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EPIDEMIOLOGIA CLINICA

    LECTURA CRITICA
ARTICULO DE DIAGNOSTICO

     Dr. Cristian Díaz Vélez




                  ESCUELA DE MEDICINA-USAT 1
Objetivos

1.- Recordar las definiciones sensibilidad,
 especificidad, valor predictivo.
2.-   Realizar    análisis    de   pruebas
 diagnosticas paralelas y en serie.
3.- Conocer aspectos esenciales para
 evaluar la validez de un estudio
 sobre pruebas diagnosticas


                  Dr. Cristian Díaz Vélez   2
Hypothetical population

 Sano
 s




Enferm
os
         Prevalencia de la enfermedad=
         30/100: 30%
Results of diagnostic test on hypothetical population


 Falsos
Positivos




                                                                           Falsos
                                                                          Negativos




 El test identifico correctamente a 24 de las 30 personas que tienen la enfermedad
PRUEBA DE ORO          PRUEBA DE ORO
              ENFERMOS                SANOS

PRUEBA EN            a                      b                 a+b
 ESTUDIO    Número de individuos   Número de individuos     Total de
            enfermos y positivos     sanos y positivos    individuos
Positivos                                                  positivos

PRUEBA EN                                                     c+d
 ESTUDIO             c                      d               Total de
            Número de individuos   Número de individuos   individuos
Negativos                                                  negativos
            enfermos y negativos    sanos y negativos
                    a+c                    b+d
            Total de individuos    Total de individuos
                enfermos                  sanos
SENSIBILIDAD
 La      sensibilidad    mide     la
  capacidad de un test de poder
  identificar   correctamente    los
  enfermos en una población de                      PRUEBA DE    PRUEBA DE
  enfermos.                                            ORO          ORO
                                                    ENFERMOS
 Proporción de los individuos con                                 SANOS
                                        PRUEBA EN        a            b           a+b
  la     enfermedad      que    son      ESTUDIO    enfermos y     sanos y      Total de
  identificados correctamente por la    Positivos    positivos    positivos   individuos
                                                                               positivos
  prueba.
                                        PRUEBA EN        c           d            c+d
 Positiva en los enfermos (PEE)         ESTUDIO    enfermos y    sanos y       Total de
                                        Negativos    negativos   negativos    individuos
                                                                               negativos

                    a                                   a+c          b+d

                   
                                                      Total de     Total de
Sensibilidad =                                      individuos   individuos
                                                     enfermos       sanos
                   a+c
Sensitivity of test


Sensibilidad: 24/ 30 = 80%




La sensibilidad se refiere a cuan bueno es un test
  para identificar correctamente a las personas
          quienes tienen la enfermedad
SENSIBILIDAD

• La sensibilidad es la probabilidad de una prueba
  positiva si la enfermedad esta verdaderamente
  presente.
• Las pruebas mas sensibles en menor
  proporción calificarán como negativos (Falsos
  negativos) a personas enfermas.
ESCENARIOS CLINICOS
• Las pruebas poco sensibles; tendrán alta proporción de falsos
  negativos:
   – Paciente con Enfermedad fatales, o enfermedades
     que tendrán serias consecuencias en la salud no se
     diagnosticarán: Cáncer
   – Pacientes con enfermedades potencialmente curables
     no se beneficiarán: Sífilis y Gonorrea
• En la consulta cuando se tiene un paciente con alta sospecha
  clínica de una enfermedad fatal o que tienen serias
  consecuencias en la salud o una enfermedad potencialmente
  curable debe emplearse una prueba altamente sensible.
• En el caso de tamizaje o screening en la población deben
  emplearse pruebas altamente sensibles con la finalidad de
  detectar la mayor cantidad de casos posibles.
Specificity of test

Especificidad: 56/ 70 = 80%




La especificidad se refiere a cuán bueno es la
  prueba para correctamente identificar a la
             gente que está sana
ESPECIFICIDAD
• La especificidad mide la
  capacidad de un test de poder
                                                PRUEBA DE    PRUEBA DE
  identificar correctamente los                    ORO          ORO
  sanos en una población de                     ENFERMOS       SANOS

  sanos.                            PRUEBA EN
                                     ESTUDIO
                                                     a
                                                enfermos y
                                                                  b
                                                               sanos y
                                                                              a+b
                                                                            Total de
• Proporción de los individuos      Positivos    positivos    positivos   individuos
                                                                           positivos
  sanos que son correctamente       PRUEBA EN        c           d            c+d
  identificados como tales por la    ESTUDIO    enfermos y    sanos y       Total de
                                    Negativos    negativos   negativos    individuos
  prueba                                                                   negativos

• Negativa en los sanos (NES)                       a+c
                                                  Total de
                                                                 b+d
                                                               Total de
                                                individuos   individuos
                                                 enfermos       sanos

                  d
Especificidad = 
                b+d
ESPECIFICIDAD

• La Especificidad es la probabilidad de una
  prueba negativa si la enfermedad esta
  verdaderamente ausente.
• Las pruebas mas específicas raramente será
  positiva (Falso Positivos) en la ausencia de
  enfermedad
ESCENARIOS CLINICOS

• Las pruebas poco específicas; tendrán alta
  proporción de falsos positivos:
  – Paciente serán etiquetados falsamente como portador
    de una enfermedad afectando seriamente su estado
    emocional. Ejm. Cáncer y VIH
• En la consulta cuando se tiene un paciente con
  baja sospecha clínica de una enfermedad o
  potencialmente sano debe emplearse una prueba
  altamente específica, para evitar falsas etiquetas
  de enfermedad.
SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD


• LA SENSIBILIDAD DEBE INCREMENTARSE A EXPENSAS DE LA
  ESPECIFICIDAD cuando el caso no diagnosticado tiene serias
  consecuencias, como por ejemplo no detectar un caso con FCU
  que si se trata. (Otros ejemplos: Sífilis y gonorrea).
• En el caso de Screening la especificidad debe incrementarse a
  expensas de la sensibilidad cuando los costos y riesgos
  asociados con una adicional prueba diagnóstica es alta.
  Ejemplo en el caso de Ca de mama, donde se debe aplicar una
  prueba adicional como la biopsia dirigida con aguja.
Análisis crítico del hemograma tífico.
      Rev. chil. infectol;6(2):68-71, 1989.

