Uso e Interpretación de Pruebas Diagnosticas
La
Real Academia Española de la Lengua define el diagnostico como: “el arte o acto
de conocer la naturaleza de una enfermedad mediante la observación de sus
signos y síntomas”. Webster agrega que el diagnostico, es la decisión u opinión
resultante de un examen o investigación.
Las
pruebas diagnósticas son cualquier proceso que pretenda determinar en un
paciente la presencia de ciertas condiciones, supuestamente patológicas
que no puedan observarse de
maneradirecta. Una buena prueba diagnóstica debe contar con ciertas condiciones
como:
Validez:
es el grado en que una prueba mide lo que se supone debe medir. La sensibilidad
y la especificidad son medidas de validez.
Reproductividad:
es la capacidad de una prueba para arrojar los mismos resultados cuando su
aplicación se repita en condiciones similares
Seguridad:
está determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo.
Sensibilidad o Especificidad
Miden
la discriminación diagnostica de una prueba en relación con los resultados
positivos o negativos. Un resultado positivo se relaciona con un paciente
enfermo y un resultado negativo con un paciente sano. La sensibilidad indica la capacidad de una
prueba para detectar a un paciente enfermo, detecta a una persona
verdaderamente enferma que salió positiva en una prueba.
La
especificidad demuestra la capacidad de una prueba para identificar a los sujetos
sanos. Identifica a las personas sanas que resultaron negativas en la
prueba. Una prueba muy sensible es ideal
sobre todo cuando nos enfrentamos a una enfermedad muy seria y que él no detectarla
pone en serio riesgo la vida del paciente, como el cáncer. En cuanto a la
especificidad, los casos en los que deseamos tener una prueba muy específica
son sobre todo aquellos en los que queramos diagnosticar a un paciente con una
enfermedad que en realidad no padece.
Valores Predictivos
Para
valorar la seguridad de una prueba es necesario medir los valores predictivos,
el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo. El valor
predictivo positivo permite medir la probabilidad de que una persona está
enferma si la prueba resulta positiva.
El valor
predictivo negativo es la probabilidad de que una prueba sea negativa en una persona
que está verdaderamente sana.
Likelihood Ratios
También
se conoce como razón de verosimilitud,
cociente de probabilidad o en ingles Likelihood Ratios (LR), el LR
positivo o cociente de probabilidades positivo, se determina dividiendo la
probabilidad de un resultado positivo en los pacientes enfermos (sensibilidad)
entre la probabilidad de un resultado positivo en los sanos. Puede expresarse
de la siguiente forma: ¿Cuántas veces es más probable que la prueba sea
positiva en los enfermos que en los sanos?
El
LR negativo, o cociente de probabilidad negativa se calcula dividiendo la probabilidad
de un resultado negativo en pacientes enfermos (1-sensibildad) entre la probabilidad de un
resultado negativo en pacientes sanos (especificidad). ¿Cuántas veces en
probable que la prueba sea negativa en los enfermos que en los sanos?
Curva de Rendimiento diagnostico (ROC)
Son
una expresión gráfica en la que se observa un conjunto de pares que
corresponden cada uno a un distinto nivel de decisión. En el eje “Y” se expone la sensibilidad o
fracción de verdaderos positivos y en el eje “X” se exponen los falsos
positivos o 1-especificidad. Una prueba perfecta tiene una curva que se acerca
a la esquina superior izquierda y por lo tanto más exacta.
Las
ventajas de estas curvas ROC es que son fáciles de interpretar visualmente, son
independientes de la prevalencia y permiten la comparación entre pruebas en una
escala común.
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