PRUEBAS DIAGNÓSTICAS Sandra Convers-Páez, M.D. Instituto de Investigaciones Médicas Facultad de Medicina 2009

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS Generalmente, pruebas realizadas en un laboratorio (también historia y examen clínicos – criterios, imágenes).
Los resultados pueden ser continuos (glicemia) o nominales (positivo o negativo).


PRUEBAS DIAGNÓSTICAS


El diagnóstico es un proceso imperfecto. ENFERMEDAD PRESENTE AUSENTE

PRUEBA

POSITIVA

VP

NEGATIVA

FN

a c

b d

FP VN

RELACIÓN ENTRE EL RESULTADO DE UNA PRUEBA DX Y LA OCURRENCIA DE LA ENFERMEDAD







La prueba de referencia (Gold Standard) La exactitud de una prueba se relaciona estrechamente con la presencia o ausencia de la enfermedad. La prueba de referencia es una aproximación a la verdad. Diversos costos y accesos. A veces, se usan otras pruebas antes que el gold standard. Mala clasificación.

PROBLEMAS EN PRUEBAS DXS Falta de información sobre pruebas negativas.
Falta de información sobre resultados en los no enfermos.
Falta de referencias objetivas de la enfermedad.
Referencias imperfectas.


SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD





Sensibilidad: proporción de personas con la enfermedad que tienen una prueba positiva. Especificidad: Proporción de personas sanas con un resultado negativo.

SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD ENFERMEDAD

PRUEBA

PRESENTE

AUSENTE

POSITIVA

VP

FP

NEGATIVA

FN

a

b

VN c

Se: VP/VP+FN

d

Esp: VN/VN+FP

SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD Uso de pruebas sensibles: cuando puede haber grave consecuencia si no se hace el diagnóstico. También, cuando se está en etapa precoz del proceso diagnóstico.
Ejemplo: ELISA HIV altamente sensible.


SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD Uso de pruebas específicas: Son usadas para confirmar o descartar el diagnóstico: el resultado raramente es positivo si no hay enfermedad. También, cuando el diagnóstico puede causar daño (financiero, emocional).
Ejemplo: Western blot confirmatorio luego de ELISA HIV.


VALORES PREDICTIVOS


SE y ESP se vuelven irrelevantes una vez tenemos los resultados porque si supiéramos la condición de enfermo o sano ¡no necesitaríamos hacer la prueba diagnóstica!

VALORES PREDICTIVOS Para el clínico, el dilema es determinar si su paciente está enfermo o no según los resultados de la prueba diagnóstica.
La probabilidad de tener la enfermedad dados los resultados de la prueba diagnóstica es el VALOR PREDICTIVO o PROBABILIDAD POST-TEST.


VALORES PREDICTIVOS VALOR PREDICTIVO POSITIVO: VPP Probabilidad de que el paciente esté enfermo dado que tiene un resultado positivo (anormal) en la prueba dx.
VALOR PREDICTIVO NEGATIVO: VPN Probabilidad de que el paciente esté sano cuando el resultado de la prueba es negativo (normal).


VALORES PREDICTIVOS VALOR PREDICTIVO POSITIVO: VPP Si el resultado es positivo, ¿cuál es la posibilidad de que mi paciente tenga la enfermedad?




VALOR PREDICTIVO NEGATIVO: VPN Si el resultado es negativo, ¿cuál es la posibilidad de que mi paciente no tenga la enfermedad?




VALORES PREDICTIVOS ENFERMEDAD

PRUEBA

POSITIVA

NEGATIVA

PRESENTE

AUSENTE

VP

FP

VPP: VP/VP+FP

VN

VPN: VN/VN+FN

FN

a

b

c

d

VALORES PREDICTIVOS Los valores predictivos están determinados por la sensibilidad y especificidad de la prueba.
También por la prevalencia de la enfermedad (PROBABILIDAD PRETEST): probabilidad de tener la enfermedad antes de que se conozca el resultado de la prueba.


VALORES PREDICTIVOS Y PREVALENCIA - VPP Según el teorema de Bayes:
VPP: SE x Prevalencia (SE x Prev) + (1- ESP) x (1-Prev)


 Entre más específica sea la prueba, será mejor el VPP (resultado positivo confirma el diagnóstico).

VALORES PREDICTIVOS Y PREVALENCIA - VPN Según el teorema de Bayes:
VPN: ESP x (1-Prevalencia) (ESP x (1-Prev)) + (1- SE) x (Prev)


 Entre más sensible sea la prueba, será mejor el VPN (resultado negativo descarta el diagnóstico).

