1. PRUEBAS
DIAGNÓSTICAS

2. Razones para hacer
pruebas diagnósticas
1. Incrementar la certeza de presencia o ausencia de
una enfermedad.
2. Para apoyar un manejo terapéutico determinado.

3. 3. Como adyuvante en el pronóstico.
4. Para monitorizar el curso clínico de una entidad
nosológica.
5. Para medir la capacidad de uno o más órganos o
sistemas en un individuo.

4. Evaluación de pruebas
diagnósticas
Una prueba aplicada en enfermos y en no enfermos dará
diferentes resultados, en los enfermos esta variabilidad puede
reflejar diferencias en la gravedad de la enfermedad o una
respuesta individual a la misma
Es esencial definir un grupo de pacientes que, sin lugar a dudas
padecen la enfermedad

5. Prueba de Oro (Gold Standard)
Es la prueba o criterio usado para definir inequívocamente una
enfermedad
Puede tratarse de una biopsia, un angiograma, una necropsia u
otras
Esta prueba o criterio usado para identificar definitivamente alos
que tienen la enfermedad es un requisito para examinar la utilidad
diagnóstica de cualquier prueba nueva o no evaluada.

6. Prueba de Oro (Gold Standard)
En casi todos los casos solo se tiene la mejor prueba disponible
o la más antigua, se parte de una suposición que esta
diagnosticará al 100% de casos o que permita hacer diagnosticos
perfectos, pero esto no es posible
A lo más nos preguntaremos si la prueba a evaluar esta a la altura
de la mejor de las pruebas antiguas.

7. ¿Qué es sensibilidad?
• Es la probabilidad de obtener una prueba
positiva entre los pacientes con la
enfermedad.
• Para acordarse de esto, los sajones utilizan
una nemotecnia, PID (positive in disease.)

8. VALIDEZ
• Sensibilidad: Es la probabilidad de
clasificar correctamente a un individuo
enfermo, es decir, la probabilidad de que
un enfermo obtenga un resultado
positivo. La sensibilidad es, por lo tanto,
la capacidad del test para detectar la
enfermedad.

9.          
         
         
          “Sanos”
Sospechosos
         
         
         
         
          Enfermos
         

10.          
          Prueba positiva
         
         
Prueba negativa
         
         
         
         
         
         

11.          
          Prueba positiva
         
         
Prueba negativa
         
         
         
sensibilidad
         
Enfermos = 30
          Positivos entre los enfermos = 21
21/30= 0.7 ó 70%
         

12. ¿Qué es especificidad?
• Probabilidad de obtener una prueba negativa
entre aquellos pacientes sin la enfermedad.
• Para esto, la nemotecnia sajona sería NIH
(negative in health.)

13. • Especificidad: Es la probabilidad de clasificar
correctamente a un individuo sano, es decir, la
probabilidad de que para un sujeto sano se
obtenga un resultado negativo. Se puede
definir como la capacidad para detectar a los
sanos.

14.           especificidad
Sanos = 70
          Negativos entre los sanos =
67
          67/70= 0.95 ó 95%
         
         
          Prueba positiva
         
          Prueba negativa
         
         

15. La seguridad de una prueba diagnóstica
Valores predictivos
• Valor predictivo positivo: Es la probabilidad de
padecer la enfermedad si se obtiene un resultado
positivo en el test. puede estimarse, a partir de la
proporción de pacientes con un resultado
positivo en la prueba que finalmente resultaron
estar enfermos:

16.           Prueba positiva
         
         
Prueba negativa
         
         
          Valor predictivo
          positivo
          Pruebas positivas = 24
          Verdaderos positivos= 21
VPP = 21/24 = 0.875 ó
          87.5%

17. • Valor predictivo negativo: Es la probabilidad
de que un sujeto con un resultado negativo en
la prueba esté realmente sano. Se estima
dividiendo el número de verdaderos negativos
entre el total de pacientes con un resultado
negativo en la prueba:

18.          
          Prueba positiva
         
          Prueba negativa
         
         
Valor predictivo
          negativo
          Pruebas negativas= 76
          Verdaderos negativos= 67
VPN = 0.881
          ó
88.1%

19. Tabla 2 x 2
Pacientes con la Pacientes sin la
enfermedad enfermedad
Prueba positiva A B
Prueba negativa C D
• Sensibilidad = a/(a+c)
• Especificidad = d/(b+d)
• Prevalencia (ó probabilidad pre-test)= (a+c)/ (a+b+c+d)
• Valor predictivo positivo= a /(a+b)
• Valor predictivo negativo = d/(c+d)
• LR+ = sens/(1-espec)
• LR- =(1-sens)/espec

20. Likelihood ratios
• Cocientes de probabilidad
• Son de más utilidad clínica que sólo ver la
sensibilidad o especificidad.

21. Razones de probabilidad
• Cuando la prevalencia de la enfermedad es baja,
un resultado negativo permitirá descartar la
enfermedad con mayor seguridad, siendo así el
valor predictivo negativo mayor.
• Por el contrario, un resultado positivo no
permitirá confirmar el diagnóstico, resultando en
un bajo valor predictivo positivo. Estos miden
cuánto más probable es un resultado concreto
(positivo o negativo) según la presencia o
ausencia de enfermedad.

22. • Razón de verosimilitudes positiva:
Es, en definitiva, el cociente entre la fracción
de verdaderos positivos (sensibilidad) y la
fracción de falsos positivos (1-especificidad).

23. • Razón de verosimilitudes negativa:
Se calcula por lo tanto, como el cociente
entre la fracción de falsos negativos (1-
sensibilidad) y la fracción de verdaderos
negativos (especificidad):

24. Resultados de la exploración y biopsia prostática de una muestra de pacientes
con sospecha de cáncer de próstata.
Resultado del tacto Resultado de la biopsia prostática
rectal Cáncer Normal Total
Anormal 634 (VP) 269 (FP) 903
Normal 487 (FN) 1251 (VN) 1738
Total 1121 1520 2641

25. ¿Sensibilidad?
Tabla 2 x 2 ¿Especificidad?
Pacientes con Pacientes sin la
influenza enfermedad
Prueba positiva 14 2
Prueba negativa 60 227
• Sensibilidad = a/(a+c)
• Especificidad = d/(b+d)
• Prevalencia (ó probabilidad pre-test)= (a+c)/ (a+b+c+d)
• Valor predictivo positivo= a /(a+b)
• Valor predictivo negativo = d/(c+d) Likelihood ratio
• LR+ = sens/(1-espec) o
• LR- =(1-sens)/espec Razónde verosimilitud