Pruebas_diagnósticas

Pruebas Diagnósticas Juan José Méndez Otiniano

Conocimientos Básicos • Medicina como ciencia probabilística • Una prueba diagnóstica debe ser reproducible, valida y segura.

Reproductividad • Es la capacidad del test para ofrecer los mismos resultados cuando se repite su aplicación en circunstancias similares. • La variabilidad biológica del hecho observado, la introducida por el propio observador y la derivada del propio test, determinan su reproductividad.

Pita S, Pertegas S. Pruebas diagnósticas. Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-124.

Validez • Es el grado en que un test mide lo que se supone que debe medir. • ¿Con qué frecuencia el resultado del test es confirmado por procedimientos diagnósticos más complejos y rigurosos? • La sensibilidad y la especificidad de un test son medidas de su validez

Pita S, Pertegas S. Pruebas diagnósticas. Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-124.

Seguridad • Determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo. ¿Con qué seguridad un test predecirá la presencia o ausencia de enfermedad? • Ante un resultado positivo de un test ¿qué probabilidad existe de que este resultado indique presencia de la enfermedad?

Pita S, Pertegas S. Pruebas diagnósticas. Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-124.

Tabla de Doble Entrada

Pita S, Pertegas S. Pruebas diagnósticas. Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-124.

Medición de Validez

Sensibilidad • Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo • Es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo.

Altman DG, Bland JM. Statistics Notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. BMJ 1994;308;1552.

Especificidad • Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano • Es decir, la probabilidad de que para un sujeto sano se obtenga un resultado negativo.

Altman DG, Bland JM. Statistics Notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. BMJ 1994;308;1552.

¿Para qué? • Resulta obvio que lo ideal sería trabajar con pruebas diagnósticas de alta sensibilidad y especificidad, pero esto no siempre es posible. • Casi siempre se debe ELEGIR.

Alta Sensibilidad • Pruebas de Screening • Cuando: – No diagnosticar sea grave (enfermedad peligrosa pero tratable) – Un falso positivo no cause trastornos psicológicos o económicos al paciente

Alta Especificidad • Pruebas confirmatorias de diagnóstico • Cuando: – Se trate de enfermedad grave sin tratamiento disponible – Interés por ausencia de enfermedad – Pueda haber consecuencias psicológicas o económicas

SpPIn y SnNOut • SnNOut—Mnemotecnia: indica que un resultado negativo (N) de una prueba de alta sensibilidad (Sn) guía el diagnostico a negativo (Out) • SpPIn—Mnemotecnia: indica que un resultado positivo (P) de una prueba de alta especificidad (Sp) guía el diagnostico a positivo (In) PEWSNER D, BATTAGLIA M, MINDER C, MARX A, BUCHER HC, EGGER M. Ruling a diagnosis in or out with "SpPIn" and "SnNOut": a note of caution. BMJ  2004;329:209-213

PERO… • Los conceptos de sensibilidad y especificidad permiten valorar la validez de una prueba diagnóstica • Carecen de utilidad en la práctica clínica. • Proporcionan información acerca de la probabilidad de obtener un resultado en función de la condición del enfermo

Curva ROC (1) • • • •

R.O.C. Pruebas cuantitativas Punto de Corte Probabilidad de clasificación correcta a un individuo enfermo y uno sano. ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics Notes: Diagnostic tests 3: receiver operating characteristic plots. BMJ 1994;309:188

Curva ROC (2) • Distribuciones: tendencia normal • Sn y Sp para cada punto

ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics Notes: Diagnostic tests 3: receiver operating characteristic plots. BMJ 1994;309:188

Curva ROC (3) • Rendimiento Global = Área • Comparar pruebas • Elegir punto de corte para un paciente ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics Notes: Diagnostic tests 3: receiver operating characteristic plots. BMJ 1994;309:188

Medición de Seguridad

Valor Predictivo Positivo (VPP) • Es la probabilidad de padecer la enfermedad si se obtiene un resultado positivo en el test. • Proporción de pacientes con un resultado positivo en la prueba que finalmente resultaron estar enfermos.

Altman D.G., Bland J.M. Statistics Notes: Diagnostic tests 2: predictive values. BMJ 1994; 309: 102.

