Fundamentos de Epidemiología Clínica Dr Sebastián Genero APS, Epidemiología e Informática II Facultad de Medicina Univ. Nac. Del Nordeste
En que se aplican estos conocimientos? En la interpretación de pruebas complementarias En el diagnostico de las enfermedades En protocolos de investigacion En la lectura critica de la literatura médica
Ejemplo: Un paciente consulta a una guardia por dolor precordial y nos preguntamos si tiene o no un Infarto Agudo de Miocardio y pensamos que si: Tiene el IAM: tendrá que internarse, pasar a unidad coronaria, recibirá fármacos y probablemente estudios invasivos (todos con diferentes riesgos de efectos adversos y con gasto en el servicio de salud) y luego de unos 7 dias de internacion (si sobrevive) debera cambiar su conducta y tomar, al menos, 4 comprimidos por dia durante el resto de su vida. No tiene IAM: (se buscará otro diagnóstico que explique el síntoma y) probablemente se ira a su casa luego de la consulta. Imaginemos, además, que pasaría si : a) teniendo un IAM le damos el alta y fallece al llegar a su domicilio. b) Sin tener un IAM lo internamos, pasa a la coronaria, se le practican tromboliticos o una arteriografía coronaria y luego de 7 días de internacion le decimos Sr. UD NO TUVO UN IAM
LA PRUEBA PERFECTA NO IAM CON IAM CPK 32 U 220U 221U 5000U EL MUNDO REAL NO IAM CON IAM CPK 32 220 221 5000 U
Sensibilidad y Especificidad Sensibilidad: mide la proporción de individuos con la enfermedad que son identificados correctamente con la prueba. Especificidad: mide la proporción de los sanos que son correctamente clasificados como tales con la prueba. SENSIBILIDAD cuantos ENFERMOS ESPECIFICIDAD cuantos SANOS
(ejemplo datos ficticios) Se uso la determinación de CPK para diagnostico de IAM y se observó que 400 de los 500 Infartados tenían la CPK alta. Y 450 de los 500 sin IAM tenían la CPK normal. Prueba de oro (+) (-) C ALTA 400 50 P (a) (b) K BAJA 100 (c) (d) 450 (la S es la proporción (o porcentaje) de los ENFERMOS que les dio positiva la Prueba en estudio) entonces: a /a+c (la E es la proporción (o porcentaje) de los SANOS que les dio negativa la Prueba en estudio) entonces: d/b+d
Como se leen estos resultados? Sensibilidad del 80% Especificidad del 90% de cada 100 enfermos a 80 le dara positiva la prueba (de cada 100 infartados a 80 le dara la CPK alta) de cada 100 sanos a 90 le dará negativa la prueba (de cada 100 sanos a 90 le dará la CPK baja)
La S y E miden SOLAMENTE la proporción de los que han sido correctamente clasificados como sanos o enfermos pero NO PREDICEN el numero real de individuos que serán clasificados correctamente ya que esto depende de la frecuencia de la enfermedad
En otras palabras la E y S no responden a las preguntas: si al paciente le da positivo, cual es la probabilidad de que esté realmente enfermo? (si la CPK le da alta, cual es la probabilidad de que este infartado?) Si al paciente le da negativo, cual es la probabilidad de que este realmente sano? (si la CPK le da baja, cual es la probabilidad de que NO este infartado?)
La S y E me dicen: Pero Yo quiero saber en mi guardia: (de cada 100 infartados a 80 le dara la CPK alta) (si la CPK le da alta, cual es la probabilidad de que este infartado?) (de cada 100 sanos a 90 le dará la CPK baja) (si la CPK le da baja, cual es la probabilidad de que NO este infartado?) Estas preguntas se responden calculando los Valores Predictivos
Valores predictivos VPP: proporción de individuos con una prueba positiva que Tienen la enfermedad VPN: proporción de individuos con una VPN: proporción de individuos con una prueba negativa que NO tienen la enfermedad
(ejemplo datos ficticios) Se uso la determinación de CPK para diagnostico de IAM y se observó que 400 de los 500 Infartados tenían la CPK alta. Y 450 de los 500 sin IAM tenían la CPK normal. Prueba de oro E C ALTA 400 (+) (-) 50 P K BAJA (a) (b) 100 (c) (d) 450 S
(ejemplo datos ficticios) Se uso la determinación de CPK para diagnostico de IAM y se observó que 400 de los 500 Infartados tenían la CPK alta. Y 450 de los 500 sin IAM tenían la CPK normal. Prueba de oro (+) (-) C ALTA 400 50 P (a) (b) K BAJA 100 (c) (d) 450 VPP: Proporción de positivos (400 + 50) que realmente tienen la enfermedad (400) ENTONCES : (a/a+b) = 88,8% VPN: Proporción de negativos (100 +450) Que realmente no tienen la enfermedad ENTONCES: (d/d+c) = 81,8%
(ejemplo datos ficticios) Se uso la determinación de CPK para diagnostico de IAM y se observó que 400 de los 500 Infartados tenían la CPK alta. Y 450 de los 500 sin IAM tenían la CPK normal. Prueba de oro E (+) (-) C ALTA 400 50 VPP P K BAJA VPN (a) (b) 100 (c) (d) 450 S
Entonces como leemos: La determinacón de CPK para diagnóstico de IAM tiene una: S:80% E:90% VPP:88% VPN:81,9%
Mi paciente tiene CPK baja, entonces sabiendo que esta prueba tiene: VPP:88% VPN:81,9% Tomo la conducta de no internarlo (*) ya que considero que casi el 82% de los pacientes con esta determinación NORMAL (con todo lo que eso significa) son personas sin IAM (*) aclaración: este es un ejemplo didáctico e hipotético, pero debe considerarse que en la practica clínica se tienen en cuenta otros factores al momento de la toma de decisiones.
Teorema de Bayes Permite obtener el Valor predictivo positivo de un test al aplicarlo en diferentes situaciones de prevalencia S x Prevalencia S * Prevalencia + (1-E) x (1-Prevalencia)
CPK para IAM= S:80% E:90% Un paciente de 38 años, sin factores de riesgo cardiovasculares consulta por dolor precordial típico. Se solicita CPK que resulta levemente aumentada. Cual es la probabilidad de que tenga un IAM? Un paciente de 38 años, tabaquista, diabético e HTA consulta por dolor precordial típico. Se solicita CPK que resulta levemente aumentada. Cual es la probabilidad de que tenga un IAM? S x Prevalencia S * Prevalencia + (1-E) x (1-Prevalencia) 0,8 x 0,05 0,8 x 0,05 + (1-0,9) x (1-0,05) 0,8 x 0,6 0,8 x 0,6 + (1-0,9) x (1-0,6) 0,04 0,895 0,04 = 4% 0,48 = 0,52 = 52% 0,28
Conocer el rendimiento global de una prueba. Area bajo la curva. Comparar dos pruebas o dos puntos de corte. Comparación de dos curvas o de dos puntos sobre una curva. Elegir el punto de corte apropiado para un determinado paciente.
La normalidad implica a la media mas y menos 2 DE -1DE +1DE -2DE +2DE -3DE +3DE X 68,3% 95.4% 99.7%
Algunos conceptos sobre normalidad: ANORMAL ENFERMO Algunos enfermos tendrán valores normales Cambios incluidos dentro de limites normales pueden ser patológicos Puede no ser extrapolable a un individuo los valores normales de otra poblacion de referencia. Valor normal Valor deseable Los limites superior e inferior de una prueba pueden modificarse con fines diagnosticos