Este estudio evaluó la sensibilidad y especificidad del
hemograma tífico en pacientes con fiebre tifoidea
documentada bacteriológicamente
Se definió al hemograma tífico con 5 parámetros: leucopenia
(3500-6500), más de 40% de polimorfonucleares, 6% o más
de baciliformes, aneosinofilia y VHS entre 25 y 50 mm.
De 50 pacientes con fiebre tifoidea, la mayoría adultos, sólo 13
(26%) tenían los 5 parámetros de hemograma tífico, 41 (82%)
al menos 4 y 49 (98%) por lo menos 3. Cuarenta y siete
pacientes tenían hemograma tífico;
Se concluye que la sensibilidad del hemograma tífico para
fiebre tifoidea es alta, pero el examen es poco específico (AU).
Sensibilidad y Especificidad

                         Estandar de
                          referencia
Resultado del Enfermedad Enfermedad
test evaluado presente    ausente
   Enfermedad    Verdaderos                  Falsos
      Presente    positivos                 positivos
                     a                         b
   Enfermedad      Falsos                  Verdaderos
      Ausente     negativos                 Negativos
                     c                         d


                 Dr. Cristian Díaz Vélez                20
VALOR PREDICTIVO DE LAS
       PRUEBAS
Positive predictive value (VPP)

  VPP: 24/38: 63%




Son todos los resultados correctamente positivos de la prueba
        24 de 38 son pruebas correctamente positivos
VALOR PREDICTIVO
     POSITIVO DE UNA PRUEBA

• El valor predictivo de una
                                              PRUEBA DE    PRUEBA DE
  prueba positiva es la                          ORO          ORO
  probabilidad del individuo o                ENFERMOS       SANOS

  la población de individuos de   PRUEBA EN
                                   ESTUDIO
                                                   a
                                              enfermos y
                                                                b
                                                             sanos y
                                                                            a+b
                                                                          Total de
  tener la enfermedad, dada       Positivos    positivos    positivos   individuos
                                                                         positivos
  una prueba con resultado
                                  PRUEBA EN        c           d            c+d
  positivo.                        ESTUDIO    enfermos y    sanos y       Total de
                                  Negativos    negativos   negativos    individuos
                                                                         negativos
                                                  a+c          b+d
                                                Total de     Total de
                   a                          individuos
                                               enfermos
                                                           individuos
                                                              sanos

       VPP =     
                 a+b
Negative predictive value
VPN: 56/62: 90%




 Son todos los resultados correctamente negativos de la prueba
        56 de 62 pruebas son correctamente negativos
VALOR PREDICTIVO
 NEGATIVO DE UNA PRUEBA
• El valor predictivo de una
  prueba negativa es la
                                              PRUEBA DE    PRUEBA DE
  probabilidad del individuo o                   ORO          ORO
  la población de individuos de               ENFERMOS       SANOS

  estar sanos, dada una           PRUEBA EN
                                   ESTUDIO
                                                   a
                                              enfermos y
                                                                b
                                                             sanos y
                                                                            a+b
                                                                          Total de
  prueba      con     resultado   Positivos    positivos    positivos   individuos
                                                                         positivos
  negativo.
                                  PRUEBA EN        c           d            c+d
                                   ESTUDIO    enfermos y    sanos y       Total de
                                  Negativos    negativos   negativos    individuos
                                                                         negativos
                                                  a+c          b+d
                   d                            Total de     Total de

                 
                                              individuos   individuos
       VPN =                                   enfermos       sanos

                 c+d
Results of testing population with disease
                prevalence of 10%

                                    Especificidad:
                                    72/90:80%
 Los VPP y                          Sensibilidad: 8/10: 80%
    VPN
  cambian
  según la
prevalencia
    de la                           VPN: 72 / 74: 90%
enfermedad
                                    VPP: 8 / 26:31%
EFECTO DE LA PREVALENCIA EN LOS
         VALORES PREDICTIVOS


Prevalencia   VP+ (%)   Sensibilidad   Especificidad

   0.1         1.8          90              95
   1.0         15.4         90              95
   5.0         48.6         90              95
    50         94.7         90              95
Un médico desea investigar la utilidad de los niveles de CPK como test
diagnóstico para infarto agudo al miocardio (IAM). El midió los niveles de CPK
en 360 pacientes seleccionados aleatoriamente por debajo de los 70 años
admitidos a una Unidad de Cuidados intensivos con la sospecha de IAM
durante las precedentes 48 horas, seleccionando 80UI como criterio de
positividad. Cada paciente fue también diagnosticado por un grupo de
expertos cardiólogos “cegados” a los resultados de CPK (gold stándard).
Los         resultados        se        dan          en         la        tabla.

                                  INFARTO AGUDO
                                   DE MIOCRADIO
                                  PRUEBA DE   PRUEBA DE
                                     ORO         ORO
                                  ENFERMOS      SANOS
                      PRUEBA EN
                       ESTUDIO       215         16       a+b
                      CPK>80 UI                           231
  RESULTADOS          PRUEBA EN
    DEL CPK            ESTUDIO       15          114      c+d
                      CPK<80 UI                           129


                                     a+c         b+d      360
                                     230         130
INFARTO AGUDO
                            DE MIOCRADIO
                           PRUEBA DE   PRUEBA DE
                              ORO         ORO
                           ENFERMOS      SANOS
               PRUEBA EN
                ESTUDIO       215         16       a+b
               CPK>80 UI                           231
  RESULTADOS   PRUEBA EN
    DEL CPK     ESTUDIO       15          114      c+d
               CPK<80 UI                           129


                              a+c         b+d      360
                              230         130




PREVALENCIA DE IMA = 230/360 = 63.8
SENSIBILIDAD= 215/230 = 93.4
ESPECIFICIDAD = 114/130 = 87.6
VALOR PREDICTIVO POSITIVO = 215/231 = 93.0
VALOR PREDICTIVO NEGATIVO = 114/129 =88.33
La probabilidad que un paciente, quién no ha sufrido
IAM tenga un test con resultado negativo es:
          ESPECIFICIDAD = 114/130 = 87.6
La probabilidad que un paciente nuevo con CPK igual
a 85 UI tenga IAM es:
   VALOR PREDICTIVO POSITIVO = 215/231 = 93.0
¿Cuáles son los resultados?
                  Estandar
     Resultado    +                -              Total
             +    a                b              a+b

              -    c               d              c+d

          Total   a+c            b+d




 Likelihood ratio (resultado +):
  Sensibilidad / (1- Especificidad)
  Razón entre la probabilidad de que un examen tenga
  resultado positivo en los pacientes que tienen la
  enfermedad versus los que no la tienen
                        Dr. Cristian Díaz Vélez           31
¿Cuáles son los resultados?
                  Estandar
     Resultado    +                -              Total
             +    a                b              a+b

              -    c               d              c+d

          Total   a+c            b+d




 Likelihood ratio (resultado -):
  (1-Sensibilidad)/ Especificidad
  Razón entre la probabilidad de que un examen tenga
  resultado negativo en los pacientes que tienen la
  enfermedad versus los que no la tienen
                        Dr. Cristian Díaz Vélez           32
LR mide la capacidad del examen de
modificar la probabilidad del diagnóstico
          después de aplicarlo




                Dr. Cristian Díaz Vélez     33
¿Cómo aplico los resultados a mi
          paciente?

            •Nomograma de Fagan
            Permite estimar la probabilidad post
            test para una probabilidad pre test y
            LR dado




             Dr. Cristian Díaz Vélez           34
Ejemplo 01:
         ¿Cuál es el validez de la ultrasonografía
    para el diagnóstico de RCF en pacientes con SHE?

