Maestría Medicina

1. Radiología. 2015;57(S1):22-
-
-28
www.elsevier.es/rx
ARTÍCULO ESPECIAL
Lectura crítica de artículos de pruebas diagnósticas II:
análisis de resultados
G. Moratalla Rodríguez∗
Centro de Salud Loreto-Puntales, Distrito Sanitario Bahía de Cádiz-La Janda, Cádiz, España
Recibido el 15 de mayo de 2014; aceptado el 5 de noviembre de 2014
Disponible en Internet el 30 de diciembre de 2014
PALABRAS CLAVE
Diagnóstico;
Técnicas y
procedimientos
diagnósticos;
Diagnóstico por
Imagen;
Sensibilidad y
especificidad;
Valor predictivo
de las pruebas
Resumen Una nueva prueba diagnóstica debe validarse, mediante su comparación con un
estándar de referencia en un espectro apropiado de pacientes.
Las pruebas diagnósticas no son absolutamente exactas, sino que pueden existir falsos posi-
tivos y falsos negativos.
Una buena prueba diagnóstica será la que ofrezca una aceptable proporción de resultados
positivos en personas enfermas y una aceptable proporción de resultados negativos en personas
sanas.
La mejor medida de la utilidad de una prueba diagnóstica la constituyen los cocientes de
probabilidad, que determinan cuánto más probable es el resultado de una prueba entre las
personas enfermas que entre las sanas.
En el presente artículo se abordan las nociones estadísticas fundamentales para interpretar
los resultados de un artículo de pruebas diagnósticas, pero con un planteamiento orientado a la
clínica, dando prioridad a la comprensión de los conceptos frente a los elementos matemáticos.
© 2014 SERAM. Publicado por Elsevier España, S.L.U. Todos los derechos reservados.
KEYWORDS
Diagnosis;
Diagnostic techniques
and procedures;
Diagnostic imaging;
Sensitivity
and specificity;
Predictive value
of tests
Critical reading of articles about diagnostic tests (Part II): Analyzing results
Abstract A new diagnostic test needs to be validated through comparison with a reference
standard in an appropriate spectrum of patients.
Diagnostic tests are not perfectly accurate; on the contrary, there can be false-positive and
false-negative findings.
A good diagnostic test is that which provides an acceptable proportion of positive results
when a determinate condition is present in patients and an acceptable proportion of negative
results when it is absent.
∗ Autor para correspondencia.
Correo electrónico: morrogui@gmail.com
http://dx.doi.org/10.1016/j.rx.2014.11.004
0033-8338/© 2014 SERAM. Publicado por Elsevier España, S.L.U. Todos los derechos reservados.

2. Lectura crítica de artículos de pruebas diagnósticas II: análisis de resultados 23
The best measure of the usefulness of a diagnostic test is the likelihood ratio, which informs
us to what degree a particular result is more likely in a person in whom a condition is present
than in a person in whom the condition is absent.
The present article discusses the fundamental statistical concepts necessary to interpret the
results section of an article about a diagnostic test; however, the approach is clearly oriented
toward clinical practice, with emphasis on concepts rather than mathematics.
© 2014 SERAM. Published by Elsevier España, S.L.U. All rights reserved.
Introducción
El diagnóstico es un proceso complejo, siempre basado en
la incertidumbre. Esta incertidumbre se puede acotar por
medio de instrumentos estadísticos basados en la teoría de
la probabilidad1
. El proceso diagnóstico supone asignar a una
persona o grupo una cierta probabilidad de tener una enfer-
medad. Para conocer esa probabilidad es preciso obtener
información. Esa información permite que aumente (confir-
mar la enfermedad) o disminuya (descartar la enfermedad)
la probabilidad de asignar una etiqueta diagnóstica. La infor-
mación diagnóstica se puede obtener tanto de exploraciones
complementarias, como de síntomas o signos clínicos. Todas
estas fuentes de información pueden ser consideradas test
diagnósticos y sometidas a evaluación1
.
