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Descripción de las pruebas médicas y los resultados de las pruebas
Definición de un resultado positivo de la prueba
Entre las pruebas más comunes están las que ofrecen resultados a lo largo de una escala continua, cuantitativa (p. ej., glucosa, recuento de leucocitos). Estas pruebas pueden proporcionar información clínica útil a lo largo de sus límites, pero los médicos a menudo las utilizan para diagnosticar una enfermedad al exigir que el resultado se clasifique como positivo o negativo (es decir, enfermedades presentes o ausentes) sobre la base de la comparación con algún criterio establecido o valor de corte. En general, estos valores de corte se seleccionan por análisis estadístico y conceptual que intenta equilibrar la tasa de resultados falsos positivos (que determinan tratamientos o exámenes innecesarios, costosos y tal vez peligrosos) y de resultados falsos negativos (no diagnostican una enfermedad tratable). La identificación del valor de corte también depende de disponer de un método de referencia para identificar la enfermedad en cuestión. Típicamente, estos resultados cuantitativos de las pruebas (p. ej., recuento de leucocitos en casos de sospecha de neumonía bacteriana) siguen algún tipo de curva de distribución (no necesariamente una curva normal, aunque se suele representar de ese modo). La distribución de los resultados de la prueba para los pacientes con enfermedad se centra en un punto diferente que para aquellos sin enfermedad. Algunos pacientes con enfermedad tendrán un resultado muy alto o muy bajo, pero la mayoría tiene un resultado centrado en una media. Por el contrario, algunos pacientes sin enfermedad tienen un resultado muy alto o muy bajo, pero la mayoría tiene un resultado centrado en una media diferente de la de los pacientes con enfermedad. Para la mayoría de las pruebas, las distribuciones se superponen de modo tal que muchos de los posibles resultados ocurren en pacientes con enfermedad y sin ella; estos resultados se ilustran con mayor claridad cuando las curvas se representan en el mismo gráfico (véase figura Distribuciones de los resultados de la prueba ). Algunos pacientes ubicados por encima y por debajo del valor de corte seleccionado se caracterizarán en forma incorrecta. Si se ajusta un valor de corte para identificar a más pacientes con enfermedad (aumento de la sensibilidad de la prueba), también aumenta el número de falsos positivos (mala especificidad) y si se desplaza el valor de corte, la otra forma de evitar que los pacientes reciban diagnósticos falsos como que tienen la enfermedad, aumenta el número de falsos negativos. Cada valor de corte se asocia con una probabilidad específica de resultados verdaderos positivos y falsos positivos. Los pacientes con enfermedad aparecen en la distribución superior; los pacientes sin enfermedad aparecen en la distribución inferior. Para los pacientes con la enfermedad, la región debajo de la distribución de los resultados que se encuentra a la derecha (arriba) del criterio del valor de corte corresponde a la tasa de verdaderos positivos de la prueba (es decir, su sensibilidad); la región que se encuentra a la izquierda (abajo) del criterio corresponde a la tasa de falsos negativos. Para los pacientes sin enfermedad, la región a la derecha del criterio de valor de corte corresponde a la tasa de falsos positivos, y la región a la izquierda corresponde a la tasa de verdaderos negativos (es decir, su especificidad). En las dos distribuciones que se superponen (p. ej., pacientes con enfermedad y sin ella), al desplazar el criterio del valor de corte se afecta la sensibilidad y la especificidad, pero en direcciones opuestas; si se cambia el criterio del valor de corte de 1 a 2, disminuye el número de falsos negativos (aumenta sensibilidad), pero también aumenta el número de falsos positivos (disminuye la especificidad). La representación gráfica de la fracción de resultados verdaderos positivos (número de verdaderos positivos/número con enfermedad) contra la fracción de resultados falsos positivos (número de falsos positivos/número sin enfermedad) para una serie de valores de corte genera lo que se conoce como curva ROC. La curva ROC representa gráficamente el equilibrio entre la sensibilidad y la especificidad cuando se ajusta el valor de corte (véase figura Curva ROC (receiver operating characteristic) típica ). Por convención, la fracción de verdaderos positivos se coloca en el eje y, y la fracción de falsos positivos en el eje x. Cuanto mayor sea el área bajo la curva ROC, mejor será la prueba para discriminar entre pacientes con enfermedad o sin ella. Las curvas ROC permiten comparar las pruebas en una variedad de valores de corte. En el ejemplo, el desempeño de la prueba A es mejor que el de la prueba B en todos los rangos. Las curvas ROC también ayudan en la selección del valor de corte diseñado para maximizar la utilidad de la prueba. Si una prueba está diseñada para confirmar una enfermedad, se selecciona un valor de corte con mayor especificidad y menor sensibilidad. Si una prueba está diseñada para detectar enfermedad oculta, se selecciona un valor de corte con una mayor sensibilidad y especificidad inferior. 