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EPI03 EVALUACIÓN DE PRUEBAS DIAGNÓSTICAS - Coggle Diagram
EPI03 EVALUACIÓN DE PRUEBAS DIAGNÓSTICAS
INTRODUCCIÓN
EXACTITUD
Sensibilidad y especificidad
Interpretación de los resultados
Sensibilidad: Da a conocer la proporción de gente enferma que estará bien diagnosticada en la prueba
Especificidad: Da a conocer la proporción de gente sana que estará bien diagnosticada en la prueba
Sensibilidad
: probabilidad de que los individuos que estén enfermos se diagnostiquen como tal en la prueba diagnóstica
Sensibilidad = VP/VP+FN
Especificidad
: probabilidad de que los individuos que no están enfermos se diagnostiquen como tal en la prueba diagnóstica
Especificidad = VN/VN+FP
Intervalo de confianza
Los valores que obtenemos de especificidad y sensibilidad no son valores absolutos, sino un intervalo de confianza habitualmente del 95%, un rango por el que se mueve
Uso de pruebas sensibles
En las
primeras etapas del estudio de un enfermo
: Nos interesa que no se nos escape ningún enfermo
Cuando
no detectar la enfermedad puede comportar problemas importantes
Cuando queremos
descartar el diagnóstico
Cuando la
probabilidad es baja y el objetivo es descubrirla
(programas de cribaje)
Uso de pruebas específicas
Si una prueba tiene una especificidad alta, un
resultado positivo confirma el diagnóstico
Cuando los
posibles falsos positivos puedan ocasionar daños
emocionales, físicos o económicos
Capacidad que tiene una determinada prueba diagnóstica para clasificar correctamente los pacientes
Se determina comparativamente con el Gold Standard
PRUEBAS BASADAS EN VARIABLES CONTINUAS
Exactitud de un punto de corte bajo
Alta sensibilidad, baja especificidad, muchos falsos positivos
Exactitud de un punto de corte alto
Alta especificidad, baja sensibilidad, muchos falsos negativos
Exactitud de un punto de corte
Es necesario maximizar la sensibilidad y la especificidad
Curva ROC o área debajo la curva
Representación gráfica de la sensibilidad y la especificidad de los diferentes puntos de corte de una prueba diagnostica basada en una variable continua
Como más cercano al vértice superior izquierda - mayor exactitud
Como más cercano a la diagonal de la gráfica - menor exactitud
VALOR PREDICTIVO
Cálculo del valor predictivo
Valor predictivo positivo = VP/VP+FP
Valor predictivo negativo = VN/VN+FN
Valor predictivo positivo
Depende de:
La prevalencia de la enfermedad
La especificidad de la prueba
En menor grado, la sensibilidad de la prueba
Valor predictivo positivo
: probabilidad de tener la enfermedad cuando el resultado en la prueba diagnóstica es positivo
Valor predictivo negativo
: probabilidad de no tener la enfermedad cuando el resultado en la prueba diagnostica es negativo
COMBINACIÓN DE PRUEBAS DIAGNÓSTICAS
Combinación de pruebas en paralelo
Se aplican las pruebas a la vez y se considera positivo cuando cualquiera de ellas da positivo
Sensibilidad superior, especificidad inferior
Combinación de pruebas en serie
La primera prueba determina la realización de la segunda y esta, la tercera, así sucesivamente
Especificidad superior, sensibilidad inferior
COCIENTE DE PROBABILIDAD O RAZONES DE VEROSIMILITUD
Forma de orientar mejor el valor predictivo positivo o negativo
El cociente de probabilidad es la integración de la S, E y VP en función de la prevalencia de una enfermedad en una comunidad
Se representa con el
normograma de Fagan