Los test diagnósticos (o pruebas diagnósticas) no son
absolutamente exactos, y existen situaciones en que
clasifican como enferma a una persona sana (falso positivo)
o bien como sana a una persona enferma (falso negativo)2
.
Existen diversos factores que afectan a los resultados de
un test, por lo cual es necesario que una nueva prueba
diagnóstica sea validada. La mayoría de los estudios de
validez de test diagnósticos se realizan mediante la compa-
ración del test con otra prueba considerada un estándar de
referencia (gold standard).
Un test es válido si detecta a la mayoría de las personas
con la enfermedad, descarta a la mayoría de las personas
sanas y sus resultados positivos indican una alta probabilidad
de que la enfermedad esté presente2
. En otras palabras, un
buen test diagnóstico será el que ofrezca una aceptable pro-
porción de resultados positivos en personas enfermas y una
aceptable proporción de resultados negativos en personas
sanas3
.
Las condiciones que se pueden exigir a un test diagnós-
tico para valorar su utilidad son básicamente tres: validez,
precisión y seguridad3
.
Por validez se entiende la capacidad de un test para
medir lo que realmente debe medir. En este concepto esta-
rán incluidas la sensibilidad y la especificidad.
Por precisión, reproducibilidad o fiabilidad se entiende
la capacidad de un test para ofrecer los mismos resultados
cuando se repite su aplicación. En la precisión influyen facto-
res como la propia variabilidad biológica, las características
inherentes al propio test y la influencia del observador.
En el diagnóstico radiológico es importante considerar el
efecto del observador, pues aunque una radiografía de tórax
puede ser capaz de detectar nódulos de unas determinadas
características hay que contar con la probabilidad de que el
observador pueda interpretarlo erróneamente.
Por seguridad entendemos la capacidad del test para
predecir la presencia o ausencia de enfermedad. Se mide
mediante los valores predictivos (positivo y negativo).
Es importante considerar otros aspectos como sencillez
de aplicación del test, aceptabilidad, seguridad y costes.
En este artículo se revisan los conceptos estadísticos que
se emplean en la evaluación de los resultados de un test
diagnóstico respecto a su precisión, validez y seguridad.
Algunas consideraciones sobre el proceso
de medición de los resultados de una prueba
diagnóstica
En los estudios de evaluación de pruebas diagnósticas,
se compara dicha prueba con un estándar de referencia,
al que se presupone superior jerarquía. Dicha compara-
ción ha de hacerse en unas condiciones de calidad en el
proceso de medida tanto de la prueba diagnóstica como
del estándar de referencia. Es importante considerar que
en el proceso de medición de la prueba diagnóstica o del
estándar de referencia, pueden cometerse errores tanto de
precisión como de validez.
La precisión se relaciona con la reproducibilidad o fiabili-
dad, es decir si las medidas son parecidas entre sí cuando se
repiten un número determinado de veces. La validez tiene
relación con la exactitud, es decir en qué medida se parecen
los resultados de la prueba o el estándar de referencia a la
realidad.
Aunque las condiciones en que se realizan las medidas de
la prueba y el estándar de referencia son importantísimas
en la calidad de los estudios sobre test diagnósticos, este
artículo se centra en las medidas de comparación entre
ambos. Los aspectos a considerar serán la magnitud de los
resultados y su precisión, tras comprender los cuales se
podrá proceder a su correcta interpretación y aplicación.
Primera medida de comparación: la fiabilidad,
reproducibilidad o precisión de las medidas
La fiabilidad o precisión de una prueba viene determinada
por la estabilidad de las mediciones cuando son repetidas
en condiciones similares4
. Diversos factores influyen en la

3. 24 G. Moratalla Rodríguez
Tabla 1 Interpretación de los resultados del índice kappa
Índice kappa (k) Interpretación de la fuerza de la
concordancia
< 0,20 Pobre
0,21-0,40 Débil
0,41-0,60 Moderada
0,61-0,80 Buena
0,81-1 Muy buena
variabilidad de las mediciones, pero son de especial consi-
deración en el diagnóstico radiológico los relacionados con
las variaciones de interpretación de los observadores: en pri-
mer lugar consigo mismo (variabilidad intraobservador); en
segundo lugar con otros observadores (variabilidad interob-
servador).
