Sensibilidad Especificidad Valor Predictivo Positivo Y Negativo último 2023

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Sensibilidad Especificidad Valor Predictivo Positivo Y Negativo

Él valores predictivos (positivo y negativo) miden la eficacia real de una prueba diagnóstica. Son probabilidades del resultado, es decir, dan la probabilidad de padecer o no una enfermedad una vez conocido el resultado de la prueba diagnóstica. Estos son valores posteriores a la prueba y dependen de la prevalencia de una enfermedad, es decir, el porcentaje de una población que se ve afectada por esa patología específica.

¿Por qué son útiles los valores predictivos? La sensibilidad, especificidad y AUC (área bajo la curva) son valores intrínsecos a la prueba diagnóstica. Esto quiere decir que son valores teóricos, que no varían entre poblaciones y, por tanto, no tienen utilidad práctica por sí mismos. Por otro lado, los valores predictivos (positivo y negativo) son índices que evalúan el comportamiento de la prueba diagnóstica en una población con una determinada proporción de pacientes, por lo que sirven para medir la relevancia de la sensibilidad y especificidad en un determinada población.

250px Cuadro resultados

Posibles resultados obtenidos tras realizar una prueba diagnóstica.

  • Valor predictivo positivo (PV+): probabilidad de tener la enfermedad si el resultado de la prueba diagnóstica es positivo.

(PAGV+)=Resultados positivos en pacientesResultados positivos totales=VPAGFPAG+VPAG\displaystyle (\mathrm PV +)=\frac \textResultados positivos en pacientes\textResultados positivos totales=\mathrm \frac PVFP+PV

  • Valor predictivo negativo (PV-): probabilidad de no tener la enfermedad si el resultado de la prueba diagnóstica es negativo.

(PAGV)=Resultados negativos en saludResultados negativos totales=VNo.VNo.+FNo.\displaystyle (\mathrm PV -)=\frac \textResultados negativos en saludable\textResultados negativos totales=\mathrm \frac VNVN+FN

definición estadística

En términos estadísticos, las pruebas diagnósticas se explican según el Teorema de Bayes.
diagrama de arbol.jpg

Donde E: estar enfermo, P(E): probabilidad de estar enfermo (prevalencia de la enfermedad), T+: resultado positivo en la prueba diagnóstica y T-: resultado negativo en la prueba diagnóstica.

Cálculo de valores predictivos a partir de sensibilidad (SE), especificidad (SP) y prevalencia (P).

  • Valor predictivo positivo:

PAG(Y/Uds+)=PAG(YUds+)PAG(YUds+)+PAG(Y¯Uds+)=PAG(Y)PAG(Uds+/Y)PAG(Y)PAG(Uds+/Y)+PAG(Y¯)PAG(Uds+/Y¯)(PAGV+)=PAGSYPAGSY+(1PAG)(1SPAG){\displaystyle P(E/T+)=\frac P(E\cap T+)P(E\cap T+)+P(\overline E\cap T+)=\frac P(E)\cdot P(T+/E)P(E)\cdot P(T+/E)+P(\overline E)\cdot P(T+/\overline E )\rightarrow (PV+)=\frac P\cdot SEP\cdot SE+(1-P)\cdot (1-SP)}

  • Valor predictivo negativo:

PAG(Y/Uds)=(1PAG)SPAG(1PAG)SPAG+(1SY)PAG\displaystyle P(E-/T-)=\frac (1-P)\cdot SP(1-P)\cdot SP+(1-SE)\cdot P

Dependencia de valores predictivos y prevalencia.

En términos generales:

  • Si la prevalencia de una determinada enfermedad en una población es baja, el valor predictivo positivo (PV+) tiende a ser bajo, ya que al tener un mayor número de personas sanas aumenta el número de falsos positivos. Es decir, si solo se ve afectado un bajo porcentaje de la población, un resultado positivo en una prueba no es concluyente, por lo que el resultado tuvo que ser reconfirmado con una segunda prueba independiente.
  • Si la prevalencia de una enfermedad es muy alta (por ejemplo, en poblaciones de alto riesgo), el valor predictivo negativo tiende a disminuir porque, a medida que hay un mayor número de enfermos, aumenta el número de falsos negativos.

A modo de ejemplo, suponiendo una prueba diagnóstica de SP = 99% y SE = 99% y partiendo de una población de 10.000 individuos, se calcularán los valores predictivos positivo y negativo teniendo en cuenta diferentes prevalencias.

Ejemplos prevalencia.jpg

Problemas con los valores predictivos positivos y negativos

Otros factores individuales

Debido a la dependencia de estos valores con la prevalencia, se ha propuesto estandarizar la prevalencia de P(E/T+) al 50%. Hay que tener en cuenta que el uso de estos valores, tanto positivos como negativos [P(E/T+) y P(E-/T-)], debe realizarse cuando la prevalencia sea acorde con el grupo de pacientes analizado. Si la prevalencia de una población no se mantiene en una muestra concreta, es más adecuado utilizar los valores predictivos independientes de dicho valor (PV+ y PV-).

Cuando un individuo presenta una probabilidad pretest (probabilidad de presentar una enfermedad antes del diagnóstico) diferente a la de la muestra utilizada para calcular los valores predictivos, se debe aislar un grupo de individuos con dicha probabilidad para establecer valores predictivos exclusivos para ese muestra. . Obviamente, este proceso es bastante difícil de llevar a cabo por la falta de personas para obtener resultados con un grado aceptable de credibilidad.

enfermedades multifactoriales

Los valores predictivos solo se refieren a la predisposición a padecer una determinada enfermedad. Este valor cubre un amplio espectro de casos estudiados, cuyos casos positivos pueden haber sido causados ​​por muchos factores diferentes. Sin embargo, la presencia de un factor potencial no siempre desencadena la enfermedad, por lo que la precisión de este valor disminuye considerablemente. Para evaluar las pruebas diagnósticas en las que los patrones se han realizado teniendo en cuenta únicamente las posibles causas que provocan la enfermedad, se puede utilizar una extensión del valor predictivo denominada valor predictivo etiológico.​​

Referencias

  • Altman DG, Bland JM (9 de julio de 1994). «Pruebas diagnósticas 2: Valores predictivos». bmj 309 (6947): 102. PMC 2540558. IDPM 8038641.

enlaces externos

  • El método científico en ciencias de la salud.
  • Epidemiología, León Gordis
  • Epidemiología clínica: fundamentos, Robert H. Fletcher Suzanne W. Fletcher Edward H. Wagner
  • Valoración de pruebas diagnósticas
control de autoridad
  • proyectos wikimedia
  • wd Datos: Q3910099
  • gato común Multimedia: Valor predictivo de las pruebas / Q3910099

  • identificadores médicos
  • Malla: D011237
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Fuente: es.wikipedia.org

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