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Maestría en Ges+ón Estratégica de la Calidad y Auditoría Médica MEDICINA BASADA EN LA EVIDENCIA Y AUDITORIA BASADA EN LA EVIDENCIA Pruebas Diagnós.cas Dr. Jesús Peinado 14/04/12
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Contenido • Evaluación de pruebas diagnós.cas – Validez (Sensibilidad – Especificidad) – Seguridad (Valor predic.vo posi.vo / nega.vo) – Curva ROC
• Elección de prueba de tamizaje
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Pruebas diagnós.cas • Definición: “Pruebas de laboratorio (muestras tangibles y no tangibles) para confirmar o descartar la hipótesis de un diagnós.co clínico” – tomado de Pita Fernández, S., Pértegas Díaz, S. Unidad de Epidemiología Clínica y Bioestadís.ca. Complexo Hospitalario Universitario de A Coruña (España) Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-‐124.
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Pruebas diagnós.cas (cont) • Un prueba diagnós.ca es buena si da resultados posi.vos a los enfermos y nega.vos a los sanos con un mínimo error: • Validez: Capacidad del test para medir lo que .ene que medir • Reproducibilidad: Capacidad de ofrecer los mismos resultados • Seguridad: Capacidad de predecir la ausencia o presencia de enfermedad en un paciente
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Pruebas diagnós.cas (cont) • Los resultados de las pruebas de laboratorio dan como resultados: • • • •
Valores de confirmación (Si / No) Valores numérico con.nuo Valores de rango (Temperatura, Presión arterial) Valores ordinales (+, ++, +++)
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Pruebas diagnós.cas (cont) Enfermo
Total
Prueba posi.va
a
b
a+b
Prueba nega.va
c
d
c+d
a+c
b+d
a+b+c+d
Total
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Sano
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Pruebas diagnós.cas (ejemplo) Enfermo
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Sano
Total
Prueba posi.va
36
3
39
Prueba nega.va
4
57
61
Total
40
60
100
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Validez • Sensibilidad: – Capacidad del test de clasificar correctamente a un individuo enfermo. – Buena sensibilidad, a par.r del 80% a/a+c 36/40 = 90%
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Validez • Especificidad: – Capacidad del test de clasificar correctamente a un individuo sano. – Necesaria cuando la enfermedad es grave – Buena especificidad, a par.r del 95% d/b+d
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57/60 = 95%
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Seguridad Mide la eficacia real de una prueba diagnós.ca. Da la probabilidad de padecer o no una enfermedad una vez conocido el resultado de la prueba diagnós.ca. Se trata de valores post-‐test y depende de la prevalencia de la enfermedad.
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Seguridad • Valor predic.vo posi.vo – Probabilidad de padecer la enfermedad si se ob.ene un resultado posi.vo en el test. – Ú.l en la prác.ca clínica a/a+b 36/39 = 92%
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Seguridad • Valor predic.vo nega.vo: – Probabilidad de que un sujeto con un resultado nega.vo en la prueba esté realmente sano. d/c+d 57/61 = 93%
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Seguridad • Valor global de la prueba: – Probabilidad que un individuo sea clasificado correctamente por la prueba. a+d/total 36+57/100 = 93%
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Valor de los valores predic.vos • “Dado un resultado posi.vo (o nega.vo) de esta prueba diagnós.ca, ¿cuál es la probabilidad de que tenga (o no tenga) la enfermedad?”
• Los valores predic.vos dependen de la prevalencia de la enfermedad. 14/04/12
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Razón de verosimilitud (RV) • • • •
Evalúa el rendimiento de la prueba RV para una prueba posi.va RV para una prueba nega.va Entre más alta sea la RV para una prueba posi.va, mejor es la prueba para diagnos.car la enfermedad y, entre más baja la RV para una prueba nega.va, mejor es la prueba para excluir la enfermedad.
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Rendimiento • RV+/RV-‐ – son ú.les clínicamente las pruebas con RV (+) mayor de 10 y con RV (-‐) menor de 0,1
• Ejemplo RV+ 10, RV-‐ 0,1: – Por cada 10 veces que la prueba sea posi.va en los pacientes con la enfermedad, es posi.va en un paciente sin la enfermedad. – La prueba es nega.va en 0,1 pacientes con la enfermedad por cada paciente sin la enfermedad. 14/04/12
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Rendimiento • RV+ sensibilidad/1-‐especificidad
• RV-‐
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1-‐especificidad/sensibilidad
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Prevalencia real, fic.cia • Prevalencia real, enfermos – a+c/total 40/100 = 40%
• Prevalencia fic.cia, prueba – a+b/total 39/100 = 39%
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Curva ROC Representación gráfica de la sensibilidad frente a (1 – especificidad) para un sistema clasificador binario según se varía el umbral de discriminación.
Para la elección entre dos pruebas diagnós.cas dis.ntas, se recurre a las curvas ROC, por que es una medida global e independiente del punto de corte.
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Elección de prueba de tamizaje • Buena sensibilidad antes que una buena especificidad • Fácil de reproducir (aplicar) • Mínimo Costo • Aceptabilidad • La especificidad prima ante la sensibilidad en procedimientos invasivos 14/04/12
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Repaso • La sensibilidad nos indica la capacidad de una prueba diagnós.ca para iden.ficar una enfermedad. • La especificidad valora la u.lidad de una prueba para iden.ficar a los no enfermos. • El valor predic.vo posi.vo valora la probabilidad de que un individuo con resultado posi.vo en la prueba tenga la enfermedad. • El valor predic.vo nega.vo valora la probabilidad de que un individuo con resultado nega.vo en la prueba no tenga la enfermedad. 14/04/12
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Repaso (cont) • La validez de una prueba diagnós.ca depende de su capacidad para detectar correctamente la presencia o ausencia de la enfermedad que se estudia. • No existe un parámetro único para evaluar la validez aceptable de un método diagnós.co en todas las situaciones. • Las curvas ROC son índices de la exac.tud diagnós.ca y proporcionan un criterio unificador en el proceso de evaluación de una prueba, debido a sus diversas aplicaciones. 14/04/12
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Ejercicios 1. 2. 3. 4.
Sensibilidad/Especificidad VPP/VPN RV+, RV-‐ Prevalencia real, fic.cia
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Preguntas
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