Características operativas de test diagnósticos Curvas ROC

Transcripción

1 Curso MBE IV Medicina Universidad de Valparaíso Características operativas de test diagnósticos Curvas ROC Dr. Claudio Puebla

2 Curvas ROC De gran desarrollo en los últimos años en el proceso diagnóstico. Útiles para test cuantitativos. Ejemplo: ferritina plasmática, CK total, amilasa, ADA líquido pleural, o cuestionarios, escalas, etc.

3 Curvas ROC Tradicionalmente cuando se tenía un test cuantitativo, se elegía el mejor cut-off o punto de corte, que combinaba la mejor sensibilidad y especificidad del test (mayor rendimiento). Sin embargo, esto significa una pérdida de información, al transformar una variable continua en dicotómica. Habitualmente una sensibilidad de 85 %, con especificidad de 74 %. Ejemplo: ADA mayor o menor de 40 UI/l en diagnóstico de TBC pulmonar. Ferritina menor de 50 en diagnóstico de anemia ferropénica.

4 Test cuantitativo ideal sanos enfermos

5 2 curvas, sanos vs enfermos sanos enfermos Lo habitual en medicina

6 El mejor punto de corte sanos enfermos mejor rendimiento (a + d) / (a + b + c + d) Especificidad de 75 % Sensibilidad 78 %

7 Desplazando punto de corte sanos enfermos Aumenta sensibilidad Pero disminuye especificidad

8 Máxima sensibilidad sanos enfermos Sensibilidad 100 % Pero mala especificidad

9 Aumentando especificidad sanos enfermos Aumenta especificidad Pero disminuye sensibilidad

10 Máxima especificidad sanos enfermos 100 % especificidad Pero mala sensibilidad

11 3 valores Podemos elegir 3 valores sanos enfermos Así tendríamos un valor central que combine el mejor rendimiento del test Y una valor más bajo que nos de 100 % de sensibilidad (útil para descartar) Y uno alto que nos de 100 % de especificidad (útil para confirmar)

12 Múltiples puntos de cortes O múltiples valores sanos enfermos Y determinar la sensibilidad y especificidad en cada punto

13 Resultado del test mg/ml Sensibilidad y especificidad según diferentes puntos de corte Sensibilidad Especificidad 12 = 100 % 20 % 23 = 98 % 34 % 35 = 90 % 50 % 45 = 84 % 62 % 78 = 78 % 75 % mejor rendimiento 99 = 47 % 89 % 120 = 10 % 100 %

14 Curvas ROC Receiver operating characteristic Podemos graficar los diferentes puntos de corte de las características operativas del test. Es decir su sensibilidad y especificidad. El gráfico es una relación entre los verdaderos positivos y falsos positivos. Verdaderos positivos = sensibilidad (en eje y) Falsos positivos = 1- especificidad (eje x ) La curva nos da una idea del rendimiento del test.

15 Curvas ROC Receiver operating characteristic Las curvas ROC del punto de vista estadístico, relacionan una variable continua que actúa como predictora (en este caso el test cuantitativo), con una dicotómica ( en este caso enfermedad). No sólo sirven para el proceso diagnóstico, son muy útiles para definir utilidad de variables pronóstica. Ejemplo: score de Ranson en pancreatitis aguda o score de APACHE para gravedad en UCI. La gran ventaja es que nos pueden entregar más valores que nos puedan servir en el diagnóstico.

16 Gráfico de la curva ROC 100 % Tasa Verdaderos Positivos = Sensibilidad % 100 % Tasa de falsos positivos = ( 1 especificidad)

17 Interpretación de la curva ROC ideal Sensibilidad No sirve 1- especificidad

18 Comparación de curvas ROC Sensibilidad mejor peor 1- especificidad

19 Área bajo la curva ROC Sensibilidad 1- especificidad

20 Área bajo la curva ROC Se puede calcular el área bajo la curva. A mayor valor, mejor es el test. Máximo 1 perfecto Mayor de 0,9 excelente test 0,8 a 0,9 buen test 0,7 a 0,8 regular test 0,5 a 0,7 mal test 0,5 no relación < 0,5 relación inversa ( a mayor valor menos probable la enfermedad).

21 Área bajo la curva ROC Valores menores de 0,5, muestran una relación inversa. Es decir, a más alto el valor del test, menos probable que ocurra la enfermedad. Habitualmente se grafican al revés, por lo que no es usual de ver. Ejemplo: ferritina y anemia ferropénica Siempre ver ambos, tanto gráfico y área bajo la curva

22 Ejemplos de curvas ROC

23 Ejemplos de curvas ROC

24 Ejemplos de curvas ROC

25 Ejemplos de curvas ROC