 Búsqueda PUBMED:

 Términos MeSH: “pregnancy toxemias”,
 “ultrasonography” y “fetal growth retardation”

 Artículo:

 Chauhan SP, Scardo JA, Magann EF, Devoe LD, Hendrix NW, Martin
 JN, Jr. Detection of growth-restricted fetuses in preeclampsia: a
 case-control study. Obstet Gynecol 1999; 93(5 Pt 1): 687-91

                         Dr. Cristian Díaz Vélez               35
Resultados

                                  Peso del RN
                                  PEG      No PEG
    Ultraso-                           a       b
               RCF                4        4
    nografía
               No RCF             39   c 240 d
               Total              43             244


   Sensibilidad:                           a/(a+c) = 9%
   Especificidad:                          d/(b+d) = 98%
   Valor predictivo positivo:              a/(a+b) = 50%
   Valor predictivo negativo:              d/(c+d) = 86%
                     Dr. Cristian Díaz Vélez               36
Cálculo de LR
Ultrasonografía confirma RCF
                                    Peso del RN
                                    PEG      No PEG
      Ultraso-                           a       b
                 RCF                4        4
      nograf’a
                 No RCF             39   c 240 d
                 Total              43        244



 Likelihood ratio _sensibilid
                            ad__ = _a/(a+c) = 5,7
 positivo (LR+): 1- especificidad   b/(b+d)

                                                      37
                    Dr. Cristian Díaz Vélez
Interpretación

Indica cuántas veces aumenta la probabilidad de encontrar un
resultado positivo en un paciente enfermo (VP) comparado a un sano
(VN). Indicador optimo para confirmar la característica.


Es la chance de que un resultado positivo provenga de un enfermo
frente a que provenga de un sano.

Por ejemplo, un coeficiente de probabilidad positivo de 4 significa que
es cuatro veces más probable que un test positivo provenga de un
enfermo que de un sano.

Cuanto más alto sea este valor, mayor será la probabilidad posterior de
enfermedad.
Cálculo LR
Ultrasonografía descarta RCF
                                   Peso del RN
                                   PEG      No PEG
   Ultraso-                             a       b
                 RCF               4        4
   nografia
                 No RCF            39   c 240 d
                 Total             43            244


   Likelihood ratio 1-sensibilidad__= _c/(a+c) = 0,9
   negativo (LR-): especificidad       d/(b+d)


                                                       39
                       Dr. Cristian Díaz Vélez
Interpretación
Indica cuántas veces aumenta la probabilidad de encontrar un
resultado negativo en un paciente enfermo (VP) comparado a un
sano (VN).
Indicador optimo para descartar la característica.



Es la chance de que un resultado negativo provenga de un enfermo
frente     a      que       provenga       de      un      sano.

Cuanto menor sea este valor, menor será la probabilidad posterior de
enfermedad.
Probabilidad en nuestra paciente si
  Ultrasonografía confirma RCF
                                                   50%
             5,7
    15%




    Probabilidad   LR                        Probabilidad
    Pretest                                  Post test
                   Dr. Cristian Díaz Vélez                  41
Probabilidad en nuestra paciente si
  Ultrasonografía descarta RCF

    15%

             0,9

                                                 12%




    Probabilidad   LR                        Probabilidad
    Pretest                                  Post test
                   Dr. Cristian Díaz Vélez                  42
Ejemplo 02:
 Guía de práctica clínica: Evaluación y manejo
  del feto pequeño para la edad gestacional.
  RCOG,2002
 Altura uterina para detección de RCF
  Sensibilidad 24%
  Especificidad 88%
  Alta tasa de falsos positivos
  Gran variación interobservador
  Diagnóstico debe confirmarse con ultrasonografía


                       Dr. Cristian Díaz Vélez        43
Guía de práctica clínica: Evaluación y manejo del feto
pequeño para la edad gestacional. RCOG,2002


 Estimación de peso fetal ultrasonográfica para detección
  de RCF

   Sensibilidad 33,3 a 89,2%
   Especificidad 53,7 a 90,9%

     Peor escenario        LR resultado (+): 0,71
                           LR resultado (-): 0,99
      Mejor escenario      LR resultado(+): 9,8
                           LR resulado (-): 0,97
                        Dr. Cristian Díaz Vélez          44
Interpretación del resultado de LR

      LR          LR
   resultado   resultado          Cambio                  Resultado
    positivo    negativo

      10        <0,1           Importante               Concluyente

    5-10       0,1-0,2          Moderado              Moderada utilidad

     2-5       0,5-0,2           Pequeño             Algunas veces útiles

      <2        >0,5                 Leve            Rara vez relevante


                           Dr. Cristian Díaz Vélez                          45
Pruebas múltiples

El uso de pruebas múltiples es muy
 frecuente en la práctica médica. Ante una,
 o más de una, sospecha diagnóstica, el
 médico suele tener varias posibilidades de
 pruebas que lo ayuden a confirmar o
 descartar su diagnóstico.
Se puede suponer que con más de una
 prueba se llegará a un diagnóstico más
 certero.
                  Dr. Cristian Díaz Vélez   46
Pruebas múltiples
En paralelo

Todas se aplican simultáneamente a la
 misma muestra de individuos, de forma
 que se consideran negativos aquellos
 sujetos que obtienen resultados negativos
 en todas las pruebas, y positivos todos los
 demás.



                  Dr. Cristian Díaz Vélez   48
En serie

Se aplica una prueba en primer lugar, y
 después se indica la otra prueba solo si el
 individuo resulta positivo de la anterior. Al
 final, se considera positivo al sujeto que
 haya tenido resultados positivos en todas
 las pruebas y negativos a todos los
 demás.


                   Dr. Cristian Díaz Vélez   49
Ejemplo
 Supóngase que se tienen 20 pacientes con cierta dolencia
  (enfermos verdaderos) y 10 personas en los que se ha comprobado
  que no tienen la enfermedad. Se desea conocer la eficacia de dos
  pruebas P1 y P2 aplicadas en paralelo y en serie.




                                                                50
                           Dr. Cristian Díaz Vélez
 Para poder calcular la sensibilidad y la especificidad de
  la prueba, hay que conocer quiénes resultaron negativos
  con las dos pruebas en ambos grupos, pero esto no hay
  manera de deducirlo de las dos tablas anteriores.
 En este caso, supóngase que se conoce que, de los
  negativos en la primera prueba, 2 de los enfermos y 3
  de los sanos tuvieron un resultado negativo con la
  segunda prueba.
 Esto es, que con los 12 negativos de la primera prueba
  se podría construir la siguiente tabla:


                        Dr. Cristian Díaz Vélez          51
Sólo negativos




TABLA GLOBAL




   Dr. Cristian Díaz Vélez   52
Dr. Cristian Díaz Vélez   53
En serie




 Dr. Cristian Díaz Vélez   54
Dr. Cristian Díaz Vélez   55
Tarea 01




 Dr. Cristian Díaz Vélez   56
Tarea 02




 Dr. Cristian Díaz Vélez   57
Tarea 03




 Dr. Cristian Díaz Vélez   58
Tarea 04




 Dr. Cristian Díaz Vélez   59
1. Formulación de la pregunta y estrategia de
 búsqueda hasta seleccionar un artículo.

 Escenario: Se ha establecido en nuestra área
  un grupo de trabajo conjunto entre médicos de
  familia y dermatólogos para mejorar el abordaje
  de los tumores dermatológicos. Dada la
  sobrecarga de trabajo y las demoras en las
  interconsultas deseamos mejorar el proceso de
  diagnóstico y tratamiento en el carcinoma
  basocelular (el más frecuente en vuestra
  población donde tenemos muchos agricultores).
  Como primer paso, se quiere analizar la
  adecuación del diagnóstico clínico hecho en la
  consulta de atención primaria.

                    Dr. Cristian Díaz Vélez      60
Pregunta

¿La historia clínica y exploración física
 en la consulta de atención primaria,
 son una adecuada prueba para
 establecer un diagnóstico de sospecha
 de carcinoma basocelular?