VALORES PREDICTIVOS Y PREVALENCIA








Incluso con pruebas con alta SE y ESP, hay pacientes que se clasifican mal. BAJA PREVALENCIA: Aumentan los Falsos Positivos, el VPP baja, por lo que la prueba puede llegar a ser inútil. ALTA PREVALENCIA: Aumentan los Falsos Negativos, el VPN baja. En este caso, generalmente, buen desempeño de la prueba.

VALORES PREDICTIVOS Y PREVALENCIA Infección por VIH ELISA-HIV  SE y ESP 126 mg/dL). Prevalencia 5% y 50% DIABETES TOTAL PRUEBA

+

-

+

177

33

210

-

23

167

190

TOTAL

200

200

400

NOMOGRAMA DE FAGAN Prueba de diabetes en 400 personas con glicemia en ayunas. (diabético >126 mg/dL). Prevalencia 50% SE: 88,5%

VPP: 84,2%

ESP: 83,5% VPN: 87,8% LR-: 0,14

LR+:5,36

DIABETES

TOTAL

PRUEBA

+

-

+

177

33

210

-

23

167

190

TOTAL

200

200

400

CURVAS ROC Cuando una prueba se clasifica como positiva o negativa es cualitativa.
Pero si es cuantitativa (contínua) usualmente hay un punto de decisión:


PUNTO




DE CORTE

¿Cómo se decide?

CURVAS ROC


Umbral de Positividad:  Es

una decisión arbitraria, según lo que se necesite.




Una buena prueba diagnóstica:  Discrimina

adecuadamente los sanos de los

enfermos.  Tiene pocos errores (pocos FP y FN).

CURVAS ROC La Sensibilidad está en función de la Especificidad no hay 100% en ambas al mismo tiempo.
“No quiero dejar escapar a los enfermos”:


 UMBRAL

DE POSITIVIDAD ALTO: glicemia 100 mg/dL. ⇑ falsos positivos




“No quiero falsos positivos”:  UMBRAL

DE POSITIVIDAD BAJO: glicemia 170 mg/dL. ⇑ falsos negativos

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve Curva de Características Operativas del Receptor (Curva COR).
Indicador de la exactitud de la prueba dentro de los límites de su capacidad para medir estados de salud.


SEÑAL RUIDO

VERDAD

VP - VN

RUIDO

FN - FP

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve


Punto de mejor sintonía de la señal.

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve SENS %

ESP %

VPP %

VPN %

PCT > 1µg/L

83

93

86

91

PCT > 2µg/L

65

99

97

85

PCT > 3µg/L

57

99

97

82

PCR >10 mg/L

98

50

50

98

PCR >20 mg/L

83

71

60

88

PCR >40 mg/L

73

88

76

86

PRUEBA Y PUNTO DE CORTE




¿Cuál es el mejor punto de corte?

Ardila, E. 2001

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve

ABC: 94%




¿Cuál es el mejor punto de corte?

Ardila, E. 2001

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve SENS %

ESP %

VPP %

VPN %

PCT > 1µg/L

83

93

86

91

PCT > 2µg/L

65

99

97

85

PCT > 3µg/L

57

99

97

82

PCR >10 mg/L

98

50

50

98

PCR >20 mg/L

83

71

60

88

PCR >40 mg/L

73

88

76

86

PRUEBA Y PUNTO DE CORTE




¿Cuál es el mejor punto de corte?

Ardila, E. 2001

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve







Mide exactitud y el punto de corte. Permite comparar pruebas. ABC: área bajo la curva: aciertos de VP y VN. Por encima los FP y FN. Ardila, E. 2001

Receiver-Operating Characteristics ROC Curve





La mejor curva es la más amplia hacia arriba y hacia la izquierda. El mejor punto el que esté más cerca de la esquina superior izquierda. Ardila, E. 2001

COCIENTES DE PROBABILIDAD LR’S – Likelihood Ratio








Posibilidad de un resultado dado en las personas enfermas comparada con la posibilidad del mismo resultado en una persona sin la enfermedad. LR+  número de veces que la prueba es positiva en los enfermos en relación con el número de veces que es positiva en los sanos. LR-  número de veces que la prueba es negativa en los enfermos en relación con el número de veces que es negativa en los sanos.

COCIENTES DE PROBABILIDAD LR’S – Likelihood Ratio





LR+ = 65 es 65 veces más probable que una PCT sea mayor o igual a 2 µg/L en niños con infección bacteriana que en niños que no tengan infección. LR- = 0,35 hay un 35% de posibilidad de encontrar un resultado negativo en la PCT (< 2 µg/L) en niños con infección bacteriana que en niños sin infección. O, por cada diagnóstico negativo en los enfermos hay 3 diagnósticos negativos en los sanos.