La fiabilidad puede medirse con diversos estimadores:
para variables categóricas con los índices kappa y kappa pon-
derado (según sean nominales u ordinales) y para variables
continuas con el coeficiente de correlación intraclase4
.
El índice kappa es una medida de la concordancia entre
distintas mediciones, y se calcula comparando en una tabla
de n x n los resultados de las diferentes interpretaciones de
medida, entre un observador consigo mismo, o entre varios
observadores5
. A modo de orientación, se presenta en la
tabla 1 una lista de categorías para interpretación del índice
kappa.
El índice kappa es muy utilizado para el análisis de con-
cordancia pues evita los problemas de interpretación de los
simples porcentajes de concordancia respecto a los errores
de este en los datos marginales. También tiene sus proble-
mas de aplicabilidad, y sus detractores.
Como conclusión, es importante considerar que si un
estudio aporta información sobre la fiabilidad de las medi-
ciones en la prueba diagnóstica y en el estándar de
referencia, incorpora sólidos argumentos para aceptar que
sus resultados son válidos, al menos en el aspecto de la
precisión de los test diagnósticos analizados.
La comparación jerárquica entre prueba
diagnóstica y estándar de referencia
La situación más simple para comparar una prueba diagnós-
tica con su estándar es aquella que presupone resultados
dicotómicos (ambos test son positivos o negativos), y que
el estándar es la prueba más próxima a la «certeza» diag-
nóstica. Aunque esta situación raras veces se encuentra en
la práctica clínica (ciertas mediciones son «indeterminadas»
y no caben en la categoría ni de positivo ni de negativo) la
emplearemos por cuestiones didácticas, pues permite expli-
car el cálculo de los indicadores para medir la validez de una
prueba diagnóstica.
La tabla 2 explica los descriptores básicos1
y la relación
entre ellos. Para que estas medidas tengan validez, es nece-
sario (entre otras cosas) que las mediciones de la prueba
diagnóstica y su estándar se realicen de manera ciega, pues
la interpretación de una prueba puede verse influida si quien
realiza la medición conoce previamente el resultado de su
comparación.
Tabla 2 Medidas de comparación de una prueba diagnós-
tica con su estándar de referencia
Estándar de referencia
Enfermo (+) Sano (-
-
-)
Prueba
diagnóstica
Positiva VP FP Tp
Negativa FN VN Tn
Te Ts P
FN: falso negativo; FP: falso positivo; P: población; Te: total de
enfermos; Tn: total de negativos; Tp: total de positivos; Ts: total
de sanos; VN: verdadero negativo; VP: verdadero positivo.
Cálculos verticales. Especificidad (Es) = VN/Ts; proporción de
falsos negativos (1-Se) = Fn/Te; proporción de falsos positivos
(1-Es) = FP/Ts; Sensibilidad (S) = VP/Te.
Cálculos horizontales. Valor predictivo positivo (VPP) = VP/Tp;
valor predictivo negativo (VPN) = VN/Tn; prevalencia (p) = Te/P.
Descriptores básicos
Para interpretar la tabla 2, se asume que el estándar de
referencia establece el diagnóstico. Comparando la prueba
con el estándar, observamos dos situaciones de coincidencia:
los verdaderos positivos (VP), o casos en que el resultado
positivo de la prueba y el estándar coinciden, y los verda-
deros negativos (VN). Cuando hay discordancia encontramos
casos de falsos positivos en los cuales el estándar es nega-
tivo y la prueba positiva, o falsos negativos (FN) en los que
el estándar es positivo y la prueba negativa3
.
Los VP son determinaciones «correctas» de la prueba y
los FN son determinaciones «incorrectas» de la prueba en la
población que tiene la enfermedad (casos clasificados por el
estándar como enfermos).
Los VN son determinaciones «correctas» de la prueba y
los FP son determinaciones «incorrectas» de la prueba en
la población que no tiene la enfermedad (casos clasificados
por el estándar como sanos).