                 Dr. Cristian Díaz Vélez   61
Búsqueda
 "Carcinoma,    Basal      Cell/diagnosis"[Mesh] AND
  Diagnosis/Narrow[filter] AND "primary health care"[All
  Fields] AND ((Comparative Study[ptyp] OR Evaluation
  Studies[ptyp] OR Validation Studies[ptyp]) AND
  "2000/05/08"[PDat] : "2010/05/05"[PDat])




                       Dr. Cristian Díaz Vélez        62
2. Bases para establecer si un estudio
sobre pruebas diagnosticas es válido
  Validez interna
 Cuando nuestras preguntas son sobre pruebas
  diagnósticas, debemos buscar estudios transversales
  en los que, en una adecuada muestra de la población
  de     interés    (representatividad),   se    analicen
  simultáneamente los resultados de la prueba a estudio
  comparándola con una prueba de referencia que es el
  patrón oro o gold estándar de reconocida utilidad.
 Generalmente buscamos pruebas que permitan el
  diagnóstico en estadios precoces de la enfermedad.
 Estudios hechos con pacientes muy evolucionados, nos
  aportaran poca información útil.

                       Dr. Cristian Díaz Vélez          63
ASPECTOS ESENCIALES PARA EVALUAR LA
         VALIDEZ DE UN ESTUDIO
      SOBRE PRUEBAS DIAGNOSTICAS
  1.- Comparación independiente y ciega con
  una prueba de referencia.
 Esto quiere decir que los resultados de una
  prueba no condicionen la realización de la otra
  (independiente) y que la interpretación de cada
  una de las pruebas se haya hecho
  desconociendo los resultados de la otra (ciega).
 Si la interpretación de una prueba se hace
  conociendo el resultado de la otra, es imposible
  descartar la presencia de sesgos en la misma.
  Estamos ante lo que denominamos sesgos de
  sospecha diagnóstica.
                     Dr. Cristian Díaz Vélez     64
Ejemplo

En un estudio en el que se compara la
 utilidad del diagnóstico de la ecografía de
 la mama en relación con la tomografía:
 ¿Hará el radiólogo la misma valoración si
 desconoce el resultado de la tomografía
 que si sabe que esta diagnosticada de
 Cáncer?


                  Dr. Cristian Díaz Vélez   65
ASPECTOS ESENCIALES PARA EVALUAR LA
          VALIDEZ DE UN ESTUDIO
       SOBRE PRUEBAS DIAGNOSTICAS
  2.- Espectro adecuado de pacientes en el estudio.
  Casi cualquier prueba diagnóstica diferencia entre personas
  absolutamente libres de una enfermedad y personas con un
  estadio muy evolucionado de la misma.
 Las pruebas diagnósticas son de mayor utilidad cuanto más
  precozmente puedan identificar ó descartar la presencia de
  una alteración. Por tanto, debe exigirse que los estudios de
  validez de una nueva prueba diagnóstica se realicen en una
  muestra lo más amplia posible.
 Una muestra que incluya desde personas sanas para esa
  enfermedad hasta personas con una alteración evolucionada.
  Solo así se dispone de información suficiente sobre el
  comportamiento de una prueba diagnóstica, evitando sesgos.

                          Dr. Cristian Díaz Vélez           66
ASPECTOS ADICIONALES PARA
     ANALIZAR VALIDEZ INTERNA

 3.- Influyó el resultado de la prueba del
 estudio en la realización del estándar.
Cuando ocurre esto, se produce un sesgo
 en la interpretación de los resultados.
Es necesario para evaluar validez que
 ambas pruebas se hagan en todos los
 casos.


                 Dr. Cristian Díaz Vélez   67
Ejemplo
 Un estudio sobre la utilidad de la ecografía de calcáneo
  en el diagnóstico de osteoporosis postmenopáusicas. El
  patrón oro elegido (DEXA de cabeza femoral) solo se
  realizó (por razón de coste y disponibilidad ) en las
  mujeres con valores muy bajos en la prueba a estudio.
 Se pierden los posibles falsos negativos de la nueva
  prueba, por ello no puede valorarse adecuadamente su
  especificidad ni valor su predictivo negativo.
 Pudiera ocurrir que la ecografía solo identifique los
  casos con alta pérdida de masa ósea, casos que la
  DEXA confirmaría. Pero no identificaríamos aquellos
  casos con osteoporosis más leve al no realizarle
  (ecografía negativa) la prueba de referencia.
                        Dr. Cristian Díaz Vélez         68
ASPECTOS ADICIONALES PARA
     ANALIZAR VALIDEZ INTERNA
 4.- Adecuada descripción de la prueba a
 estudio para permitir su reproducibilidad.
Este aspecto es importante para
 posteriormente evaluar la aplicabilidad de
 la prueba en el entorno clínico del lector,
 su reproducibilidad.




                  Dr. Cristian Díaz Vélez   69
ASPECTOS ADICIONALES PARA
       ANALIZAR VALIDEZ INTERNA
 Aspectos que deben figurar en un artículo sobre
  evaluación de una prueba diagnóstica:
  • Preparación del paciente.
  • Entrenamiento del profesional.
  • Variabilidad ínter observador en pruebas que requieren
  una interpretación (ej: pruebas de imagen, datos de
  examen físico);
  • Descripción detallada de cómo se realiza la prueba
  (ej:¿cuánto tiempo debe estar la sangre en contacto con
  la tira reactiva en un nuevo dispositivo que mide
  glucemia capilar).
 Esta información caracteriza la prueba y nos permite
  decidir sobre si es adecuado adoptarla para nuestros
  pacientes y en nuestro medio.
                        Dr. Cristian Díaz Vélez         70
Bases para establecer si un estudio sobre
      pruebas diagnósticas aporta
  resultados clínicamente importantes

1.- Se comunican los cocientes de probabilidad ó
datos suficientes para calcularlos:
Si no los dan, hay que calcularlos




                    Dr. Cristian Díaz Vélez        71
Bases para establecer si un estudio sobre
       pruebas diagnósticas aporta
   resultados clínicamente importantes

2.- Precisión de los resultados.
 Intervalo de confianza




                  Dr. Cristian Díaz Vélez    72
Bases para establecer si un estudio sobre
       pruebas diagnósticas aporta
  resultados aplicables en mis pacientes

Debemos valorar la validez externa
 1. La prueba a estudio puede reproducirse e
 interpretarse con garantías en el medio
 Ejemplo:
 La prueba del cronómetro para screening
 de hipoacusia requiere un entrenamiento
 del médico que la hace para que su
 realización sea válida.
                  Dr. Cristian Díaz Vélez    73
Bases para establecer si un estudio sobre
       pruebas diagnósticas aporta
  resultados aplicables en mis pacientes
2. Aplicabilidad de la prueba al paciente.
   En relación a las molestias que la prueba causa ó si el
   rendimiento de la prueba cambia en diferentes estadios
   de la enfermedad.

3. El tratamiento prescrito se modificaría por el
   resultado de la prueba.
   El umbral de decisión de cada prueba diagnóstica es
   diferente. El clínico ¿modificaría su actuación ante el
   resultado de la prueba?. En muchos casos, esto no es
   así. De ser así, no hacer la prueba.


