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Descripción de las pruebas médicas y los resultados de las pruebas
Teorema de Bayes
El proceso de usar la probabilidad preprueba de la enfermedad y las características de la prueba para calcular la probabilidad posprueba se denomina teorema de Bayes o revisión bayesiana. Para el uso clínico habitual, la metodología bayesiana adopta varias formas: Formulación posibilidad-probabilidad (cálculo o nomograma) Método tabular Si la probabilidad preprueba de la enfermedad se expresa como sus posibilidades (odds) y porque la RV de la prueba representa las posibilidades, el producto de los 2 representa las posibilidades posprueba de la enfermedad (análogo a multiplicar las 2 probabilidades para calcular la probabilidad de ocurrencia simultánea de 2 acontecimientos): Posibilidades preprueba×RV=posibilidades posprueba Dado que los médicos suelen pensar en términos de probabilidades más que de posibilidades, la probabilidad puede convertirse en posibilidades (y viceversa) con estas fórmulas: Posibilidades=probabilidad/1−probabilidad Probabilidad=posibilidades/posibilidades+1 Considérese el ejemplo de la infección urinaria que figura en la tabla Distribución de los resultados de la prueba hipotética de esterasa de leucocitos en una cohorte de 1.000 mujeres con una prevalencia supuesta de infección urinaria del 30% , en el que la probabilidad preprueba de infección urinaria es de 0,3 y la prueba que se utiliza tiene una RV 0,13. Por lo tanto, un resultado negativo disminuye la probabilidad preprueba del 30 al 13%, otra vez el mismo resultado obtenido en el cálculo del VPN de la Distribución de los resultados de la prueba hipotética de esterasa de leucocitos en una cohorte de 1.000 mujeres con una prevalencia supuesta de infección urinaria del 30% . Se cuenta con muchos programas médicos de calculadora que se ejecutan en dispositivos portátiles para estimar la probabilidad posprueba a partir de la probabilidad preprueba y las RV. La utilización de un nomograma es de particular conveniencia porque evita la necesidad de convertir entre posibilidades y probabilidades o de crear tablas de 2×2. Para utilizar el Nomograma de Fagan , se dibuja una línea desde la probabilidad preprueba a través de la RV. La probabilidad posprueba es el punto en el que esta línea se cruza con la línea de probabilidad posprueba. La líneas de muestras en la figura se crearon a partir de los datos de las pruebas en infección urinaria en la tabla Aunque el nomograma parece menos preciso que los cálculos, los valores típicos de probabilidad preprueba a menudo son estimaciones, por lo que la precisión aparente de los cálculos suele ser engañosa. La líneas ilustrativas se crearon a partir de los datos de las pruebas en infección urinaria de la tabla Distribución de los resultados de la prueba hipotética de esterasa leucocitaria en una cohorte de 1000 mujeres con una prevalencia supuesta de infección urinaria del 30%. La línea A representa un resultado positivo, obtenida a partir de la probabilidad preprueba de 0,3 que pasa por la RV+de 4,73 y da un valor posprueba ligeramente<0,7, similar a la probabilidad calculada de 0,67. La línea B representa un resultado negativo, obtenida a partir de la probabilidad preprueba de 0,3 que pasa por el valor de RV-de 0,34 y da un valor posprueba ligeramente>0,1, similar a la probabilidad calculada del 13%. RV+=razón de verosimilitud para un resultado positivo; RV-=RV para un resultado negativo. Adapted from Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem.New England Journal of Medicine293:257, 1975. A menudo, las RV de una prueba no se conocen, pero sí la sensibilidad y la especificidad, y puede estimarse la probabilidad preprueba. En este caso, se puede aplicar el método bayesiano con una tabla de 2 × 2 que se ilustra en la tabla Interpretación del resultado de una prueba hipotética de esterasa de leucocitos en una cohorte de 1.000 mujeres que asume una prevalencia del 30% de infección urinaria (probabilidad preprueba), una sensibilidad de la prueba del 71% y una especificidad del 85%* a partir del ejemplo de la tabla 