Correcta e incorrecta es una forma de hablar, pues el
estándar de referencia perfecto no existe y sus mediciones
también están sometidas a error.
Cuando se compara una prueba con su estándar, se pue-
den estimar una serie de cálculos, aceptando que el estándar
define el diagnóstico de la enfermedad. Si dichos cálculos
se realizan desde el diagnóstico al resultado de la prueba,
se hacen en sentido vertical de la tabla. Si los cálculos se
realizan desde el resultado de la prueba al diagnóstico, se
hacen en sentido horizontal de la tabla. Los cálculos ver-
ticales informan de la validez de la prueba, y los cálculos
horizontales informan de la seguridad de la prueba.
Cálculos combinados verticales. Validez de la
prueba6
Siguiendo con la tabla 2, y leyendo en sentido vertical,
podemos estimar una serie de probabilidades de sucesos: la
probabilidad de que un caso se clasifique en cada una de las
cuatro casillas en relación al total de casos de su columna.
Dichas probabilidades se expresan como proporciones.
El primer cálculo que puede hacerse es la probabilidad
de que la prueba identifique a una persona como enferma
(prueba positiva) cuando realmente lo está (estándar

4. Lectura crítica de artículos de pruebas diagnósticas II: análisis de resultados 25
positivo). Basta dividir los VP entre el total de personas con
la enfermedad (Te). Este índice se denomina proporción
de verdaderos positivos o sensibilidad (Se). Por tanto
Se = VP/Te. Su probabilidad complementaria sería la pro-
porción de falsos negativos (probabilidad de que la prueba
clasifique a una persona como sana cuando realmente tiene
la enfermedad). Por tanto 1-Se = FN/Te. Una prueba muy
sensible tendrá una alta probabilidad de verdaderos positi-
vos y una baja probabilidad de falsos negativos: una prueba
sensible, cuando es negativa descarta con una alta proba-
bilidad la presencia de enfermedad. Puede usarse la regla
nemotécnica en inglés SnNout: Sn sensitivity, N negative,
out. Es decir: una prueba sensible negativa descarta.
El segundo cálculo que puede hacerse es la probabi-
lidad de que la prueba identifique a una persona como
sana (prueba negativa) cuando realmente lo está (estándar
negativo). Basta dividir los VN entre el total de personas
sanas (Ts). Este índice se denomina proporción de verda-
deros negativos o especificidad (Es). Por tanto Es = VN/Ts.
Su probabilidad complementaria sería la proporción de fal-
sos positivos (probabilidad de que la prueba clasifique a una
persona como enferma cuando realmente está sana). Por
tanto 1-Es = FP/Ts. Una prueba muy específica tendrá una
alta probabilidad de verdaderos negativos y una baja proba-
bilidad de falsos positivos: una prueba específica, cuando es
positiva confirma con una alta probabilidad la presencia de
enfermedad. Puede usarse la regla nemotécnica en inglés
SpPin: Sp Specificity, P positive, in. Es decir: una prueba
específica positiva confirma.
Los cálculos verticales informan de las características de
una prueba diagnóstica suponiendo que conocemos previa-
mente si la persona tiene la enfermedad. Esta situación es
propia de la investigación, pero no suele ser común en la
práctica clínica.
Tanto sensibilidad como especificidad son proporciones
y por tanto se pueden calcular sus intervalos de confianza,
igual que para cualquier proporción. Es un criterio de calidad
de un estudio de validez de pruebas diagnósticas que aporte
los intervalos de confianza de sus mediciones.
Cálculos combinados horizontales. Seguridad de la
prueba
Leyendo la tabla 2 en sentido horizontal podemos calcular
también una serie de probabilidades: la probabilidad de que
un caso se clasifique en cada una de las cuatro casillas en
relación al total de casos de su fila.
El primer cálculo que podemos estimar es la probabilidad
de presentar la enfermedad cuando la prueba ha resul-
tado positiva. Se define intuitivamente como proporción de
enfermos entre los test positivos, y se denomina valor pre-
dictivo positivo (VPP). Por tanto VPP = VP/Tp.