                         Dr. Cristian Díaz Vélez             74
Bases para establecer si un estudio sobre
       pruebas diagnósticas aporta
  resultados aplicables en mis pacientes

4. El resultado de la prueba produciría
  beneficio al paciente.
  Si los datos aportados por una prueba no
  conducen a cambios en el tratamiento ó
  manejo del paciente que mejoren su
  pronóstico, la utilidad de la prueba es
  escasa. Su aplicabilidad es cuestionable.


                  Dr. Cristian Díaz Vélez    75
Resumen
Las nuevas pruebas diagnósticas deben
 ser validadas en estudios que las
 comparen con pruebas de referencia
 (patrón oro) en un espectro de pacientes
 amplio.
 Ninguna prueba diagnóstica presenta una
 seguridad del 100% (suelen ocurrir
 resultados     falsos     positivos/falsos
 negativos)

                  Dr. Cristian Díaz Vélez   76
Resumen
 Una prueba diagnóstica es válida si detecta muchos
  casos con la alteración buscada (sensibilidad alta),
  excluye a muchos casos sin la alteración (especificidad
  alta), el resultado positivo presenta una alta probabilidad
  de presencia de la alteración (valor predictivo positivo
  alto) y el resultado negativo presenta una alta
  probabilidad de la ausencia de la alteración (valor
  predictivo negativo).

 La mejor medida de la utilidad de una prueba
  diagnóstica es el cociente de probabilidad


                         Dr. Cristian Díaz Vélez           77
Dr. Cristian Díaz Vélez   78
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Lectura critica diagnóstico I

