Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
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
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.
15.
16.
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).
18.
19.
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
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
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