El segundo cálculo que podemos estimar es la probabili-
dad de estar sano cuando la prueba ha resultado negativa.
Se define intuitivamente como proporción de sanos entre
los test negativos, y se denomina valor predictivo negativo
(VPN). Por tanto VPN = VN/Tn.
Al contrario que la sensibilidad y la especificidad, que
son características inherentes a la prueba, los cálculos
horizontales son índices guiados por el resultado de la
prueba, e informan sobre las consecuencias, en términos de
probabilidad, de una prueba positiva o negativa7
. Su gran
ventaja es que son aplicables clínicamente, pues se basan
en el proceder habitual, pero sus resultados son muy depen-
dientes de la prevalencia de la enfermedad. Ello hace que
los valores predictivos de una prueba evaluada en unas
condiciones determinadas no puedan ser aplicables, en la
práctica, a la misma prueba aplicada en otras condiciones
diferentes, y este es precisamente el gran problema de su
aplicabilidad.
En la tabla 3 se muestra un ejemplo que aclara la influen-
cia de la prevalencia en los valores predictivos. Podemos
observar cómo al disminuir la prevalencia del 50% (100/200)
al 0,99% (100/10100), permanecen casi inalterables sensibi-
lidad y especificidad, el VPP disminuye y el VPN aumenta.
Índices que permitan comparar pruebas
diagnósticas
Otra forma de describir el comportamiento de una prueba
diagnóstica es mediante el empleo de los cocientes de
probabilidad, que surgen de la necesidad de disponer de
índices que no dependan de la prevalencia de la enfer-
medad. Los cocientes de probabilidad (llamados también
likelihood ratios, razones de verosimilitud o razones de pro-
babilidad) permiten resolver el conflicto de la combinación
entre sensibilidad y especificidad1
.
El cociente de probabilidad, estima cuánto más probable
es el resultado de una prueba en las personas con enferme-
dad en relación a las personas sanas.
Existen dos tipos de cocientes de probabilidad, según los
resultados posibles de la prueba: cociente de probabilidad
positivo, y cociente de probabilidad negativo.
El cociente de probabilidad positivo (CP + ) estima cuánto
más probable es obtener un resultado positivo en sujetos
enfermos que en sujetos sanos. Si nos fijamos en la tabla 2,
vemos que la probabilidad de obtener un resultado positivo
en sujetos enfermos equivale a la proporción de verdaderos
positivos, es decir la sensibilidad (Se). La probabilidad de
obtener un resultado positivo en sujetos sanos equivale a la
proporción de falsos positivos, es decir el complementario
de la especificidad (1-Es). Por tanto (CP + ) = (Se)/(1-Es).
El cociente de probabilidad negativo (CP-) estima cuánto
más probable es obtener un resultado negativo en sujetos
enfermos que en sujetos sanos. La probabilidad de obtener
un resultado negativo en sujetos enfermos equivale a la pro-
porción de falsos negativos, es decir el complementario de
la sensibilidad (1-Se). La probabilidad de obtener un resul-
tado negativo en sujetos enfermos equivale a la proporción
de verdaderos negativos, es decir la especificidad (Es). Por
tanto (CP-) = (1-Se)/(Es).
Su interpretación es similar al riesgo relativo: los cocien-
tes de probabilidad adoptan valores entre 0 e infinito, siendo
uno el valor nulo (igualdad de probabilidad). Cuanto más se
eleve el CP por encima de uno más se incrementa la probabi-
lidad de diagnóstico; cuanto más disminuya el CP por debajo
de uno más disminuirá la probabilidad de diagnóstico4
. Pode-
mos interpretarlos de la siguiente manera:
• CP >10: incrementos amplios de la probabilidad diagnós-
tica.
• CP 5-10: incrementos moderados de la probabilidad diag-
nóstica.

