Pruebas diagnósticas
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Pruebas diagnósticas
- 2. Razones para hacer pruebas diagnósticas 1. Incrementar la certeza de presencia o ausencia de una enfermedad. 2. Para apoyar un manejo terapéutico determinado.
- 3. 3. Como adyuvante en el pronóstico. 4. Para monitorizar el curso clínico de una entidad nosológica. 5. Para medir la capacidad de uno o más órganos o sistemas en un individuo.
- 4. Evaluación de pruebas diagnósticas 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 Es esencial definir un grupo de pacientes que, sin lugar a dudas padecen la enfermedad
- 5. Prueba de Oro (Gold Standard) 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 alos que tienen la enfermedad es un requisito para examinar la utilidad diagnóstica de cualquier prueba nueva o no evaluada.
- 6. Prueba de Oro (Gold Standard) 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.
- 7. ¿Qué es sensibilidad? • Es la probabilidad de obtener una prueba positiva entre los pacientes con la enfermedad. • Para acordarse de esto, los sajones utilizan una nemotecnia, PID (positive in disease.)
- 8. VALIDEZ • Sensibilidad: Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que un enfermo obtenga un resultado positivo. La sensibilidad es, por lo tanto, la capacidad del test para detectar la enfermedad.
- 9. “Sanos” Sospechosos Enfermos
- 10. Prueba positiva Prueba negativa
- 11. Prueba positiva Prueba negativa sensibilidad Enfermos = 30 Positivos entre los enfermos = 21 21/30= 0.7 ó 70%
- 12. ¿Qué es especificidad? • Probabilidad de obtener una prueba negativa entre aquellos pacientes sin la enfermedad. • Para esto, la nemotecnia sajona sería NIH (negative in health.)
- 13. • 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. Se puede definir como la capacidad para detectar a los sanos.
- 14. especificidad Sanos = 70 Negativos entre los sanos = 67 67/70= 0.95 ó 95% Prueba positiva Prueba negativa
- 15. La seguridad de una prueba diagnóstica Valores predictivos • Valor predictivo positivo: Es la probabilidad de padecer la enfermedad si se obtiene un resultado positivo en el test. puede estimarse, a partir de la proporción de pacientes con un resultado positivo en la prueba que finalmente resultaron estar enfermos:
- 16. Prueba positiva Prueba negativa Valor predictivo positivo Pruebas positivas = 24 Verdaderos positivos= 21 VPP = 21/24 = 0.875 ó 87.5%
- 17. • Valor predictivo negativo: Es la probabilidad de que un sujeto con un resultado negativo en la prueba esté realmente sano. Se estima dividiendo el número de verdaderos negativos entre el total de pacientes con un resultado negativo en la prueba:
- 18. Prueba positiva Prueba negativa Valor predictivo negativo Pruebas negativas= 76 Verdaderos negativos= 67 VPN = 0.881 ó 88.1%
- 19. Tabla 2 x 2 Pacientes con la Pacientes sin la enfermedad enfermedad Prueba positiva A B Prueba negativa C D • Sensibilidad = a/(a+c) • Especificidad = d/(b+d) • Prevalencia (ó probabilidad pre-test)= (a+c)/ (a+b+c+d) • Valor predictivo positivo= a /(a+b) • Valor predictivo negativo = d/(c+d) • LR+ = sens/(1-espec) • LR- =(1-sens)/espec
- 20. Likelihood ratios • Cocientes de probabilidad • Son de más utilidad clínica que sólo ver la sensibilidad o especificidad.
- 21. Razones de probabilidad • Cuando la prevalencia de la enfermedad es baja, un resultado negativo permitirá descartar la enfermedad con mayor seguridad, siendo así el valor predictivo negativo mayor. • Por el contrario, un resultado positivo no permitirá confirmar el diagnóstico, resultando en un bajo valor predictivo positivo. Estos miden cuánto más probable es un resultado concreto (positivo o negativo) según la presencia o ausencia de enfermedad.
- 22. • Razón de verosimilitudes positiva: Es, en definitiva, el cociente entre la fracción de verdaderos positivos (sensibilidad) y la fracción de falsos positivos (1-especificidad).
- 23. • Razón de verosimilitudes negativa: Se calcula por lo tanto, como el cociente entre la fracción de falsos negativos (1- sensibilidad) y la fracción de verdaderos negativos (especificidad):
- 24. Resultados de la exploración y biopsia prostática de una muestra de pacientes con sospecha de cáncer de próstata. Resultado del tacto Resultado de la biopsia prostática rectal Cáncer Normal Total Anormal 634 (VP) 269 (FP) 903 Normal 487 (FN) 1251 (VN) 1738 Total 1121 1520 2641
- 25. ¿Sensibilidad? Tabla 2 x 2 ¿Especificidad? Pacientes con Pacientes sin la influenza enfermedad Prueba positiva 14 2 Prueba negativa 60 227 • Sensibilidad = a/(a+c) • Especificidad = d/(b+d) • Prevalencia (ó probabilidad pre-test)= (a+c)/ (a+b+c+d) • Valor predictivo positivo= a /(a+b) • Valor predictivo negativo = d/(c+d) Likelihood ratio • LR+ = sens/(1-espec) o • LR- =(1-sens)/espec Razónde verosimilitud