espacio para imagen pruebas diagnósticas antonio guerrero espejo
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Espacio para imagen
Pruebas diagnósticas
Antonio Guerrero Espejo
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Epidemiología clínica aplicada al diagnóstico
•Sensibilidad y especificidad•Valores predictivos positivos y
negativos•Curvas ROC
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Análisis discriminante• Objetivo de una prueba diagnóstica:
discriminar al paciente como enfermo o sano • La prueba más sencilla es la que toma sólo dos
valores: positiva o negativa
• En la mayor parte de los casos, las pruebas dan resultados dentro de un rango continuo de valores
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Interpretación de las pruebas diagnósticas
Enfermedad presente
Enfermedad ausente
Prueba positivaVerdadero positivo
(VP)Falso positivo (FP)
Prueba negativa Falso negativo (FN)Verdadero negativo
(VN)
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Sensibilidad y especificidad
• Sensibilidad: – la capacidad para detectar correctamente la
enfermedad entre los enfermos– La proporción de verdaderos positivos entre los
enfermos
• Especificidad: – la capacidad para identificar a los sanos entre los sanos– La proporción de los verdaderos negativos entre sanos
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Valoración de pruebas• Sensibilidad: la capacidad del método para detectar un caso
(entre los enfermos)• Especificidad: es la capacidad de discriminar los casos negativos
(entre los sanos)Una buena especificidad de un método se relaciona con ausencia de
falsos positivos
• Verdadero positivo: enfermos, según la técnica, que realmente lo son
• Falso positivo: enfermos, según la técnica, que no lo son,
• Valor predictivo: – Positivo: es la frecuencia de la enfermedad entre los que
tienen un resultado positivo.
– Negativo: Es la frecuencia de sanos entre los resultados negativos
• Eficacia: el porcentaje de la correcta clasificación de enfermos y sanos
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Pruebas diagnósticas
• Sensibilidad(sobre enfermos)
• S=VP/enfermos =VP/VP +FN
= 9/9+1
Falso negativo
-+ +
+
+
+
+
+ + +
Verdadero positivo
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Pruebas diagnósticas• Especificidad= VN/No enfermos
= VN/VN+FP = 8/ 8+2
• Especificidad(sobre sanos) +
-
-
-
- -
- - -
+
Verdadero
negativo
Falso positivo
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Pruebas diagnóstica
s
• Sensibilidad(sobre enfermos)
• Especificidad(sobre sanos)
Falso negativo
-+ +
+
+
+
+
+ +
+
+
Verdadero positivo
-
-
-
- -
- - -
+
Verdadero
negativo
Falso positivo
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Probabilidad a priori o pretest =Prevalencia de la enfermedad
P(E) = 1/10
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Probabilidad a priori o pretest =Prevalencia de la enfermedad
P(E) = 1/100
¿qué probabilidad tenemos de tener una serología positiva frente al VHC?
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Valor predictivo positivo
¿cuántos de los que resultan positivos en la prueba, están realmente enfermos?
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Valor predictivo negativo
¿cuántos de los que dieron negativos en la prueba están realmente exentos de la enfermedad?
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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
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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
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Valor PredictivoPositivo (VPP) Verdaderos Positivos(a)/ Verdaderos Positivos(a)+Falsos
Positivos(b) Negativo (VPN) Verdaderos Negativos(d)/ Verdaderos Negativos(d)+Falsos
Negativos(c)
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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
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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
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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
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Pruebas diagnósticas
• Sensibilidad altaVPN altos
• Especificidad altaVPP altos
-+ +
+
+
+
+
+ +
-
+
-
-
-
- -
- - -
+
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• ¿Cuál es el punto de corte ideal (que mejor discrimina)?
Las curvas de rendimiento diagnóstico o
Curvas de ROC
Pruebas diagnósticas y variables continuas
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Variables cuantitativas y punto de corte en las pruebas diagnosticas de variables
continuas
Ideal
Real
No enfermoEnfermo
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Punto de corte y variables cuantitativas continuas en las pruebas diagnosticas
Real
No enfermoEnfermo
Más sensible
Menos específico
Menos sensible
Más específico
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Punto de corte y variables cuantitativas continuas en las pruebas diagnósticas
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Punto de corte y distribución
Sensibilidad y especificidad
altas bajaintermedia
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Sensibilidad/especificidad
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Conocer el rendimiento global de una pruebaElegir el punto de corte apropiado para un determinado paciente
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Comparar dos pruebas o dos puntos de corte
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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
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Curva de ROC y elección del punto de corte
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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?