5. 26 G. Moratalla Rodríguez
Tabla 3 Ejemplo de la influencia de la prevalencia en los índices de comparación de una prueba diagnóstica con su estándar
de referencia
Característica evaluada
Presente (Prueba de referencia +) Ausente (Prueba de referencia -
-
-)
Prueba diagnóstica + 80 30 110
Prueba diagnóstica -
-
- 20 70 90
100 100 200
IC 95%
Sensibilidad 80,0% 71,1% a 86,7%
Especificidad 70,0% 60,4% a 78,1%
Valor predictivo positivo 72,7% 63,7% a 80,2%
Valor predictivo negativo 77,8% 68,2% a 85,1%
Característica evaluada
Presente (Prueba de referencia +) Ausente (Prueba de referencia -
-
-)
Prueba diagnóstica + 80 3000 3080
Prueba diagnóstica -
-
- 20 7000 7020
100 7000 10100
IC 95%
Sensibilidad 80,0% 71,1% a 86,7%
Especificidad 70,0% 69,1% a 70,9%
Valor predictivo positivo 2,6% 2,1% a 3,2%
Valor predictivo negativo 99,7% 99,6% a 99,8%
• CP 2-5: incrementos pequeños de la probabilidad diagnós-
tica.
• CP 1-2: incrementos insignificantes de la probabilidad
diagnóstica.
• CP 1: sin cambios de la probabilidad diagnóstica.
• CP 0,5-1: descensos insignificantes de la probabilidad
diagnóstica.
• CP 0,2-0,5: descensos pequeños de la probabilidad diag-
nóstica.
• CP 0,1-0,2: descensos moderados de la probabilidad diag-
nóstica.
• CP < 0,1: descensos amplios de la probabilidad diagnós-
tica.
La principal ventaja de los cocientes de probabilidad, es
que permiten calcular la probabilidad posprueba de tener
la enfermedad, para un contexto en el que esta se presente
con una prevalencia determinada. Conocidos los cocientes
de probabilidad de una prueba diagnóstica y la probabilidad
que tiene una persona de presentar una enfermedad antes
de aplicar dicha prueba (probabilidad preprueba), podemos
conocer mediante cálculos estadísticos (aplicación del teo-
rema de Bayes) en qué medida cambia la probabilidad de
estar enfermo si en la prueba se obtienen resultados positi-
vos o negativos (según el cociente de probabilidad aplicado).
En términos generales, el teorema de Bayes relaciona la pro-
babilidad de un suceso frente a otro: vincula la probabilidad
de un suceso A dado un suceso B con la probabilidad de B
dado A.
En la tabla 4 se pueden ver los cálculos bayesianos. Se
parte de una prueba con unos cocientes de probabilidad
determinados, y la probabilidad preprueba estimada es del
6%. Si la prueba es positiva la probabilidad de padecer la
Tabla 4 Ejemplo de la aplicación de los cocientes de pro-
babilidad para conocer la probabilidad posprueba
Sensibilidad 94,1% 87,0 a 97,5%
Especificidad 87,5% 78,5 a 93,1%
Valor predictivo
positivo
88,9% 80,7 a 93,9%
Valor predictivo
negativo
93,3% 85,3 a 97,1%
Proporción de falsos
positivos
12,5% 6,9 a 21,5%
Proporción de falsos
negativos
5,9% 2,5 a 13,0%
CPP o LR(+) 7,53 4,21 a 13,48
CPN o LR(-) 0,07 0,03 a 0,16
Cálculo de las probabilidades posprueba
(teorema de Bayes)
Probabilidad
preprueba estimada
6,0%
IC 95%
Probabilidad
posprueba positiva
(PPPP)
32,5% 23,7 a 42,7%
1 -PPPP 67,5% 57,3 a 76,3%
1 - PPPN 99,6% 94,3 a 100,
Probabilidad
posprueba negativa
(PPPN)
0,4% 0,0 a 5,7%

6. Lectura crítica de artículos de pruebas diagnósticas II: análisis de resultados 27
enfermedad aumenta hasta más de un 30%. En cambio si la
prueba es negativa, la probabilidad de estar enfermo dismi-
nuye a menos del 0,5%. Se omitirán los cálculos estadísticos,
pues en la actualidad pueden emplearse calculadoras que
facilitan al clínico el proceso matemático.
