Medicina Basada en la Evidencia Evaluación de pruebas diagnósticas Evaluación de resultados

Transcripción

1 Medicina Basada en Evincia Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Car Ochoa Sangrador 29/04/2013 1

2 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados tutoriales previos hemos visto que valiz una prueba diagnóstica se establece comparándo con un patrón referencia. Veamos un ejemplo. Reclutamos a 100 niños mayores tres años con síndrome miccional en que sospechamos infección urinaria. Queremos saber valiz estearasa leucocitaria en tira reactiva urinaria para el diagnóstico infección orina. La estrategia lógica es recoger a todos pacientes una muestra orina con que realizaremos un cultivo orina, el patrón referencia habitual, y una estearasa leucocitaria en tira reactiva. Compararemos resultados ambas pruebas. 2 15

3 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados El 30% pacientes tuvieron un cultivo positivo (recuento significativo un microorganismo). Esta sería prevalencia infección urinaria, que pomos usar en ante como estimación probabilidad preprueba. Es conveniente que nos refiramos a partir ahora a s probabilidas como proporciones por 1 (no por 100). Por lo tanto probabilidad preprueba sería 0,30. Pacientes con infección orina 3 15

4 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Prueba esta figura se representan casos en que prueba diagnóstica (estearasa leucocitaria) ha dado positiva y negativa. mayoría casos con infección urinaria prueba ha dado positiva, pero no en todos (falsos negativos; en rayado rojo). Igualmente, en mayoría casos sin infección prueba ha dado negativa, pero no en todos (falsos positivos; en rayado ver). Prueba

5 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados No infección De 30 casos con infección urinaria, estearasa leucocitaria tectó como positivos 26. Esta proporción verdaros positivos representa sensibilidad prueba (26 / 30 = 0,86). De 70 casos sin infección, estearasa leucocitaria inntificó como negativos 54. Esta proporción verdaros negativos representa especificidad prueba (54 / 70 = 0,77). Especificidad 54 / 70 = 0,77 Infección orina Sensibilidad 26 / 30 = 0,

6 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Prueba De 42 casos en que estearasa leucocitaria dio positiva, solo 26 tenían infección urinaria. Esta proporción representa el valor predictivo positivo (26 / 42 = 0,61). De 58 casos en que estearasa leucocitaria dio negativa, 54 no tenían infección urinaria. Esta proporción representa el valor predictivo negativo (54 / 58 = 0,93). Valor predictivo negativo 54 / 58 = 0,93 Valor predictivo positivo 26 / 42 = 0,61 Prueba

7 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Prueba diagnóstica + - Patrón referencia a c b d 4 54 La forma más intuitiva representar concordancia entre resultados una prueba diagnóstica y su patrón referencia es construir una tab contingencia. s columnas se sitúan positivos y negativos l patrón referencia y en s fis positivos y negativos prueba diagnóstica. A partir recuentos cada casil se puen estimar todos indicadores valiz: Sensibilidad = a / (a + c) = 26 / 30 = 0,86 Especificidad = d / (b + d) = 54 / 70 = 0,77 Probabilidad preprueba = (a + c) / (a + b + c + d) = 30 / 100 = 0,30 Valor predictivo positivo = a / (a + b) = 26 / 42 = 0,61 Valor predictivo negativo = d / (c + d) = 54 / 58 = 0,

8 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados 1,00 0,50 0,00 Prueba diagnóstica Probabilidad preprueba + - 1,00 0,50 0,00 1,00 0,50 0,00 Probabilidad postprueba? La sensibilidad y especificidad nos permiten saber proporción sujetos enfermos y sanos que csificamos correctamente. Sin embargo, en práctica clínica lo que más nos interesa es saber, una vez hecha prueba diagnóstica y conocido su resultado, qué probabilidad tiene nuestro paciente tener enfermedad objeto estudio. Lo que conocemos como probabilidad postprueba. De ello nos informan valores predictivos, pero estos valores solo son aplicables al entorno muestra en que fue evaluada prueba. Si probabilidad preprueba en nuestro paciente es distinta, valores predictivos no son aplicables. Para calcur s probabilidas postprueba necesitamos otros indicadores que se calcun a partir sensibilidad y especificidad: cocientes probabilidas. 8 15

9 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados fermos 26 / 30 Prueba + CP + = = 3,79 16 / 70 No enfermos El cociente probabilidas (CP), también lmado razón verosimilitus (en inglés, likelihood ratio; LR), se fine como probabilidad l resultado una prueba en presencia enfermedad (patrón referencia positivo) dividida entre probabilidad dicho resultado en ausencia enfermedad (patrón referencia negativo). Se pue calcur un cociente probabilidas para cada posible resultado una prueba diagnóstica, lo cual resulta muy útil cuando prueba tiene más dos resultados (ejemplo: positivo, dudoso y negativo). A diferencia conceptos sensibilidad y especificidad, que se refieren a pruebas con resultado dicotómico, cocientes probabilidas nos facilitan el análisis e interpretación pruebas resultado múltiple. imagen izquierda representamos el CP para el resultado positivo (CP+) una prueba diagnóstica. 9 15