  • 1. EPIDEMIOLOGIA CLINICA LECTURA CRITICA ARTICULO DE DIAGNOSTICO Dr. Cristian Díaz Vélez ESCUELA DE MEDICINA-USAT 1
  • 2. Objetivos 1.- Recordar las definiciones sensibilidad, especificidad, valor predictivo. 2.- Realizar análisis de pruebas diagnosticas paralelas y en serie. 3.- Conocer aspectos esenciales para evaluar la validez de un estudio sobre pruebas diagnosticas Dr. Cristian Díaz Vélez 2
  • 3. Hypothetical population Sano s Enferm os Prevalencia de la enfermedad= 30/100: 30%
  • 4. Results of diagnostic test on hypothetical population Falsos Positivos Falsos Negativos El test identifico correctamente a 24 de las 30 personas que tienen la enfermedad
  • 5. PRUEBA DE ORO PRUEBA DE ORO ENFERMOS SANOS PRUEBA EN a b a+b ESTUDIO Número de individuos Número de individuos Total de enfermos y positivos sanos y positivos individuos Positivos positivos PRUEBA EN c+d ESTUDIO c d Total de Número de individuos Número de individuos individuos Negativos negativos enfermos y negativos sanos y negativos a+c b+d Total de individuos Total de individuos enfermos sanos
  • 6. SENSIBILIDAD  La sensibilidad mide la capacidad de un test de poder identificar correctamente los enfermos en una población de PRUEBA DE PRUEBA DE enfermos. ORO ORO ENFERMOS  Proporción de los individuos con SANOS PRUEBA EN a b a+b la enfermedad que son ESTUDIO enfermos y sanos y Total de identificados correctamente por la Positivos positivos positivos individuos positivos prueba. PRUEBA EN c d c+d  Positiva en los enfermos (PEE) ESTUDIO enfermos y sanos y Total de Negativos negativos negativos individuos negativos a a+c b+d  Total de Total de Sensibilidad = individuos individuos enfermos sanos a+c
  • 7. Sensitivity of test Sensibilidad: 24/ 30 = 80% La sensibilidad se refiere a cuan bueno es un test para identificar correctamente a las personas quienes tienen la enfermedad
  • 8. SENSIBILIDAD • La sensibilidad es la probabilidad de una prueba positiva si la enfermedad esta verdaderamente presente. • Las pruebas mas sensibles en menor proporción calificarán como negativos (Falsos negativos) a personas enfermas.
  • 9. ESCENARIOS CLINICOS • Las pruebas poco sensibles; tendrán alta proporción de falsos negativos: – Paciente con Enfermedad fatales, o enfermedades que tendrán serias consecuencias en la salud no se diagnosticarán: Cáncer – Pacientes con enfermedades potencialmente curables no se beneficiarán: Sífilis y Gonorrea • En la consulta cuando se tiene un paciente con alta sospecha clínica de una enfermedad fatal o que tienen serias consecuencias en la salud o una enfermedad potencialmente curable debe emplearse una prueba altamente sensible. • En el caso de tamizaje o screening en la población deben emplearse pruebas altamente sensibles con la finalidad de detectar la mayor cantidad de casos posibles.
  • 10. Specificity of test Especificidad: 56/ 70 = 80% La especificidad se refiere a cuán bueno es la prueba para correctamente identificar a la gente que está sana
  • 11. ESPECIFICIDAD • La especificidad mide la capacidad de un test de poder PRUEBA DE PRUEBA DE identificar correctamente los ORO ORO sanos en una población de ENFERMOS SANOS sanos. PRUEBA EN ESTUDIO a enfermos y b sanos y a+b Total de • Proporción de los individuos Positivos positivos positivos individuos positivos sanos que son correctamente PRUEBA EN c d c+d identificados como tales por la ESTUDIO enfermos y sanos y Total de Negativos negativos negativos individuos prueba negativos • Negativa en los sanos (NES) a+c Total de b+d Total de individuos individuos enfermos sanos d Especificidad =  b+d
  • 12. ESPECIFICIDAD • La Especificidad es la probabilidad de una prueba negativa si la enfermedad esta verdaderamente ausente. • Las pruebas mas específicas raramente será positiva (Falso Positivos) en la ausencia de enfermedad
  • 13. ESCENARIOS CLINICOS • Las pruebas poco específicas; tendrán alta proporción de falsos positivos: – Paciente serán etiquetados falsamente como portador de una enfermedad afectando seriamente su estado emocional. Ejm. Cáncer y VIH • En la consulta cuando se tiene un paciente con baja sospecha clínica de una enfermedad o potencialmente sano debe emplearse una prueba altamente específica, para evitar falsas etiquetas de enfermedad.
  • 14. SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD • LA SENSIBILIDAD DEBE INCREMENTARSE A EXPENSAS DE LA ESPECIFICIDAD cuando el caso no diagnosticado tiene serias consecuencias, como por ejemplo no detectar un caso con FCU que si se trata. (Otros ejemplos: Sífilis y gonorrea). • En el caso de Screening la especificidad debe incrementarse a expensas de la sensibilidad cuando los costos y riesgos asociados con una adicional prueba diagnóstica es alta. Ejemplo en el caso de Ca de mama, donde se debe aplicar una prueba adicional como la biopsia dirigida con aguja.
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  • 17. Análisis crítico del hemograma tífico. Rev. chil. infectol;6(2):68-71, 1989. Este estudio evaluó la sensibilidad y especificidad del hemograma tífico en pacientes con fiebre tifoidea documentada bacteriológicamente Se definió al hemograma tífico con 5 parámetros: leucopenia (3500-6500), más de 40% de polimorfonucleares, 6% o más de baciliformes, aneosinofilia y VHS entre 25 y 50 mm. De 50 pacientes con fiebre tifoidea, la mayoría adultos, sólo 13 (26%) tenían los 5 parámetros de hemograma tífico, 41 (82%) al menos 4 y 49 (98%) por lo menos 3. Cuarenta y siete pacientes tenían hemograma tífico; Se concluye que la sensibilidad del hemograma tífico para fiebre tifoidea es alta, pero el examen es poco específico (AU).
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  • 20. Sensibilidad y Especificidad Estandar de referencia Resultado del Enfermedad Enfermedad test evaluado presente ausente Enfermedad Verdaderos Falsos Presente positivos positivos a b Enfermedad Falsos Verdaderos Ausente negativos Negativos c d Dr. Cristian Díaz Vélez 20
  • 21. VALOR PREDICTIVO DE LAS PRUEBAS
  • 22. Positive predictive value (VPP) VPP: 24/38: 63% Son todos los resultados correctamente positivos de la prueba 24 de 38 son pruebas correctamente positivos
  • 23. VALOR PREDICTIVO POSITIVO DE UNA PRUEBA • El valor predictivo de una PRUEBA DE PRUEBA DE prueba positiva es la ORO ORO probabilidad del individuo o ENFERMOS SANOS la población de individuos de PRUEBA EN ESTUDIO a enfermos y b sanos y a+b Total de tener la enfermedad, dada Positivos positivos positivos individuos positivos una prueba con resultado PRUEBA EN c d c+d positivo. ESTUDIO enfermos y sanos y Total de Negativos negativos negativos individuos negativos a+c b+d Total de Total de a individuos enfermos individuos sanos VPP =  a+b
  • 24. Negative predictive value VPN: 56/62: 90% Son todos los resultados correctamente negativos de la prueba 56 de 62 pruebas son correctamente negativos
  • 25. VALOR PREDICTIVO NEGATIVO DE UNA PRUEBA • El valor predictivo de una prueba negativa es la PRUEBA DE PRUEBA DE probabilidad del individuo o ORO ORO la población de individuos de ENFERMOS SANOS estar sanos, dada una PRUEBA EN ESTUDIO a enfermos y b sanos y a+b Total de prueba con resultado Positivos positivos positivos individuos positivos negativo. PRUEBA EN c d c+d ESTUDIO enfermos y sanos y Total de Negativos negativos negativos individuos negativos a+c b+d d Total de Total de  individuos individuos VPN = enfermos sanos c+d
  • 26. Results of testing population with disease prevalence of 10% Especificidad: 72/90:80% Los VPP y Sensibilidad: 8/10: 80% VPN cambian según la prevalencia de la VPN: 72 / 74: 90% enfermedad VPP: 8 / 26:31%
  • 27. EFECTO DE LA PREVALENCIA EN LOS VALORES PREDICTIVOS Prevalencia VP+ (%) Sensibilidad Especificidad 0.1 1.8 90 95 1.0 15.4 90 95 5.0 48.6 90 95 50 94.7 90 95