Apliquemos un ejemplo. La decisión clínica consiste en
considerar la indicación de una angio-TC pulmonar para el
diagnóstico de tromboembolismo pulmonar. Dicha prueba
tiene una sensibilidad de 83% y una especificidad de 96%,
con unos cocientes de probabilidad CP+ 20,74 y CP- 0,17
respectivamente8
. Se atiende a un paciente que presenta un
edema y enrojecimiento de toda la pierna izquierda, episo-
dio de disnea y dolor torácico, tiene taquipnea con sat O2
98% y en la radiografía de tórax se aprecia un derrame pleu-
ral mínimo. Estimaríamos que la probabilidad de tener un
tromboembolismo pulmonar, antes de hacer la prueba sería
del 90%. Aplicando los CP de la angio-TC pulmonar la proba-
bilidad posprueba, en caso de ser positiva se incrementaría
al 99%. Si el resultado fuera negativo la probablidad de tener
un tromboembolismo se reduciría al 59%. En este caso, en
que la clínica aporta información favorable a una alta pro-
babilidad preprueba a favor del diagnóstico el rendimiento
de hacer una prueba más podría ser discutible.
Si el caso fuera un contexto de muy baja probabilidad
preprueba (pongamos el 1%) la probabilidad de tener un
tromboembolismo en caso de hacer una angio-TC con resul-
tado positivo aumentaría al 18%, y se reduciría al 0,1% en
caso de resultado negativo. Hacer la prueba en estas condi-
ciones aporta un valor añadido también discutible.
Supongamos que atendemos a un paciente que tiene
edema en toda la pierna, con empastamiento, se queja de
accesos de tos, y la radiología es normal. Estimamos que su
probabilidad de tener un tromboembolismo pulmonar es del
50%. Si la angio-TC fuese positiva la probabilidad del diag-
nóstico de tromboembolismo se incrementa al 95%, mientras
que si fuese negativa se reduce al 15%. En condiciones de
mayor incertidumbre previa, hacer una prueba con buenos
cocientes de probabilidad ofrece un rendimiento mayor.
Otras ventajas de los cocientes de probabilidad son: per-
miten comparar pruebas entre sí o evaluar test secuenciales,
son intuitivos de interpretar, y evitan el cálculo de los valo-
res predictivos. Entre sus desventajas están la ausencia de
linealidad, y la necesidad de convertir las probabilidades en
odds en el cálculo de la probabilidad posprueba9
.
En los estudios que evalúan pruebas diagnósticas, los
cocientes de probabilidad se obtienen a partir de medi-
das en una muestra de una población, por lo cual siempre
tienen que acompañarse del correspondiente intervalo de
confianza.
Pruebas diagnósticas con resultados múltiples
o continuos. Curvas ROC
Hasta el momento hemos analizado escenarios en que la
prueba diagnóstica solamente podría tener dos resultados:
positivo/negativo. Un ejemplo típico de esto sería el cultivo
de una muestra biológica.
Existen muchas pruebas que se miden con una variable
ordinal, o con una variable continua. Un ejemplo sería el
nivel de glucemia para diagnosticar la diabetes mellitus.
1
Buena
Regular
Mala
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
1-Especificidad
Sensibilidad
Tipos de curvas ROC
Figura 1 Ejemplo de construcción de curvas ROC. Tomada de:
Hrc.es (2014). Curvas ROC [online] [consultado 27 Abr 2014].
Disponible en: http://www.hrc.es/bioest/roc 1.html.
La primera decisión que se podría adoptar es definir un
punto de corte, o umbral de diagnóstico entre todos los valo-
res posibles de la variable, pero suele ser una decisión difícil
de tomar en la práctica pues no existe un punto de corte
que discrimine perfectamente a los sujetos enfermos de los
sanos. Más bien al contrario, lo que suele ocurrir es un sola-
pamiento de los resultados de las pruebas diagnósticas en
las poblaciones enferma y sana. En el ejemplo anterior, una
persona podría estar sana con una glucemia basal de 128, y
otra podría tener diabetes con una glucemia de 124.
