El documento habla sobre la teoría de la medición en epidemiología. Explica conceptos como precisión, validez, error, sesgo y cómo se evalúan los instrumentos de diagnóstico mediante indicadores de sensibilidad, especificidad y valores predictivos. También cubre la confiabilidad de los instrumentos y cómo medirla a través del índice kappa.

1. DIAGNOSTICO EN EPIDEMIOLOGIA

2. TEORIA DE LA MEDIDA
• Como disciplina científica autónoma, la
epidemiologia ha avanzado en lo que se
refiere al desarrollo y a la evaluación del
desempeño de los instrumentos de medida y
en el problema de la variación de las medidas
en la investigación sobre los fenómenos de
salud-enfermedad-cuidado.
• La variación de las medidas abarca: el error y
el sesgo.

3. Concepto de error
• Implica una modalidad por
azar,aleatoria,indeterminada, dispersión
inherente a cualquier medida ( elegir un grupo
de personas por la edad)
• El opuesto al error: y por lo tanto indicativo de
una cierta calidad a ser buscada en el proceso
de medida ES LA PRECISION.

4. Concepto de sesgo
• Tiene carácter de variación
sistematica,resultado del desvío o de la
distorsión de la propia operación de medida, de
su instrumento o de su operador.
( E.G. con ecografía: - + 2 semanas)
• El opuesto de sesgo es la VALIDEZ.

5. continuacion
• PRECISION Y VALIDEZ SON PROPIEDADES
ESENCIALES DE LOS INSTRUMENTOS
DIAGNOSTICOS.
• PRECISION: es evaluada por Indicadores de
Confiabilidad.
• VALIDEZ: se expresa por sensibilidad,
especificidad y valor predictivo.

6. Juego del tiro al blanco
• Baja precisión( los tiros se dispersan en toda la superficie
del blanco) y validez(cierta proximidad al blanco algunos
aciertan).
• Baja precisión y baja validez( se dispersan y fuera
del blanco).
• Alta precisión( son precisos ) baja validez(no
aciertan al blanco).
• Alta precisión y alta validez ( consistentemente
aciertan el blanco).
• Se tiene en cuenta a la persona que dispara el
arma ( precisión) y al tirador-arma ( validez)

7. Baja precisión( los tiros se dispersan en toda la superficie del
blanco) y validez(cierta proximidad al blanco algunos aciertan).

8. Baja precisión y baja validez( se dispersan y fuera del
blanco).

9. Alta precisión( son precisos ) baja validez(no aciertan al
blanco).

10. Alta precisión y alta validez ( consistentemente aciertan el
blanco).

11. EN LA INVESTIGACION CLINICA
• En el área de la salud se trabaja en general con un
blanco móvil y cambiante( pac o poblacion) , por
lo cual el diseño del blanco debe tener sus
contornos bien definidos para tener la mayor
precisión posible.
• Fuentes de información.
• El entrevistado o informante( credibilidad:
mentiras, suposiciones, informaciones de otros.)
• El entrevistador y el instrumento de recolección
de datos(se debe usar la estandarización de la
aplicación de los instrumentos de registros de
datos.)

12. VALIDEZ
• SENSIBILIDAD: es la capacidad de un
instrumento de reconocer
verdaderos positivos.
• ESPECIFICIDAD: es la capacidad de
reconocer verdaderos negativos.

13. continuacion
• Un instrumento tendrá validez
perfecta si fuera capaz de seleccionar
todos los enfermos en la población
( 100% sensible)
• y si no incluye entre los casos
sospechados ninguna persona sana
(100% especifico).

14. VALIDEZ
• Test Y para diagnosticar la Enfermedad X .
Según el test Y :produce un puntaje para individuos
sanos y enfermos.
(incluidos entre esto: falsos posit)
• Sospechosos: clínicamente enfermo:
verdaderos positivos
• No sospechosos: examen clínica. Neg. , laborat neg. .
verdaderos negativos
(incluidos entre estos : falsos neg)

15. SENSIBILIDAD
• La proporción de aciertos de un instrumento en
el reconocimiento de los verdaderos positivos
frente al total de enfermos : SENSIBILIDAD
Sens = NUM DE VERDADEROS POSITIVOS
TOTAL DE CASOS DEL TEST 100
RECONOCER VERDADEROS ENFERMOS.

