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Descripción de las pruebas médicas y los resultados de las pruebas
Características de la prueba
Algunas variables clínicas tienen sólo 2 resultados posibles (p. ej., vivo/muerto, embarazada/no embarazada); estas variables se denominan categóricas y dicotómicas. Otros resultados categóricos pueden tener muchos valores diferenciados (p. ej., grupo sanguíneo, Escala de Coma de Glasgow) y se denominan nominales u ordinales. Las variables nominales, como el grupo sanguíneo, no tienen ningún orden particular. Las variables ordinales, como la Escala de Coma de Glasgow, tienen valores separados que se organizan en un orden determinado. Otras variables clínicas, como sucede en muchas pruebas diagnósticas típicas, son continuas y tienen un número infinito de resultados posibles (p. ej., recuento de leucocitos, concentración de glucosa en sangre). Muchos médicos seleccionan un valor de corte que puede causar una variable continua a ser tratada como una variable dicotómica (p. ej., se considera que los pacientes con un valor de la glucemia en ayuno>126 mg/dL [7,0 mmol/L] tienen diabetes). Otras pruebas diagnósticas continuas brindan utilidad diagnóstica cuando tienen múltiples valores de corte o cuando los rangos de los resultados tienen valor diagnóstico diferente. Cuando los resultados de la prueba pueden definirse como positivos o negativos, todos los resultados posibles pueden grabarse en un simple tabla de 2 × 2 (véase tabla Distribución de resultados hipotéticos de la prueba ) a partir de la cual es posible calcular características discriminatorias importantes de la prueba, como sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo y razón de verosimilitud (RV) (véase tabla La sensibilidad, la especificidad normalmente se consideran características de la prueba en sí misma, independientes de la población de pacientes. Sensibilidades la probabilidad de que los pacientes con la enfermedad tengan un resultado positivo (tasa verdadera-positiva) En consecuencia, una prueba que es positiva en 8 de 10 pacientes con una enfermedad tiene una sensibilidad de 0,8 (también expresada como 80%). La sensibilidad representa cuán bien una prueba detecta la enfermedad; una prueba con baja sensibilidad no identifica a muchos pacientes con enfermedad y una prueba de alta sensibilidad es útil para descartar un diagnóstico cuando los resultados son negativos. La sensibilidad es el complemento de la tasa de falsos negativos (es decir, la tasa de falsos negativos más la sensibilidad=100%). Especificidades la probabilidad de que los pacientes sin la enfermedad tengan un resultado negativo (tasa de verdaderos negativos) Una prueba que es negativa en 9 de 10 pacientes sin enfermedad tiene una especificidad de 0,9 (o 90%). La especificidad representa cuán bien una prueba identifica correctamente a los pacientes con enfermedad porque las pruebas con alta especificidad tienen una baja tasa de falsos positivos. Una prueba con baja especificidad diagnostica a muchos pacientes sin enfermedad como que tienen la enfermedad. Es el complemento de la tasa de falsos positivos. Losvalores predictivosdescriben el comportamiento de la prueba en una población dada de pacientes que no saben si tienen la enfermedad. Para una prueba dada, los valores predictivos varían según la prevalencia de la enfermedad en la población de pacientes evaluados. Elvalor predictivo positivo (VPP)es la proporción de pacientes con una prueba positiva que realmente tiene la enfermedad Por lo tanto, si 9 de 10 resultados positivos son correctos (verdadero positivo), el VPP es del 90%. Dado que todos los resultados positivos tienen cierto número de verdaderos positivos y algunos falsos positivos, el VPP describe cuán probable es que un resultado positivo en una población determinada de pacientes represente un verdadero positivo. Elvalor predictivo negativo (VPN)es la proporción de pacientes con un resultado negativo que realmente no tiene la enfermedad Por lo tanto, si 8 de los 10 resultados negativos de la prueba son correctos (verdadero negativo), el VPN es del 80%. Dado que no todos los resultados negativos son verdaderos negativos, algunos pacientes con un resultado negativo tienen realmente la enfermedad. El VPN describe cuán probable es que un resultado negativo en