Así, las características intrínsecas de la prueba (sensibi-
lidad y especificidad) van a variar según donde se determine
el punto de corte. En nuestro ejemplo, un punto de corte
demasiado alto asegura una alta especificidad a costa de una
baja sensibilidad (confirma la enfermedad si la prueba es
positiva, pero no descarta la enfermedad si la prueba
es negativa). Al contrario un punto de corte demasiado bajo
asegura una alta sensibilidad, pero a costa de una baja espe-
cificidad (descarta la enfermedad si la prueba es negativa,
pero no confirma la enfermedad si la prueba es positiva).
De todo ello se deduce, intuitivamente, que el punto de
corte ideal será el que determine el mejor equilibrio entre
sensibilidad y especificidad.
Para determinar la relación entre la sensibilidad y especi-
ficidad de una prueba, en función del umbral de diagnóstico
o punto de corte, se construyen las llamadas curvas ROC
(Receiving Operating Characteristics). En ellas se represen-
tan en el eje «y» los valores de la sensibilidad (Se) para
cada punto de corte, y en el eje «x» los valores del comple-
mentario de la especificidad o proporción de falsos positivos
(1-Es)10
.
En la figura 1 se expone un ejemplo de construcción de
curvas ROC. La prueba perfecta sería aquella que tuviese
un punto de corte que se aproximase al 100% de Se y al
0% de proporción de falsos positivos (1-Es). En la figura
puede comprobarse que las curvas ROC de una buena prueba
diagnóstica son aquellas cuyo vértice se aproxima al ángulo
superior izquierdo del eje de coordenadas (máxima sensibi-
lidad y especificidad). Una prueba inútil sería aquella cuya
curva ROC fuese la diagonal, pues en todos los puntos de

7. 28 G. Moratalla Rodríguez
corte coincidirían la Se (proporción de verdaderos positivos)
con 1-Es (proporción de falsos positivos).
Conclusiones: puntos clave para analizar los
resultados de un artículo de pruebas
diagnósticas
• Un artículo de evaluación de pruebas diagnósticas debe
proporcionar información respecto a validez, fiabilidad y
seguridad.
• La validez se mide con los cálculos de sensibilidad y espe-
cificidad, que deben mostrarse en los resultados o, al
menos, aportar información que permita su cálculo.
• Es importante que aporten información sobre la fiabilidad,
en especial si en la prueba intervienen observadores. La
fiabilidad se mide en la mayoría de los casos mediante
análisis de concordancia con el índice kappa.
• La seguridad se mide con el cálculo de los valores pre-
dictivos, aunque estos en la práctica tienen un valor muy
limitado por ser influidos de manera importante por la
prevalencia de la enfermedad.
• Un estudio debe proporcionar información que permita
el cálculo de los cocientes de probabilidad. Si la prueba
tiene varios niveles o puntos de corte, se deben poder cal-
cular los cocientes de probabilidades correspondientes.
• Si la prueba diagnóstica permite obtener resultados múl-
tiples o continuos, debe evaluarse mediante curvas ROC.
• Para informar de la precisión de los resultados todos los
cálculos deben incorporar el intervalo de confianza.
En este artículo se ha obviado, en la medida de lo posible,
describir las fórmulas para los cálculos estadísticos. Existen
calculadoras disponibles en la web que permiten realizar
todos los cálculos relacionados con las pruebas diagnósticas.
En la página web de CASPe puede descargarse una de ellas:
http://redcaspe.org/drupal/?q=node/3011
.
Pueden encontrarse otros ejemplos en la literatura cien-
tífica de radiología, así como referencias de interés para el
radiólogo que desee profundizar en el campo de los estudios
de pruebas diagnósticas12
.
Responsabilidades éticas
Protección de personas y animales. Los autores declaran
que para esta investigación no se han realizado experimen-
tos en seres humanos ni en animales.
Confidencialidad de los datos. Los autores declaran que en
este artículo no aparecen datos de pacientes.
Derecho a la privacidad y consentimiento informado. Los
autores declaran que en este artículo no aparecen datos de
pacientes.
Conflicto de intereses
El autor declara no tener ningún conflicto de intereses.
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