Epidemiología clínica aplicada al diagnóstico (página 2)

Valor predictivo positivo ¿cuántos de los que resultan positivos en la prueba están realmente enfermos?

VPP=Verdaderos Positivos/total de la prueba (+)

=VP/Verdaderos Positivos +Falsos Positivos

Valor Predictivo Negativo ¿cuántos de los que dieron negativos en la prueba están realmente exentos de la enfermedad?

VPN =Verdaderos Negativos/total de la prueba (-)

=VN/Verdaderos Negativos + Falsos Negativos

Valor Predictivo Positivo (VPP)   Verdaderos Positivos(a)/ Verdaderos Positivos(a)+Falsos Positivos(b)       Negativo (VPN) Verdaderos Negativos(d)/ Verdaderos Negativos(d)+Falsos Negativos(c)

Probabilidad posterior o postprueba =Probabilidad condicionada una vez que la prueba se ha realizado La probabilidad de estar enfermo después de que la prueba ha sido positiva: Valor predictivo positivo La probabilidad de no estar enfermo si la prueba fue negativa: Valor predictivo negativo

Cambio de los valores predictivos al cambiar la prevalencia La probabilidad de estar enfermo después de que la prueba ha sido positiva: Valor predictivo positivo La probabilidad de no estar enfermo si la prueba fue negativa: Valor predictivo negativo Varía con la prevalencia

Valores predictivos y prevalencia: cambia la probabilidad Valor predictivo positivo Prevalencia alta y una prueba + la probabilidad de ser enfermo es muy alta Valor predictivo negativo Prevalencia es baja y la prueba es – La probabilidad de no estar enfermo es muy alta

Pruebas diagnósticas Sensibilidad alta VPN altos

Especificidad alta VPP altos – + + + + + + + + – + – – – – – – – – +

¿Cuál es el punto de corte ideal (que mejor discrimina)?

Las curvas de rendimiento diagnóstico o Curvas de ROC

Pruebas diagnósticas y variables continuas

Variables cuantitativas y punto de corte en las pruebas diagnosticas de variables continuas Ideal Real No enfermo Enfermo

Punto de corte y variables cuantitativas continuas en las pruebas diagnosticas Real No enfermo Enfermo Más sensible Menos específico Menos sensible Más específico

Punto de corte y variables cuantitativas continuas en las pruebas diagnósticas

Punto de corte y distribución Sensibilidad y especificidad altas baja intermedia

Sensibilidad/especificidad

Conocer el rendimiento global de una pruebaElegir el punto de corte apropiado para un determinado paciente

Comparar dos pruebas o dos puntos de corte

Se basa en la importancia relativa que para el paciente tenga hacer un diagnóstico falso positivo o falso negativo

Elección del punto de corte óptimo

Curva de ROC y elección del punto de corte

Epidemiología clínica aplicada al diagnóstico Sensibilidad (sobre enfermos) y especificidad (sobre sanos)

Valores predictivos positivos (o negativos) La probabilidad de estar enfermo (o sano) después de que la prueba ha sido positiva (o negativa)

Curvas ROC ¿Cuál es el punto de corte ideal o que mejor discrimina?