Valor Predictivo Negativo (VPN) • Es la probabilidad de que un sujeto con un resultado negativo en la prueba esté realmente sano. • Proporción de verdaderos negativos entre el total de pacientes con un resultado negativo en la prueba:

Altman D.G., Bland J.M. Statistics Notes: Diagnostic tests 2: predictive values. BMJ 1994; 309: 102.

• Sirve para la práctica clínica, pero no es usual que se exprese en los textos • ¿Por qué? • Porque es variable, dependiendo de la prevalencia.

Influencia de la prevalencia • Si la prevalencia es alta, un resultado positivo tiende a confirmar la presencia de la enfermedad, • Si la prevalencia es baja, un resultado positivo no permitirá afirmar su existencia.

Pita S, Pertegas S. Pruebas diagnósticas. Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-124.

Población 1 (Cono Norte de Lima) • Sensibilidad: 99,5% • Especificidad: 99,5% • Población total: 2800000 hab • Enfermos: 6000 pac

Población 1 (Cono Norte de Lima) • Prevalencia: 6000/2800000=0,21% • Sensibilidad: VP/6000 VP=6000x0,995= 5970 • Especificidad: VN/2794000 VN=2794000x0,995= 2780030

Población 1 (Cono Norte de Lima) Verdadero Diagnóstico Resultado del Test Positivo

Enfermo

Sano

Total

5970

13970

19940

Negativo

30

2780030

2780060

Total

6000

2794000

28000000

Valores Predictivos para Prevalencia de 0,21% • VPP= 5970/(5970+13970)= 29,9% • VPN= 2780030/(30+2780030)= 99,9989%

Población 2 (Trabajadoras sexuales de América) • Sensibilidad: 99,5% • Especificidad: 99,5% • Población total: 2800000 hab • Enfermos: 800000 pac

Población 2 (Trabajadoras sexuales de América) • Prevalencia: 800000/2800000=28,57% • Sensibilidad: VP/800000 VP=800000x0,995= 796000 • Especificidad: VN/2000000 VN=2000000x0,995= 1990000

Población 2 (Trabajadoras sexuales de América) Verdadero Diagnóstico Resultado del Test Positivo

Enfermo

Sano

Total

796000

10000

806000

Negativo

4000

1990000

1994000

Total

800000

2000000

28000000

Valores Predictivos para Prevalencia de 28,57% • VPP= 796000/806000= 98,76% • VPN= 1990000/1994000= 99,799%

• Si la prevalencia es alta, un resultado positivo tiende a confirmar la presencia de la enfermedad, mientras que si la prevalencia es baja, un resultado positivo no permitirá afirmar su existencia.

Comparación de tests • Dado que la prevalencia influye, no se puede utilizar los Valores Predictivos en la comparación de diferentes pruebas diagnósticas • Así surge el concepto de Razón de Verosimilitudes

DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9

Razón de Verosimilitudes Llamada también “Razón de Probabilidades”, “Cociente de Probabilidades”, “Likelihood Ratio”

Se trata de buscar índices que engloben la sensibilidad y la especificidad.

DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9 ALTMAN DG, BLAND JM. Statistics Notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity BMJ 1994;308:1552

Razón de Verosimilitud + • Se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado positivo en los pacientes enfermos entre la probabilidad de un resultado positivo entre los sanos. RV+ = Sen/1-Esp

DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9

Razón de Verosimilitud • Se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado negativo en presencia de enfermedad entre la probabilidad de un resultado negativo en ausencia de la misma. RV - = 1-Sen/Esp DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9

Así que… • En la práctica clínica es esencial saber como un resultado particular de un test predice el riesgo de anormalidad. • La sensibilidad y la especificidad no hacen esto: describen como la anormalidad (o normalidad) predice resultados del test.

DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9

• Los valores predictivos dan probabilidades de anormalidad para un resultado particular de un test, pero dependen de la prevalencia de la anormalidad en la muestra del estudio

DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9

• Las Razones de Verosimilitudes proveen una solución, pues pueden ser usados para calcular la probabilidad de anormalidad, mientras se adaptan a diferentes probabilidades de anormalidad de diferentes contextos.

DEEKS JJ, ALTMAN DG. Statistic Notes:Diagnostic tests 4: likelihood ratios. BMJ 2004;329:168–9

Gracias.