  • 28. Un médico desea investigar la utilidad de los niveles de CPK como test diagnóstico para infarto agudo al miocardio (IAM). El midió los niveles de CPK en 360 pacientes seleccionados aleatoriamente por debajo de los 70 años admitidos a una Unidad de Cuidados intensivos con la sospecha de IAM durante las precedentes 48 horas, seleccionando 80UI como criterio de positividad. Cada paciente fue también diagnosticado por un grupo de expertos cardiólogos “cegados” a los resultados de CPK (gold stándard). Los resultados se dan en la tabla. INFARTO AGUDO DE MIOCRADIO PRUEBA DE PRUEBA DE ORO ORO ENFERMOS SANOS PRUEBA EN ESTUDIO 215 16 a+b CPK>80 UI 231 RESULTADOS PRUEBA EN DEL CPK ESTUDIO 15 114 c+d CPK<80 UI 129 a+c b+d 360 230 130
  • 29. INFARTO AGUDO DE MIOCRADIO PRUEBA DE PRUEBA DE ORO ORO ENFERMOS SANOS PRUEBA EN ESTUDIO 215 16 a+b CPK>80 UI 231 RESULTADOS PRUEBA EN DEL CPK ESTUDIO 15 114 c+d CPK<80 UI 129 a+c b+d 360 230 130 PREVALENCIA DE IMA = 230/360 = 63.8 SENSIBILIDAD= 215/230 = 93.4 ESPECIFICIDAD = 114/130 = 87.6 VALOR PREDICTIVO POSITIVO = 215/231 = 93.0 VALOR PREDICTIVO NEGATIVO = 114/129 =88.33
  • 30. La probabilidad que un paciente, quién no ha sufrido IAM tenga un test con resultado negativo es: ESPECIFICIDAD = 114/130 = 87.6 La probabilidad que un paciente nuevo con CPK igual a 85 UI tenga IAM es: VALOR PREDICTIVO POSITIVO = 215/231 = 93.0
  • 31. ¿Cuáles son los resultados? Estandar Resultado + - Total + a b a+b - c d c+d Total a+c b+d Likelihood ratio (resultado +): Sensibilidad / (1- Especificidad) Razón entre la probabilidad de que un examen tenga resultado positivo en los pacientes que tienen la enfermedad versus los que no la tienen Dr. Cristian Díaz Vélez 31
  • 32. ¿Cuáles son los resultados? Estandar Resultado + - Total + a b a+b - c d c+d Total a+c b+d Likelihood ratio (resultado -): (1-Sensibilidad)/ Especificidad Razón entre la probabilidad de que un examen tenga resultado negativo en los pacientes que tienen la enfermedad versus los que no la tienen Dr. Cristian Díaz Vélez 32
  • 33. LR mide la capacidad del examen de modificar la probabilidad del diagnóstico después de aplicarlo Dr. Cristian Díaz Vélez 33
  • 34. ¿Cómo aplico los resultados a mi paciente? •Nomograma de Fagan Permite estimar la probabilidad post test para una probabilidad pre test y LR dado Dr. Cristian Díaz Vélez 34
  • 35. Ejemplo 01: ¿Cuál es el validez de la ultrasonografía para el diagnóstico de RCF en pacientes con SHE? Búsqueda PUBMED: Términos MeSH: “pregnancy toxemias”, “ultrasonography” y “fetal growth retardation” Artículo: Chauhan SP, Scardo JA, Magann EF, Devoe LD, Hendrix NW, Martin JN, Jr. Detection of growth-restricted fetuses in preeclampsia: a case-control study. Obstet Gynecol 1999; 93(5 Pt 1): 687-91 Dr. Cristian Díaz Vélez 35
  • 36. Resultados Peso del RN PEG No PEG Ultraso- a b RCF 4 4 nografía No RCF 39 c 240 d Total 43 244 Sensibilidad: a/(a+c) = 9% Especificidad: d/(b+d) = 98% Valor predictivo positivo: a/(a+b) = 50% Valor predictivo negativo: d/(c+d) = 86% Dr. Cristian Díaz Vélez 36
  • 37. Cálculo de LR Ultrasonografía confirma RCF Peso del RN PEG No PEG Ultraso- a b RCF 4 4 nograf’a No RCF 39 c 240 d Total 43 244 Likelihood ratio _sensibilid ad__ = _a/(a+c) = 5,7 positivo (LR+): 1- especificidad b/(b+d) 37 Dr. Cristian Díaz Vélez
  • 38. Interpretación Indica cuántas veces aumenta la probabilidad de encontrar un resultado positivo en un paciente enfermo (VP) comparado a un sano (VN). Indicador optimo para confirmar la característica. Es la chance de que un resultado positivo provenga de un enfermo frente a que provenga de un sano. Por ejemplo, un coeficiente de probabilidad positivo de 4 significa que es cuatro veces más probable que un test positivo provenga de un enfermo que de un sano. Cuanto más alto sea este valor, mayor será la probabilidad posterior de enfermedad.
  • 39. Cálculo LR Ultrasonografía descarta RCF Peso del RN PEG No PEG Ultraso- a b RCF 4 4 nografia No RCF 39 c 240 d Total 43 244 Likelihood ratio 1-sensibilidad__= _c/(a+c) = 0,9 negativo (LR-): especificidad d/(b+d) 39 Dr. Cristian Díaz Vélez
  • 40. Interpretación Indica cuántas veces aumenta la probabilidad de encontrar un resultado negativo en un paciente enfermo (VP) comparado a un sano (VN). Indicador optimo para descartar la característica. Es la chance de que un resultado negativo provenga de un enfermo frente a que provenga de un sano. Cuanto menor sea este valor, menor será la probabilidad posterior de enfermedad.
  • 41. Probabilidad en nuestra paciente si Ultrasonografía confirma RCF 50% 5,7 15% Probabilidad LR Probabilidad Pretest Post test Dr. Cristian Díaz Vélez 41
  • 42. Probabilidad en nuestra paciente si Ultrasonografía descarta RCF 15% 0,9 12% Probabilidad LR Probabilidad Pretest Post test Dr. Cristian Díaz Vélez 42
  • 43. Ejemplo 02:  Guía de práctica clínica: Evaluación y manejo del feto pequeño para la edad gestacional. RCOG,2002  Altura uterina para detección de RCF Sensibilidad 24% Especificidad 88% Alta tasa de falsos positivos Gran variación interobservador Diagnóstico debe confirmarse con ultrasonografía Dr. Cristian Díaz Vélez 43
  • 44. Guía de práctica clínica: Evaluación y manejo del feto pequeño para la edad gestacional. RCOG,2002  Estimación de peso fetal ultrasonográfica para detección de RCF Sensibilidad 33,3 a 89,2% Especificidad 53,7 a 90,9% Peor escenario LR resultado (+): 0,71 LR resultado (-): 0,99 Mejor escenario LR resultado(+): 9,8 LR resulado (-): 0,97 Dr. Cristian Díaz Vélez 44
  • 45. Interpretación del resultado de LR LR LR resultado resultado Cambio Resultado positivo negativo 10 <0,1 Importante Concluyente 5-10 0,1-0,2 Moderado Moderada utilidad 2-5 0,5-0,2 Pequeño Algunas veces útiles <2 >0,5 Leve Rara vez relevante Dr. Cristian Díaz Vélez 45
  • 46. Pruebas múltiples El uso de pruebas múltiples es muy frecuente en la práctica médica. Ante una, o más de una, sospecha diagnóstica, el médico suele tener varias posibilidades de pruebas que lo ayuden a confirmar o descartar su diagnóstico. Se puede suponer que con más de una prueba se llegará a un diagnóstico más certero. Dr. Cristian Díaz Vélez 46
  • 48. En paralelo Todas se aplican simultáneamente a la misma muestra de individuos, de forma que se consideran negativos aquellos sujetos que obtienen resultados negativos en todas las pruebas, y positivos todos los demás. Dr. Cristian Díaz Vélez 48
  • 49. En serie Se aplica una prueba en primer lugar, y después se indica la otra prueba solo si el individuo resulta positivo de la anterior. Al final, se considera positivo al sujeto que haya tenido resultados positivos en todas las pruebas y negativos a todos los demás. Dr. Cristian Díaz Vélez 49
  • 50. Ejemplo  Supóngase que se tienen 20 pacientes con cierta dolencia (enfermos verdaderos) y 10 personas en los que se ha comprobado que no tienen la enfermedad. Se desea conocer la eficacia de dos pruebas P1 y P2 aplicadas en paralelo y en serie. 50 Dr. Cristian Díaz Vélez
  • 51.  Para poder calcular la sensibilidad y la especificidad de la prueba, hay que conocer quiénes resultaron negativos con las dos pruebas en ambos grupos, pero esto no hay manera de deducirlo de las dos tablas anteriores.  En este caso, supóngase que se conoce que, de los negativos en la primera prueba, 2 de los enfermos y 3 de los sanos tuvieron un resultado negativo con la segunda prueba.  Esto es, que con los 12 negativos de la primera prueba se podría construir la siguiente tabla: Dr. Cristian Díaz Vélez 51
  • 52. Sólo negativos TABLA GLOBAL Dr. Cristian Díaz Vélez 52
  • 53. Dr. Cristian Díaz Vélez 53
  • 54. En serie Dr. Cristian Díaz Vélez 54
  • 55. Dr. Cristian Díaz Vélez 55
  • 56. Tarea 01 Dr. Cristian Díaz Vélez 56
  • 57. Tarea 02 Dr. Cristian Díaz Vélez 57
  • 58. Tarea 03 Dr. Cristian Díaz Vélez 58
  • 59. Tarea 04 Dr. Cristian Díaz Vélez 59
  • 60. 1. Formulación de la pregunta y estrategia de búsqueda hasta seleccionar un artículo.  Escenario: Se ha establecido en nuestra área un grupo de trabajo conjunto entre médicos de familia y dermatólogos para mejorar el abordaje de los tumores dermatológicos. Dada la sobrecarga de trabajo y las demoras en las interconsultas deseamos mejorar el proceso de diagnóstico y tratamiento en el carcinoma basocelular (el más frecuente en vuestra población donde tenemos muchos agricultores). Como primer paso, se quiere analizar la adecuación del diagnóstico clínico hecho en la consulta de atención primaria. Dr. Cristian Díaz Vélez 60
