Dr. Dr. Josep Vaqu Josep Vaqué Hospital Hospital Universitari Vall d Universitari Vall d’ Hebron Hebron. . Facultat Facultat de de Medicina Medicina. UAB . UAB 23 Diciembre 2010 23 Diciembre 2010 1. 1. Exactitud Exactitud • Sensibilidad Sensibilidad • Especificidad Especificidad 2. 2. Valor Valor predictivo predictivo 3. 3. Prueba basadas Prueba basadas en variables en variables continuas continuas • Curvas Curvas ROC ROC EVALUACI EVALUACI Ó Ó N N DE PRUEBAS DE PRUEBAS DIAGN DIAGN Ó Ó STICAS STICAS
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Dr. Dr. Josep VaquJosep VaquééHospital Hospital Universitari Vall dUniversitari Vall d’’HebronHebron. . FacultatFacultat de de MedicinaMedicina. UAB. UAB
• Si una prueba tiene una sensibilidad alta, un resultado negativo descarta el diagnóstico
• Cuando la probabilidad de la enfermedad es bajay el objetivo es su detección (cribrado)
• Cuando no detectar la enfermedad puedecomportar problemas importantes Enfermedades graves pero tratables: tuberculosis,
sífilis, enfermedad de Hodgkin y ciertos cánceres
Uso de pruebas específicas
• Seran útiles cuando los posibles falsos positivos puedan ocasionar dañosemocionales, físicos o económicos: Antes de iniciar la quimioterapia de un cáncer
se debe confirmar el diagnóstico con un examen histológico
• Si una prueba tiene una especificidad alta, un resultado positivo confirma el diagnóstico
2. VALOR PREDICTIVO2. VALOR PREDICTIVO2. VALOR PREDICTIVO
• Valor predictivo positivo. Probabilidad de tener la enfermedad cuando el resultado de la prueba diagnóstica ha sido positivo
• Valor predictivo negativo. Probabilidad de no tener la enfermedad cuando el resultadode la prueba diagnóstica ha sido negativo
Utilidad del valor predictivo
• Tiene más interés práctico el Valor Predictivo que la Sensibilidad y la Especificidad, puesto que permite conocer cuál es probabilidad de que un sujeto con la prueba positiva tenga la enfermedad
• En cambio, conocer con qué probabilidad los individuos enfermos tienen la prueba positiva, proporciona escasa información para el diagnóstico
Latorre C, Noguero M, Mira A. Evaluación de la tira reactiva para el diagnóstico de infección urinaria en niños y adultos. Med Clin (Barc.) 2001; 116: 286-289.
VP+ = 86519
= 16,6% VP- = 548568
= 96,5%
• Si una prueba tiene una sensibilidad alta, un resultado negativo descarta el diagnóstico• Si una prueba tiene una especificidad alta, un resultado positivo confirma el diagnóstico
El valor predictivo positivo de una prueba depende: De la especificidad de la prueba De la prevalencia de la enfermedad En menor grado, de la sensibilidad de la
prueba
Valor predictivo positivo, VP+
Si nos ofecen una prueba “mejorada” cuya Especificidad ha aumentado de 95% a 98% a expensas de la Sensibilidad, que ha caidode 95% a 80%. ¿Será útil?.
En realidad, comporta un elevado incremento del VP+ de 44,21% a 76,7%, mientras que la notable reducción de la Sensibilidad disminuye el VP- solamente en un 0,6%.
Valor predictivo positivo, VP+, segúnla prevalencia de la enfermedad
0,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,0
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00
Prevalencia
Valo
r pre
dict
ivo
posi
tivo
Para: Sensibilidad = 0,8 y Especificidad = 0,8
Aplicación en una Clínica Nefrológica y en un Centro de Atención Primaria de la prueba de la N-acetil-D-glusoamina (NAG) en orina
para diagnosticar la Insuficiencia renal
Aplicación en una Clínica Nefrológica y en un Centro de Atención Primaria de la prueba de la N-acetil-D-glusoamina (NAG) en orina
NAGNAG Si No Total Si Si No Total Si No TotalNo TotalElevado 316Elevado 316 171171 487487 3434 268268 302 302 NormalNormal 7474 439439 513513 88 690690 698698
• Debe conocerse la sensibilidad y especificidad de cada punto de corte
• Cuanto más bajo sea el punto de corte:─ Aumentará la sensibilidad─ Disminuirá la especificidad
• Cuanto más alto sea el punto de corte:─ Disminuirá la sensibilidad─ Aumentará la especificidad
Curva ROC
• Una curva ROC es la representación gráfica de la sensibilidad y especificidad de los diferentes puntosde corte de una prueba diagnósticabasada en una variable continua
• En abscisas se representa la proporción de falsos positivos (1-especificidad) de cada punto y, en ordenadas, la sensibilidad
“Receiver Operator Characteristic Curves”
1 - Especificidad
Sen
sibi
lidad
0
1
1
Interpretación de la curva ROC
• La curva ROC informa del comportamiento de la variable en sanos y enfermos, según diversos puntos de corte (PC) ─ Cuanto más se acerque la curva al vértice
superior izquierdo, los discriminará mejor─ Cuanto más se acerque a la diagonal de la
gráfica, los discriminará peor─ Cuanto más elevada sea el área bajo la curva
ROC, los discriminará mejor• El área bajo la curva ROC permite comparar dos o
más pruebas usadas para diagnosticar una enfermedad
Curva ROC de la Glucemia
0,0 0,1 0,2 0,3 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
1- Especificidad
Sen
sibi
lidad
1,0; 0,73 [80]0,96; 0,35 [100]0,83; 0,14 [120]
0,67; 0,03 [140]
0,46; 0,01 [160]
[Punto de corte]
Cambio del punto de corte “cut point”diagnóstico. PSA y Cáncer de Próstata
Gann PH, Hennekens CH, Stampfer MJ. A prospective evaluation of plasma prostate-specific antigen for detection of prostatic cancer. JAMA. 1995; 273 :289-294.