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Evaluación de la validez y confiabilidad de una prueba diagnóstica,…
Evaluación de la validez y confiabilidad de una prueba diagnóstica
Conceptos fundamentales
Pruebas Diagnósticas
Proceso para determinar en un paciente la presencia de una condición patológica no observable directamente.
Utilidad
Tamizaje de una población, búsqueda
de casos, descarte de un diagnóstico, confirmación de
un diagnóstico o seguimiento de una patología
Umbrales Diagnósticos y Terapéuticos
Establecen la zona de incertidumbre clínica donde se justifica la realización del test.
Validez
Capacidad de una prueba para distinguir entre individuos enfermos y sanos.
Tipos de Validez
Validez de Contenido
Extensión en que una medida refleja la dimensión del problema.
Validez de Constructo
Conformidad con un fenómeno externo establecido.
Validez de Criterio
Correlación de la medida con una prueba de referencia (Gold Standard).
Evaluación de las Pruebas Diagnósticas
Sensibilidad (S)
Probabilidad de obtener un resultado positivo en un individuo enfermo.
Especificidad (E)
Probabilidad de obtener un resultado negativo en un individuo sano.
Interdependencia
Al cambiar el punto de corte (cutoff), un incremento en la sensibilidad ocasiona una reducción en la especificidad y viceversa.
Seguridad de una Prueba
VPP y VPN ayudan al médico a interpretar el resultado de una prueba en un paciente concreto y tomar decisiones clínicas.
Valor Predictivo Positivo (VPP)
Probabilidad de estar enfermo ante un resultado positivo.
Valor Predictivo Negativo (VPN)
Probabilidad de estar sano ante un resultado negativo.
Dependencia de la prevalencia
Alta prevaelncia
Mayor VPP
Menor prevalencia
Menor VPP
Razones de Verosimilitud / Índice de Eficiencia Pronóstica (IEP)
Índices fijos e independientes de la prevalencia.
Razón de Verosimilitud Positiva (RVP / CPP)
Cociente entre verdaderos positivos (S) y falsos positivos (1-E)
Razón de Verosimilitud Negativa (RVN / CPN)
Cociente entre falsos negativos (1-S) y verdaderos negativos (E).
Interpretación
Valora el cambio en la probabilidad de tener la enfermedad con respecto a la probabilidad pretest.
Teorema de Bayes
Utiliza la probabilidad pretest (prevalencia) junto con la sensibilidad y especificidad para calcular la probabilidad postest (positiva o negativa) del paciente.
Curvas ROC (Receiver Operating Characteristic)
Aplicación
Utilizadas para evaluar variables en escala continua dividiendo los resultados en dicotómicos (positivos/negativos).
Construcción
Gráfico cartesiano de Sensibilidad versus 1-Especificidad.
Criterio de Calidad
Mayor poder discriminatorio cuanto mayor sea el área bajo la curva (idealmente > 0,80).
Identificación del Punto de Corte Ideal
Método de distancias mínimas: Punto con menor distancia a la coordenada (1,0).
Índice de Youden: Punto que maximiza la fórmula IY = (Sensibilidad + Especificidad) - 1.
Pruebas Múltiples
En Paralelo
Realización simultánea para aumentar la sensibilidad.
En Serie
Realización secuencial para aumentar la especificidad (confirmación).
Confiabilidad y Reproducibilidad
Importancia
Grado de error en la medición que asegura la repetitividad del test.
Variaciones
Intra-sujeto: Cambios en las características del individuo a lo largo del tiempo.
Intra-observador: Diferencias en lecturas realizadas por un mismo evaluador.
Inter-observador: Discrepancias entre distintos evaluadores (se evalúa con herramientas como el índice Kappa).
Adriana Vazquez Camacho. 9.C