Este documento discute conceptos estadísticos relacionados con pruebas médicas como valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, sensibilidad y especificidad. Explica que el valor predictivo de una prueba depende de la prevalencia de la enfermedad en la población y que los resultados siempre deben interpretarse en su contexto. También aborda la variabilidad y subjetividad en la lectura de pruebas y cómo medir el acuerdo entre observadores.

1. • Probabilidad de que un paciente se enferme
• Valor predictivo positivo
• Valor predictivo negativo

2. • Falsos positivos

3. • Cuanto más alta es la
prevalencia, mayor es el
valor predictivo.
• Los resultados de
cualquier prueba deben
interpretarse en el
contexto de la prevalencia
de la enfermedad en la
población de la cual
procede el sujeto.

4. • Valor predictivo en riego alto -> 82,9%
• Amniocentesis en bajo riesgo -> S. Down y otros
• Valor predictivo en riesgo bajo -> 41%

6. • ¿Por qué la especificidad tiene un efecto mayor que la
sensibilidad sobre el valor predictivo?
• R:Debido a que nos enfrentamos a enfermedades
infrecuentes.

7. Fiabilidad/ reproductividad
de las pruebas
Variación en cada sujeto
Variación en cada
observador
Variación entre
observadores

9. Las pruebas y exploraciones difieren en el grado con el cual los
factores subjetivos se introducen en la conclusión del observador, y
cuanto mayor el elemento subjetivo de la lectura, mayor es la
variación de cada observador

10. Dos examinadores no siempre llegan al mismo
resultado.
• Porcentaje de acuerdo global
• Estadística de Kappa

11. Se divide la suma por el numero total de
radiografías y se multiplica el resultado por 100

14. 1)¿Cuánto mejor es el acuerdo observado menos
porcentaje de acuerdo que seria de esperar solo
por azar?:
Porcentaje de acuerdo observado – porcentaje de
acuerdo sólo al azar.
2) ¿Cuánto es lo máximo que pueden mejorar su
acuerdo dos observadores sobre el acuerdo que
podría esperarse solo por el azar?:
100% - porcentaje de acuerdo solo por el azar