ESPECIFICIDAD Y SENSIBILIDAD DE UNA PRUEBA

Transcripción

1 UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE PSICOLOGÍA ESPECIFICIDAD Y SENSIBILIDAD DE UNA PRUEBA Elaboran Dra. Corina Cuevas Renaud Psic. Amalia Alejo Martínez

2 MARCO CONCEPTUAL Validez de una prueba Evaluación diagnóstica Estándar de oro Sensibilidad Especificidad

3 Sensibilidad de una prueba Cuántos resultados positivos se obtendrán en los individuos enfermos? Cuántos casos del total de casos en la población estudiada pueden identificarse por el resultado de la prueba? Especificidad de una prueba Cuántos resultados negativos en personas sin la enfermedad son diagnosticados? Cuántos individuos sanos se confirmarán por el resultado de la prueba?

4 CLASIFICACIÓN POSITIVOS Y NEGATIVOS

5 DEFINICIÓN Y CÁLCULO Sensibilidad de una prueba Proporción de los individuaos clasificados como positivos por el estándar de oro que se identifican correctamente por la prueba en estudio.

6 Especificidad de una prueba Proporción de los individuos clasificados como negativos por el estándar de oro que se identifican correctamente por la prueba en estudio.

7 Valor predictivo de un resultado positivo Representa la probabilidad de que alguien con un resultado positivo en la prueba en estudio tenga la característica de interés. Valor predictivo de un resultado negativo Representa la probabilidad de que alguien con un resultado negativo en la prueba en estudio no tenga la característica de interés.

8 Valores predictivos Aunque no existe un valor predictivo particular, se aceptan valores mayores al 50% Existen otros parámetros para evaluar la capacidad diagnóstica de una prueba, y cuyos resultados son independientes de la prevalencia de la enfermedad bajo estudio

9 RAZÓN DE VEROSIMILITUDES Positiva Se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado positivo en los pacientes enfermos entre la probabilidad de un resultado positivo entre los sanos. RV+= Sensibilidad/ 1- Especificidad

10 Negativa Se calcula dividiendo la probabilidad de un resultado negativo en presencia de enfermedad entre la probabilidad de un resultado negativo en ausencia de la misma. RV-= 1-Sensibilidad/Especificidad

11 Una prueba ideal es aquella que tiene una alta sensibilidad (identifica correctamente a una alta proporción de individuos realmente expuestos o enfermos) y una alta especificidad (da pocos resultados positivos en individuos no expuestos onoenfermos).

12 El conjunto de pares ordenados 1- Especificidad-sensibilidad (i. e., la sensibilidad en función de los falsos positivos o complemento de la especificidad), se puede representar gráficamente con las curvas ROC. Son el resumen de la validez de una determinación continua para diferentes valores límite (puntos de corte).

13 Representación del perfil dicotómico de una enfermedad La interpretación de estas curvas se lleva a cabo mediante el análisis del área bajo la curva (ABC) Es una medida global de la exactitud diagnóstica. Es definida como la probabilidad de clasificar correctamente un par de individuos (sano y enfermo) seleccionados al azar de la población, mediante los resultados obtenidos al aplicarles la prueba diagnóstica.

14 PUNTOS DE CORTE Se acepta que el valor del ABC sea mayor o igual a.05. Si no existen diferencias en la distribución de los resultados de la prueba entre los grupos, se toman valores que oscilan alrededor de.05. Por ejemplo: Valores comprendidos en el intervalo de , podrían referir que la exactitud de la prueba es baja. Valores entre , pueden resultar útiles sólo bajo ciertas condiciones; en cambio. Valores de.09 en adelante, se dan cuando existe una perfecta separación entre las distribuciones, indicando una alta exactitud de la prueba.

15 CÓMO ELEGIMOS LOS PUNTOS DE CORTE? Galen y Gambino (1975) Elegir la mayor sensibilidad cuando: La enfermedad sea grave y no pueda pasar inadvertida La enfermedad sea tratable Los resultados falsos positivos no supongan un traumatismo psicológico o económico en los individuos examinados. Elegir la mayor especificidad posible cuando: La enfermedad sea importante pero difícil de curar o incurable El hecho de conocer que no se padece la enfermedad tiene una importancia sanitaria y psicológica. Debe utilizarse una prueba con un alto valor predictivo positivo cuando el tratamiento de los falsos positivos pueda tener consecuencias graves. Un valor global elevado se desea cuando: La enfermedad sea importante pero curable Tanto los falsos positivos como los falsos negativos supongan un traumatismo y éste conlleve consecuencias graves.

16 CONSIDERACIONES FINALES DEL MODELO Utilidad de las curvas ROC a) conocer el rendimiento global de una prueba (ABC) b) comparar dos pruebas o dos puntos de corte. Comparación de dos curvas o de dos puntos sobre una curva, y c) elegir el punto de corte apropiado para un determinado paciente. Limitación de este modelo es que Sólo contempla dos estados clínicos posibles (sano y enfermo) y no es muy útil su uso para situaciones en que se trata de discernir entre más de dos enfermedades.