una población determinada de pacientes represente un verdadero negativo. A diferencia de la sensibilidad y la especificidad, que no se aplican a probabilidades de pacientes determinados, la RV permite que los médicos interpreten los resultados de las pruebas en un paciente específico siempre que exista una probabilidad preprueba de enfermedad conocida (aunque a menudo es estimada). La RV describe el cambio en la probabilidad preprueba de enfermedad cuando se conoce el resultado de la prueba y responde a la pregunta ¿Cuánto se modifica la probabilidad posprueba de la probabilidad preprueba una vez conocido el resultado de la prueba? Muchas pruebas clínicas son dicotómicas; esto significa que están por encima del punto de corte (positivo) o por debajo del punto de corte (negativo) y solo hay 2 resultados posibles. Otras pruebas brindan resultados que son continuos o aparecen en un rango donde se seleccionan varios valores de corte. La probabilidad posprueba real depende de la magnitud de la RV (que depende de las características operativas de la prueba) y la estimación de la probabilidad preprueba de enfermedad. Cuando la prueba es dicotómica y el resultado es positivo o negativo, la sensibilidad y la especificidad pueden utilizarse para calcular la RV positiva (RV+) o RV negativa (RV-). RV+:la razón de la probabilidad entre un resultado positivo que se produce en pacientes con la enfermedad (verdadero positivo) y la probabilidad de un resultado positivo en pacientes sin la enfermedad (falso positivo) RV-:la razón de la probabilidad entre un resultado negativo en pacientes con la enfermedad (falso negativo) y la probabilidad de un resultado negativo en pacientes sin la enfermedad (verdadero negativo) Cuando el resultado es continuo o tiene varios valores de corte, se utiliza la curva ROC, no la sensibilidad y la especificidad, para calcular una RV que ya no se describe como RV+o RV-. Dado que la RV es una relación de acontecimientos mutuamente excluyentes, en lugar de una proporción de un total, representa las Probabilidad y posibilidades en lugar de la probabilidad. Para una prueba determinada, la RV es diferente para los resultados positivos y negativos. Por ejemplo, dado un resultado positivo, una RV de 2,0 indica que las posibilidades son 2:1 (verdaderos positivos:falsos positivos) de que un resultado positivo de la prueba represente a un paciente con enfermedad. De 3 pruebas positivas, 2 se producirían en pacientes con enfermedad (verdadero positivo) y 1 en un paciente sin enfermedad (falso positivo). Como los verdaderos positivos y los falsos positivos son componentes de los cálculos de la especificidad y la sensibilidad, la RV+puede también calcularse como sensibilidad/(1−especificidad). Cuanto mayor sea la RV+, más información proporciona un resultado positivo; un resultado positivo en una prueba con una RV+>10 se considera evidencia fuerte a favor de un diagnóstico. En otras palabras, la estimación de la probabilidad preprueba se desplaza fuertemente hacia el 100% cuando una prueba positiva tiene una RV+alta. En el caso de un resultado negativo, una RV-de 0,25 indica que las probabilidades son de 1:4 (falsos negativos:verdaderos negativos) de que el resultado negativo de la prueba represente a un paciente con enfermedad. De 5 resultados negativos, 1 se produciría en un paciente con enfermedad (falso negativo) y 4 en pacientes sin enfermedad (verdadero negativo). La RV-puede también calcularse como (1−sensibilidad)/especificidad. Cuanto menor sea la RV-, más información proporciona un resultado negativo; un resultado negativo en una prueba con una RV<0,1 se considera evidencia fuerte contra un diagnóstico. En otras palabras, la estimación de la probabilidad preprueba se desplaza fuertemente hacia la probabilidad de 0% cuando una prueba negativa tiene una RV-baja. Los resultados de la prueba con RV de 1,0 no proporcionan ninguna información y no pueden afectar la probabilidad posprueba de la enfermedad. Las RV son convenientes para comparar las pruebas y también se utilizan en Teorema de Bayes para interpretar los resultados de la prueba. Así como la sensibilidad y la especificidad cambian cuando se modifican los valores de corte, también lo hacen las RV. Como ejemplo hipotético, un límite superior para el recuento de leucocitos (p. ej., 20.000/ 