  • 61. Pregunta ¿La historia clínica y exploración física en la consulta de atención primaria, son una adecuada prueba para establecer un diagnóstico de sospecha de carcinoma basocelular? Dr. Cristian Díaz Vélez 61
  • 62. Búsqueda  "Carcinoma, Basal Cell/diagnosis"[Mesh] AND Diagnosis/Narrow[filter] AND "primary health care"[All Fields] AND ((Comparative Study[ptyp] OR Evaluation Studies[ptyp] OR Validation Studies[ptyp]) AND "2000/05/08"[PDat] : "2010/05/05"[PDat]) Dr. Cristian Díaz Vélez 62
  • 63. 2. Bases para establecer si un estudio sobre pruebas diagnosticas es válido Validez interna  Cuando nuestras preguntas son sobre pruebas diagnósticas, debemos buscar estudios transversales en los que, en una adecuada muestra de la población de interés (representatividad), se analicen simultáneamente los resultados de la prueba a estudio comparándola con una prueba de referencia que es el patrón oro o gold estándar de reconocida utilidad.  Generalmente buscamos pruebas que permitan el diagnóstico en estadios precoces de la enfermedad.  Estudios hechos con pacientes muy evolucionados, nos aportaran poca información útil. Dr. Cristian Díaz Vélez 63
  • 64. ASPECTOS ESENCIALES PARA EVALUAR LA VALIDEZ DE UN ESTUDIO SOBRE PRUEBAS DIAGNOSTICAS 1.- Comparación independiente y ciega con una prueba de referencia.  Esto quiere decir que los resultados de una prueba no condicionen la realización de la otra (independiente) y que la interpretación de cada una de las pruebas se haya hecho desconociendo los resultados de la otra (ciega).  Si la interpretación de una prueba se hace conociendo el resultado de la otra, es imposible descartar la presencia de sesgos en la misma. Estamos ante lo que denominamos sesgos de sospecha diagnóstica. Dr. Cristian Díaz Vélez 64
  • 65. Ejemplo En un estudio en el que se compara la utilidad del diagnóstico de la ecografía de la mama en relación con la tomografía: ¿Hará el radiólogo la misma valoración si desconoce el resultado de la tomografía que si sabe que esta diagnosticada de Cáncer? Dr. Cristian Díaz Vélez 65
  • 66. ASPECTOS ESENCIALES PARA EVALUAR LA VALIDEZ DE UN ESTUDIO SOBRE PRUEBAS DIAGNOSTICAS 2.- Espectro adecuado de pacientes en el estudio. Casi cualquier prueba diagnóstica diferencia entre personas absolutamente libres de una enfermedad y personas con un estadio muy evolucionado de la misma.  Las pruebas diagnósticas son de mayor utilidad cuanto más precozmente puedan identificar ó descartar la presencia de una alteración. Por tanto, debe exigirse que los estudios de validez de una nueva prueba diagnóstica se realicen en una muestra lo más amplia posible.  Una muestra que incluya desde personas sanas para esa enfermedad hasta personas con una alteración evolucionada. Solo así se dispone de información suficiente sobre el comportamiento de una prueba diagnóstica, evitando sesgos. Dr. Cristian Díaz Vélez 66
  • 67. ASPECTOS ADICIONALES PARA ANALIZAR VALIDEZ INTERNA 3.- Influyó el resultado de la prueba del estudio en la realización del estándar. Cuando ocurre esto, se produce un sesgo en la interpretación de los resultados. Es necesario para evaluar validez que ambas pruebas se hagan en todos los casos. Dr. Cristian Díaz Vélez 67
  • 68. Ejemplo  Un estudio sobre la utilidad de la ecografía de calcáneo en el diagnóstico de osteoporosis postmenopáusicas. El patrón oro elegido (DEXA de cabeza femoral) solo se realizó (por razón de coste y disponibilidad ) en las mujeres con valores muy bajos en la prueba a estudio.  Se pierden los posibles falsos negativos de la nueva prueba, por ello no puede valorarse adecuadamente su especificidad ni valor su predictivo negativo.  Pudiera ocurrir que la ecografía solo identifique los casos con alta pérdida de masa ósea, casos que la DEXA confirmaría. Pero no identificaríamos aquellos casos con osteoporosis más leve al no realizarle (ecografía negativa) la prueba de referencia. Dr. Cristian Díaz Vélez 68
  • 69. ASPECTOS ADICIONALES PARA ANALIZAR VALIDEZ INTERNA 4.- Adecuada descripción de la prueba a estudio para permitir su reproducibilidad. Este aspecto es importante para posteriormente evaluar la aplicabilidad de la prueba en el entorno clínico del lector, su reproducibilidad. Dr. Cristian Díaz Vélez 69
  • 70. ASPECTOS ADICIONALES PARA ANALIZAR VALIDEZ INTERNA  Aspectos que deben figurar en un artículo sobre evaluación de una prueba diagnóstica: • Preparación del paciente. • Entrenamiento del profesional. • Variabilidad ínter observador en pruebas que requieren una interpretación (ej: pruebas de imagen, datos de examen físico); • Descripción detallada de cómo se realiza la prueba (ej:¿cuánto tiempo debe estar la sangre en contacto con la tira reactiva en un nuevo dispositivo que mide glucemia capilar).  Esta información caracteriza la prueba y nos permite decidir sobre si es adecuado adoptarla para nuestros pacientes y en nuestro medio. Dr. Cristian Díaz Vélez 70
  • 71. Bases para establecer si un estudio sobre pruebas diagnósticas aporta resultados clínicamente importantes 1.- Se comunican los cocientes de probabilidad ó datos suficientes para calcularlos: Si no los dan, hay que calcularlos Dr. Cristian Díaz Vélez 71
  • 72. Bases para establecer si un estudio sobre pruebas diagnósticas aporta resultados clínicamente importantes 2.- Precisión de los resultados. Intervalo de confianza Dr. Cristian Díaz Vélez 72
  • 73. Bases para establecer si un estudio sobre pruebas diagnósticas aporta resultados aplicables en mis pacientes Debemos valorar la validez externa 1. La prueba a estudio puede reproducirse e interpretarse con garantías en el medio Ejemplo: La prueba del cronómetro para screening de hipoacusia requiere un entrenamiento del médico que la hace para que su realización sea válida. Dr. Cristian Díaz Vélez 73
  • 74. Bases para establecer si un estudio sobre pruebas diagnósticas aporta resultados aplicables en mis pacientes 2. Aplicabilidad de la prueba al paciente. En relación a las molestias que la prueba causa ó si el rendimiento de la prueba cambia en diferentes estadios de la enfermedad. 3. El tratamiento prescrito se modificaría por el resultado de la prueba. El umbral de decisión de cada prueba diagnóstica es diferente. El clínico ¿modificaría su actuación ante el resultado de la prueba?. En muchos casos, esto no es así. De ser así, no hacer la prueba. Dr. Cristian Díaz Vélez 74
  • 75. Bases para establecer si un estudio sobre pruebas diagnósticas aporta resultados aplicables en mis pacientes 4. El resultado de la prueba produciría beneficio al paciente. Si los datos aportados por una prueba no conducen a cambios en el tratamiento ó manejo del paciente que mejoren su pronóstico, la utilidad de la prueba es escasa. Su aplicabilidad es cuestionable. Dr. Cristian Díaz Vélez 75
  • 76. Resumen Las nuevas pruebas diagnósticas deben ser validadas en estudios que las comparen con pruebas de referencia (patrón oro) en un espectro de pacientes amplio.  Ninguna prueba diagnóstica presenta una seguridad del 100% (suelen ocurrir resultados falsos positivos/falsos negativos) Dr. Cristian Díaz Vélez 76
  • 77. Resumen  Una prueba diagnóstica es válida si detecta muchos casos con la alteración buscada (sensibilidad alta), excluye a muchos casos sin la alteración (especificidad alta), el resultado positivo presenta una alta probabilidad de presencia de la alteración (valor predictivo positivo alto) y el resultado negativo presenta una alta probabilidad de la ausencia de la alteración (valor predictivo negativo).  La mejor medida de la utilidad de una prueba diagnóstica es el cociente de probabilidad Dr. Cristian Díaz Vélez 77
  • 78. Dr. Cristian Díaz Vélez 78
  • 79. Dr. Cristian Díaz Vélez 79
  • 80. Dr. Cristian Díaz Vélez 80
  • 81. Dr. Cristian Díaz Vélez 81
  • 82. Dr. Cristian Díaz Vélez 82