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Capítulo 22. Teorema de Bayes. Análisis de decisiones clínicas (ÁRBOL…
Capítulo 22. Teorema de Bayes. Análisis de decisiones clínicas
Probabilidad
Determinar la probabilidad de padecer una enfermedad
Más cerca del 1, más se aproxima a la afirmación
Más cerca del 0. mayor negación ( descarta)
Cuantificar la incertidumbre a partir de pruebas de laboratorio, signos y síntomas
TEOREMA DE BAYES:Herramienta para calcular la probabilidad de evento
Revisión teórica
No existen pruebas diagnósticas perfectas
Probabilidades: cuantificar la proporción y reducir la incertidumbre
PROBABILIDAD CONDICIONAL
Un evento esta ligado a que suceda otro( A sea verdadero dado que B es verdadero)
Medicina: La probabilidad de padecer la enfermedad A aumenta o disminuye si la prueba B esta presente.
La probabilidad e que el evento A suceda esta condicionada a que suceda el evento B
La probabilidad de que A y B sean ciertas dividida por la probabilidad de que B sea cierta
p(E)+: Enfermedad condicionada a la prueba positiva (Realmente enfermo)
p(E): Probabilidad de que un individuo padezca una enfermedad , igual a prevalencia de la enfermedad
p(+|E):Proporción de personas que tiene la prueba positiva y que padecen la enfermedad ( verdaderos positivos) IGUAL A SENSIBILIDAD
p(noE): Personas con la prueba positiva que no estan enfermos
p(+|noE): Personas con la prueba positiva que no estan enfermas
ÁRBOL
Definir la población
Porcentaje de la población que padece la enfermedad a investigar(
Multiplicar total x % de los casos
)
Obtener la cantidad de pacientes que no tiene la enfermedad que especificamos (
Multiplicar el Total por el % de los que no tienen la enfermedad
)
De acuerdo a la prueba diagnostica se obtiene la cantidad de pacientes con prueba positiva
De acuerdo a la prueba diagnostica se obtiene la cantidad de Px. que tiene la enfermedad pero al prueba negativa
Seguido de ello se obtiene la cantidad de Px. sin la enfermedad pero con la prueba positiva (
Dividir el total / %
)
Probabilidad del padecimiento si la prueba es negativa: Dividir los falsos negativos entre el total de todos los negativos ( verdaderos y falsos)
Probabilidad del padecimiento con la prueba positiva: Dividir los verdaderos positivos entre todos los positivos (verdaderos y falsos)
Tablas 2x2
Columnas con los datos del
padecimiento ( Enfermo y sano)
Filas: Positiva o negativo
de acuerdo a la prueba Dx.
Uso del teorema
de Bayes como nomograma
Previo conocimiento de la probabilidad
Cociente de probabilidad Positivo
División de las pruebas positivas en las personas enfermas entre las prueba positiva de las personas no enfermas
Cociente de Probabilidad Negativa
Dividir prueba negativa en personas no enfermas entre prueba negativa en personas enfermas
Nomograma
Linea A:Probabilidad previa a la prueba
Linea recta a linea B: Valor de LR
Linea Recta a C: Probabilidad después de la prueba
Prevalencia y teorema de Bayes
Baja prevalencia independiente a la prueba no aumentarán la probabilidad de Dx. la enfermedad
Prevalencia alta, la prueba + aumenta la probabilidad de Dx., la negatividad de la prueba no es suficiente para descartarla
Ventajas y desventajas del usos clínico del teorema de Bayes
Ventajas
Define conductas diagnósticas y terapéuticas, da la luz a decisiones controversiales y estrategias a nivel poblacional, útil al momento de individualizar los problemas clínicos
Desventajas
No siempre se puede obtener los datos de prevalencia, pierde fuerza en los casos con mas de un factor relevante de decisiones, se necesita de una gran variedad de Dx. diferenciales y excluyentes
Análisis de decisiones
Árbol de decisiones
Definición del problema
Más clara serán las alternativas y las opciones a decidir
Identificar la alternativa de la acción
Probables desenlaces clínicos
Asignación de probabilidades a cada desenlace, a partir de fuentes confiables
Asignación de valores- Utilidades. La muertes tiene valor 0
Estimación del valor esperado calculando las probabilidades en sentidos inverso.
Análisis de sensibilidad
TOMAR LA DECISIÓN
Vega Mora Sinai
Grupo: 2225
