Este documento presenta información sobre la interpretación de resultados de pruebas diagnósticas, incluyendo cómo calcular la probabilidad posprueba y los valores predictivos de una prueba. Proporciona resultados específicos para ferritina sérica como prueba de anemia ferropriva, mostrando sensibilidad, especificidad y otros indicadores. También describe estrategias como aplicar pruebas en serie o paralelo y el uso de curvas COR para definir puntos de corte optimizados.

1. Guía para la interpretación de la RP Fuente: Adaptado de: Jaeschke R, Guyatt GH, Sackett DL. User´s guide to the medical literature. III. How to use an article about a diagnostic test. B. What are the results and will they help me in caring for my patients?. JAMA 1994; 271: 704.

2. Obtención de probabilidad posprueba Prevalencia = Probabilidad preprueba de tener la enfermedad = a + c / N Momio preprueba = __Prevalencia 1 – prevalencia Sensibilidad = Proporción de individuos con la enfermedad positivos a la prueba = a / a + c Proporción de falsos positivos = Proporción de individuos sin la enfermedad positivos a la prueba = 1 – especificidad = b / b + d Razón de probabilidades (+) = Sensibilidad = a / a + c 1 – especificidad b / b + d Momio preprueba x razón de probabilidad = momio posprueba Momio posprueba / (Momio posprueba + 1) = Probabilidad posprueba = Valor predictivo de una prueba positiva

3. Resultados sobre ferritina sérica como prueba diagnóstica para anemia ferropriva

4. Resultados de la prueba Indicador Valor IC (95%) ------------------------- ---------- --------------------------------------------- Sensibilidad (%) 90.36 88.26 92.45 Especificidad (%) 84.75 83.04 86.45 Índice de validez (%) 86.51 85.17 87.84 Valor predictivo + (%) 73.03 70.23 75.83 Valor predictivo - (%) 95.06 93.96 96.16 Prevalencia (%) 31.37 29.56 33.18 Índice de Youden 0.75 0.72 0.78 Razón de verosimilitud + 5.92 5.30 6.63 Razón de verosimilitud - 0.11 0.09 0.14

7. Curvas COR El comportamiento gráfico de los diferentes puntos de corte que pueden establecerse, (receiver operator characteristic curve), ofrece una imagen de gran utilidad para definir aquel en el cual se alcanza el objetivo de la aplicación de una prueba, que puede ser: Obtener la mayor sensibilidad posible, sacrificando la especificidad. Obtener la mayor especificidad, a costa de la sensibilidad. Identificar el punto en que se conservan, simultáneamente, la mayor sensibilidad y especificidad. Comparar los resultados de varias pruebas.

10. Estrategias en la aplicación de pruebas de diagnóstico En serie Implica la aplicación de dos o más pruebas, en secuencia, de tal forma que sólo pasan a la segunda quienes resultaron positivos a la primera. Ejemplo: Papanicolaou biopsia El efecto logrado es un incremento en la especificidad.

11. Estrategias en la aplicación de pruebas de diagnóstico En paralelo Implica la aplicación de dos o más pruebas, incluso simultáneas, cuyo resultado se valora de manera independiente, de tal forma que se considera como sospechoso a aquel que haya sido positivo al menos a alguna de las pruebas o a todas. Por ejemplo: Baciloscopías o coproparasitoscópicos El efecto es un aumento de la sensibilidad.

12. Preguntas sobre una prueba diagnóstica válida Se encuentra disponible, es barata, exacta y precisa en nuestro medio? Existe una estimación clínicamente sensible de la probabilidad preprueba? Las probabilidades posprueba ayudarán al paciente?