16. ESPECIFICIDAD
• La proporción de aciertos del instrumento en
relación al reconocimiento de los individuos
sanos.
Esp= NUM DE VERDADEROS NEGATIVOS
TOTAL DE SANOS EN EL TEST 100
RECONOCER LOS VERDADEROS SANOS

17. EJEMPLOS DE ANALISIS DE
VALIDACION
a)Grupos de casos:330 niños diagnosticados clínicamente como
portadores de la enfermedad diarrea
b)Grupo de comparacion:350 del mismo sexo y edad menor de 1 año.
c)Verdaderos positivos:300 con diarrea
d) Verdaderos negativos:305 sanos
e)Falsos negativos:30 ( casos de diarrea. Clasificadas equivocadamente
como sanos).
f)Falsos positivos:45 ( sanos considerados como enfermos)
Sen=300 100 = 90,9% Esp= 305 100 =87,1%
330 350
COPROCULTIVO!!.

18. Incluso las escalas de predicción clínica (las
más utilizadas son las de Centor y McIsaac
–
SCORE TOTAL DE FERINGITIS
N %
SBGA +
N%
0 42 3
1 200 37
2 576 118
3 552 162
4 365 163
5
EDAD; 3-5 años
FIEBRE MAYOR DE 38
ADENOPATIA
SUBANGULOMAXILAR
113
INFLAMACION O
EXUDADO AMIGDALAR
AUSENCIA DE TOS.
70

19. SENSIBILIDAD DE LAS PRUEBAS DE DETECCION RAPIDA
DE ANTIGENOS CON RESPECTO AL CULTIVO
PDRA SENSIBILIDAD% ESPECIFICIDAD%
INMUNOENSAYO
ENZIMATICO
80 A 97% 93 A 100%
INMUNOENZAYO
OPTICO
75 A 97% 89 A 99%
CULTIVO 90 % 91 -100 %

20. VALOR PREDICTIVO
• En la investigación poblacional ( y en la
practica clínica) existe un elemento de la
realidad que modificara los indicadores de
desempeño del instrumento PREVALENCIA
• Para estimar la validez del instrumento en
condiciones reales de investigación, debemos
calcular, para cada franja de prevalencia
VALOR PREDICTIVO

21. VALOR PREDICITVO
• Valor predictivo positivo o negativo es la
probabilidad de que cada positivo o negativo del
test sea respectivamente un caso o un sano.
• Valor predictivo positivo = núm. de verdaderos positivos 100
( VP ) total de positivos en el Test
• Valor predictivo negativo= núm. de verdaderos negativos 100
( VP ) total de negativos en el Test

22. CALCULANDO VALORES PREDICTIVOS
• Es posible estimar el VP del Test Y, dada la
proporción ( prevalencia ) de 330 casos en 680
individuos examinados en el estudio .
VPP = 300 100= 86,9%
345
VPN= 305 100 = 91,0%
335

23. Desempeño del instrumento Y en relación al
diagnostico de la enfermedad X
CLASIFICACION DEL
INSTRUMENTO Y
Clasificación de referencia
Enfermos sanos
Totales
Sospechosos 300 45 345
No sospechosos 30 305 335
TOTALES 330 350 680
VPP = 300 100= 86,9%
345
VPN= 305 100 = 91,0%
335

24. CONCEPTOS
• No existen instrumentos con error absoluto o
acierto completo. Los test de validación dan
una idea cuantificada de la validez del
instrumento, de su poder de reconocer la
presencia de determinadas características en
los sujetos bajo examen.
• Tenemos instrumentos que consiguen una
sensibilidad mayor en desmedro de la
especificidad o viceversa.

25. • Hay que hacer diagnostico para la identifica-
cion de casos para un tratamiento clínico que
puede ser nocivo, en este caso va a ser
necesario un instrumento con mayor
ESPECIFICIDAD porque no queremos tratar
personas que no tengan la enfermedad.
Pero si disponemos de un tratamiento que es
inocuo o si no se tiene la intención de
intervenir clínicamente se puede elegir un
instrumento de mayor SENSIBILIDAD.
Ejemplos

26. CONFIABILIDAD
• En cualquier estudio de investigación una cuestión
clave es la fiabilidad de los procedimientos de
medida empleados.
• Cualidad exclusiva de los instrumentos de
recolección de datos.
• Confiabilidad no tiene nada que ver con Confianza.
• Los datos tienen una confiabilidad muy buena: se
refiere que los resultados de un mismo
instrumento no varían a pesar de provenir de
distintos operaradores, de diferentes evaluadores
o en momentos distintos.

