Probabilidad en el paciente de tener la enfermedad posterior a tener una prueba positiva. Aumenta si la enfermedad es muy prevalente: los valores predictivos dependen de la prevalencia, a diferencia de la sensibilidad y la especificidad.
Sección
Prueba positiva:
Verdadera positiva: enfermo
Falso positivo: sana
Prueba negativa
Verdadero negativo: sano
Falso negativo: enfermo
Imprescindible
Valor predictivo positivo: VP / (VP+FP)
Imprescindible
Probabilidad en el paciente de tener la enfermedad posterior a tener una prueba positiva. Aumenta si la enfermedad es muy prevalente: los valores predictivos dependen de la prevalencia, a diferencia de la sensibilidad y la especificidad.
Valor predictivo negativo: VN /VN+ FN
Probabilidad en el paciente de no tener la enfermedad posterior a una prueba negativa.
Razón de verosimilitud (likelihood ratio)
Imprescindible
LR+= sensibilidad /1-especificidad (en decimales)
Utilizado cuando la prueba es positiva y es el número de veces más frecuente que la característica esté presente en un enfermo que en un sano
LR-= 1-sensibilidad /especificidad (en decimales)
Utilizado cuando la prueba es negativa y es el número de veces más frecuente que la característica esté ausente en un sano que en un enfermo
RV +
RV -
Impacto en la probabilidad diagnóstica
>10
<0.1
Grande
5-10
0.1-0.2
Moderado
2-5
0.2-0.5
Pequeño
<2
>0.5
Muy pequeño
1
1
Sin cambio
Imprescindible
Sensibilidad: capacidad para detectar enfermos, se usa para tamizaje
Imprescindible
Prueba para descartar con seguridad una enfermedad porque detecta enfermos; si sale negativa, seguramente el paciente está sano; sin embargo, si sale positiva hay que confirmar dicha prueba, ya que abarca los VP (enfermos) y los FP (sanos)
Prueba 100% sensible
Prueba 100% sensible
Eje de resultado: (-) ←→ (+)
Curva izquierda: Sanos
Curva derecha: DM2
Zona sombreada a la derecha del punto de corte (flecha): resultado (+)
Esquema
Curvas de distribución superpuestas de sanos y DM2 con el punto de corte desplazado al extremo izquierdo (inicio de la curva de DM2): todos los enfermos quedan en la zona positiva (sin falsos negativos), a costa de incluir sanos como falsos positivos.
Si en una población de 15 personas hay 6 enfermos y la prueba a estudiar detecta 4, se representará como 4/6 : .66 x 100=
Sensibilidad del 66.66%
Tabla 2x2: si en una población de 100 personas hay 93 VP y 7 FN, se dividirá VP/VP+FN (total de enfermos) 93/100: .93 sensibilidad 93%
Imprescindible
Especificidad: capacidad de una prueba para detectar sanos
Imprescindible
Prueba para confirmar con seguridad una enfermedad porque detecta sanos; si sale positiva, el paciente está enfermo; sin embargo, si sale negativa hay que confirmar, ya que abarca VN (sanos) + FN (enfermos)
Prueba 100% específica
Prueba 100% específica
Eje de resultado: (-) ←→ (+)
Curva izquierda: Sanos
Curva derecha: DM2
Zona sombreada a la izquierda del punto de corte (flecha): resultado (-)
Esquema
Curvas de distribución superpuestas de sanos y DM2 con el punto de corte desplazado al extremo derecho (final de la curva de sanos): todos los sanos quedan en la zona negativa (sin falsos positivos), a costa de dejar enfermos como falsos negativos.
Si en una población de 15 personas hay 9 sanos y la prueba a estudiar detecta 8, se representará como 8/9: .88 x 100=
Especificidad del 88.8%
Si en una población de 100 personas sanas la prueba detecta 89 VN y 11 FP, se dividirá VN/VN+FP: .89 x100 especificidad del 89%
Curvas ROC de biomarcadores cardiacos para el diagnóstico de infarto (sensibilidad vs 1-especificidad); el área bajo la curva (AUC) de cada marcador aparece entre paréntesis: la troponina I tiene el mejor desempeño.
Esquina superior izquierda (0, 1): Perfect Classification
Flecha hacia arriba-izquierda: Better · Flecha hacia abajo-derecha: Worse
Puntos: C' (≈0.12, 0.76); A (≈0.28, 0.63); B (≈0.77, 0.77); C (≈0.88, 0.24)
Esquema
Espacio ROC (sensibilidad vs 1-especificidad): la diagonal representa una prueba al azar; los puntos hacia la esquina superior izquierda son mejores (clasificación perfecta en 0,1) y los que quedan bajo la diagonal son peores.
Área bajo la curva: se representa con valor numérico a lado de la prueba a evaluar y es literalmente el espacio debajo de la misma
AUC (Area under the curve)
Imprescindible
AUC
Interpretación
0.91-1
Excelente
0.81-0.9
Bueno
0.71-0.8
Regular
0.61-0.7
Pobre
0.51-0.6
Malo
Valor predictivo positivo: probabilidad de tener la enfermedad cuando el resultado es positivo VP/ (VP + FP)
Valor predictivo negativo: probabilidad de no tener la enfermedad cuando el resultado es negativo VN/(VN + FN)
Prueba de verosimilitud positivo (cociente de probabilidad positivo) sensibilidad / 1-especificidad
Prueba de verosimilitud negativo (cociente de probabilidad negativo)