10 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados 1,00 0,50 0,00 Prueba diagnóstica Probabilidad preprueba + - CP+ >1 CP- <1 Probabilidad postprueba Para pruebas con resultado dicotómico (positivo y negativo) pomos calcur cocientes probabilidas directamente sensibilidad y especificidad prueba (sin conocer recuentos). El CP positivo se estima dividiendo sensibilidad entre el complementario especificidad y adopta valores mayores 1. Cuanto mayor es el CP+, más aumenta probabilidad postprueba. Se 0,86 CP + = = = 3,79 1 Es 1 0,77 El CP negativo se estima dividiendo el complementario sensibilidad entre especificidad y adopta valores menores 1. Cuanto menor es el CP-, más disminuye probabilidad postprueba. 1 - Se 1-0,86 CP = = = 0,17 Es 0,

11 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Probabilidad preprueba 18% 3,79 Cociente probabilidas Probabilidad postprueba El cálculo s probabilidas postprueba pue parecer complejo, pero disponemos distintas herramientas que simplifican tarea. Una estas herramientas es el nomograma Fagan. El nomograma Fagan representa en tres líneas verticales, izquierda a recha, probabilidad preprueba (invertida), el cociente probabilidas a aplicar y probabilidad postprueba resultante. Basta trazar una recta a partir probabilidad preprueba que cruce el CP correspondiente. El punto en el que se cruza línea vertical recha localiza probabilidad postprueba. Imaginemos un paciente con una probabilidad preprueba infección urinaria l 18% (0,18). La probabilidad infección en el estudio en el que evaluamos estearasa leucocitaria en orina era l 30% (0,30). Por lo tanto, valores predictivos no son aplicables. Aplicando el CP+ (3,79) calcumos probabilidad postprueba positiva (aproximadamente l 45%)

12 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Probabilidad preprueba 0,17 Probabilidad postprueba Partiendo misma probabilidad preprueba (18%), pomos usar el CP- (0,17) para calcur probabilidad postprueba negativa (aproximadamente l 4%). Como vemos, existe una ganancia diagnóstica importante, que podría ser suficiente para tomar cisiones clínicas, a pesar que persiste cierto grado incertidumbre. Al igual que con cualquier estimador obtenido a partir una muestra, a cocientes probabilidas y a s probabilidas postprueba les corresponn cierta imprecisión que se concreta en interva confianza. imagen pomos ver el intervalo confianza probabilidad postprueba positiva (l 31 al 60%) Cociente probabilidas 12 15

13 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados Amás Amás l l nomograma nomograma Fagan, Fagan, existen existen otras otras herramientas herramientas fácil fácil uso uso que que nos nos ayudan ayudan a a estimar estimar indicadores indicadores valiz valiz pruebas pruebas diagnósticas diagnósticas y y a a realizar realizar el el cálculo cálculo probabilidas probabilidas postprueba postprueba adaptadas adaptadas a a pacientes pacientes o o escenarios escenarios clínicos clínicos concretos. concretos. dirección dirección pomos pomos scargar scargar una una hoja hoja cálculo cálculo en en que que basta basta introducir introducir recuentos recuentos tab tab contingencia contingencia para para obtener obtener todos todos indicadores. indicadores. s s siguientes siguientes pantals pantals puen puen verse verse cálcu. cálcu

14 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados CARACTERÍSTICA EVALUADA PRESENTE AUSENTE (Prueba referencia +) (Prueba referencia -) PRUEBA DIAGNÓSTICA PRUEBA DIAGNÓSTICA IC 95% Sensibilidad 86,7% 70,3% a 94,7% Especificidad 77,1% 66,0% a 85,4% Valor predictivo positivo 61,9% 46,8% a 75,0% Valor predictivo negativo 93,1% 83,6% a 97,3% Proporción falsos positivos 22,9% 14,6% a 34,0% Proporción falsos negativos 13,3% 5,3% a 29,7% Exactitud 80,0% 71,1% a 86,7% Odds ratio diagnóstica 21,94 6,66 a 72,21 Índice J Youn 0,6 CPP o LR(+) 3,79 2,41 a 5,96 Taylor Miettinen CPN o LR(-) 0,17 0,07 a 0,44 Taylor Probabilidad pre-prueba (Prevalencia) 30,0% tab tab contingencia contingencia se se introducen introducen recuentos recuentos (casils (casils sombreadas sombreadas en en ver). ver). Debajo Debajo aparecen aparecen cálcu cálcu (fondo (fondo naranja) naranja) Miettinen

15 Evaluación pruebas diagnósticas Evaluación resultados CPP o LR(+) 3,79 2,41 a 5,96 CPN o LR(-) 0,17 0,07 a 0,44 Probabilidad pre-prueba (Prevalencia) 30,0% CÁLCULO DE LAS PROBABILIDADES POST-PRUEBA (Teorema Bayes) Probabilidad pre-prueba estimada 18,0% IC 95% Probabilidad post-prueba positiva (PPPP) 45,4% 31,4% a 60,2% 1 - PPPP 54,6% 39,8% a 68,6% 1 - PPPN 96,3% 88,0% a 99,0% Probabilidad post-prueba negativa (PPPN) 3,7% 1,0% a 12,0% misma misma hoja hoja cálculo, cálculo, más más abajo, abajo, pomos pomos introducir introducir probabilidad probabilidad preprueba preprueba nuestro nuestro paciente paciente (fondo (fondo ver) ver) y y ver ver s s probabilidas probabilidas postprueba postprueba bajo. bajo