27. CONFIABILIDAD
• Mide la variación de la medida , mide la
estabilidad o consistencia de la medición.
• Confiabilidad re-test : estabilidad de un
instrumento en el tiempo.
test Y test Y
sujeto s sujeto s
Momento 1 momento 2

28. Confiabilidad
• Confiabilidad de aplicación: los resultados no varían de
un instrumento utilizado por diferentes entrevistados.
Observador A -----------------Test Y
SUJETO S
Observador B -----------------Test Y
• Confiabilidad de evaluación: la evaluación de un
instrumento por dos o mas evaluadores
Evaluador A
Test Y Observador A
Evaluador B
Sujeto S

29. Confiabilidad
• Tipos de medidas producidas por el instrumento
pueden ser :
nominales numéricas : ej. diagnostico
continuas :ej. score
ordinales : ej. ranking de posiciones
Si del instrumento resulta una variable nominal( el
examen clínico) la forma mas simple de análisis
es el calculo de porcentuales de concordancia.

30. INDICE DE KAPPA
• Corrige la medida de confiabilidad para la
distribución aleatoria de eventos , propiciando
un testeo de la significación de la concordancia.
• K= ∑ Po- Pc
1 – Pc
Po: proporción de concordancias observadas.
Pc: proporción de concord.estadisticamente
esperadas.
El índice de Kappa medirá el desvió de los valores
casuales esperados, aproximadamente de 1,0
cuanto mas fuerte sea la confiabilidad del
instrumento utilizado.

31. Índice kappa
• Índices de concordancia
• Caso más sencillo: 2 observadores y variable dicotómica.
• Ejemplo: dos radiólogos independientes informan como
neumonía sí/no 100 radiografías.
Radiolog A
Radiolog B
Radiolog A NEUMONIA
S/NEUMONIA TOTAL
NEUMONIA 4 (a) los dos 6 (b) 10 (r)
S/NEUMONIA 10 (c) 80 (d)los dos 90 (s)
TOTAL 14 (t) 86 (u) 100 (N)
siendo N el número total de individuos observados, a el número
de ellos al que ambos observadores clasifican como positivo y d
ambos observ. Clasifican como negativos.

32. Índice de Kappa
• Existen varios índices de concordancia
propuestos, el más obvio es la proporción de
acuerdos observados, es decir (a + d)/N.
• Este índice es muy intuitivo y fácilmente
interpretable: tomará valores entre 0 (total
desacuerdo) y 1 (máximo acuerdo)
• T: radiolog A clasifica como positivo
• R : radiolog B clasifica como positivo
p= t/N p= r/N
RxT SxU Pc = rxt † su
N² N² N²

33. Índice Kappa
Po = 4 80
100 = 0,84
es decir, ambos radiólogos coinciden en un 84% de las radiografías.
Pc = 10 x 14 80x86 = 0,788
100²
K= 0,84 – 0,788 = 0,245
1 – O,788
es decir, el grado de acuerdo una vez corregido el debido al
azar es mucho más modesto que lo que indicaba el 84% de
acuerdo "crudo". Según la interpretación anterior, el acuerdo
observado está compuesto por un 24,5% del acuerdo
máximo y un 78,8% del esperado por azar.

34. Índice Kappa
Landis y Koch propusieron, y desde entonces ha
sido ampliamente usada, la siguiente escala de
valoración del k
kappa grado de acuerdo
• < 0,00 sin acuerdo
• >0,00 - 0,20 insignificante
• 0,21 - 0,40 discreto
• >0,41 - 0,60 moderado
• 0,61 - 0,80 sustancial
• 0,81 - 1,00 casi perfecto

35. Índice Kappa
• El coeficiente K ( kappa) toma valores entre
1 y 1, cuando mas cercano al 1 mayor es
el grado de concordancia inter-observador.
El valor de K = a CERO refleja que la
concordancia observada es precisamente la
que se espera a causa exclusiva del azar.