una T 25 C
- 34. El jerez es una amplia gama de vinos españoles que se cría en las ciudades andaluzas de Jerez de la Frontera. Esta especialidad vínica es un elemento clave en la historia de los municipios que integran el Marco y en la identidad cultural de sus habitantes. Además del movimiento económico y cultural.
- 39. Gracias
Notas del editor
- #3: En casi todos los casos solo se tiene la mejor prueba disponible o la más antigua, se parte de una suposición que esta diagnosticará al 100% de casos o que permita hacer diagnosticos perfectos, pero esto no es posible A lo más nos preguntaremos si la prueba a evaluar esta a la altura de la mejor de las pruebas antiguas.
- #6: Enfermo como enfermo