Objetivo:
El objetivo de este artículo, es tener un acercamiento más sencillo hacia la bio-estadística y a su vez brindar herramientas comprensibles, con el fin de entender ¿Que es una prueba diagnóstica? ¿Cuales son los lineamientos para la interpretación de la información estadística que nos ofrecen dichas pruebas? y lo mas interesante es la aplicación para posteriores investigaciones, ya que tenemos acceso a múltiples instrumentos susceptibles de exploración diaria en la medicina.
Introducción
Para hablar de una prueba diagnóstica primero tenemos que definir el término “diagnóstico” que hace referencia a recopilar datos, analizarlos y dar una interpretación de ellos, con el fin de evaluar una situación de salud-enfermedad de nuestro objeto de estudio. Según Hipócrates no hay un pronóstico correcto si no se hace un buen diagnóstico (1).
Para determinar qué una prueba es diagnóstica, tiene que ser susceptible de ser medida y por tanto, el uso de la observación o el tacto no corresponderían en la definición estricta; es así que el uso de los cinco sentidos no puede establecerse como prueba diagnóstica por sí misma, pero sí como un parámetro para la descripción de un signo que se pueda medir (presión arterial, rango de movilidad, saturación de oxígeno, frecuencia cardiaca, etc.) (2)
Los estudios de pruebas diagnósticas pertenecen al grupo de los estudios descriptivos y por lo general se basan en diseños transversales, proporcionando resultados que reflejan la realidad en un momento dado, es decir un visión estática de un grupo en un tiempo determinado.
En el ámbito de la salud, el uso de pruebas diagnósticas ha sido de uso cotidiano en los diferentes estudios, debido a los múltiples tratamientos que se pueden brindar como: farmacológico, quirúrgico, radioterápico, hormonal, trasplante de células, etc. Con el fin de tener un respuesta que tenga tanto efectividad como validez científica y terapéutica (3).
A continuación se expondrán características principales de las pruebas diagnósticas y cómo podemos hacer uso de ellas de manera más sencilla y didáctica posible. Para lograrlo nos haremos una serie de interrogantes que iremos exponiendo a lo largo del documento.
¿Cómo se evalúa una prueba diagnóstica?
Para poder evaluar una prueba diagnóstica es necesario recurrir a la validez y reproductibilidad de la misma y a su vez la obtención de valores predictivos, en el marco de una prueba gold standar o prueba de referencia para el cuestionamiento a resolver.
¿Entonces, qué se entiende por validez en el marco de una prueba diagnóstica?
Validez: La validez de una prueba en bioestadística hace referencia a que determinado experimento con determinadas características mida lo que tenga que medir, comparándolos con una prueba de referencia patrón. (4)
La validez a su vez se puede expresar matemáticamente hallando la sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.
¿Qué es y cómo puedo hallar la sensibilidad especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo de una prueba diagnóstica?
Sensibilidad: Es la capacidad de una prueba para detectar a los que verdaderamente están enfermos en el caso de salud- enfermedad; o de indicar los casos positivos según lo que evalué el experimento.
Especificidad: Es la capacidad de una prueba, en donde se evalúa un sujeto sano y esté sujeto de negativo en la prueba que se esté realizando.
Para poder entender un poco más sobre la sensibilidad y la especificidad, la estadística ha diseñado una tabla de 2×2 en donde cruzan los posibles resultados.
| ENFERMOS | NO ENFERMOS | TOTAL | |
| POSITIVOS | a | b | a+b |
| NEGATIVOS | c | d | c+d |
| TOTAL | a+c | b+d | a+b+c+d |
De acuerdo a una tabla de 2 × 2 podemos expresar que:
Sensibilidad = a/a+c
correspondiente a verdaderos positivos/verdaderos positivos + falsos negativos
Especificidad = d/b + d
correspondiente a verdaderos negativos/verdaderos negativos + falsos negativos.
Siendo (a+b+c+d) el total de individuos evaluados, (a+c) el total de enfermos, (b+d) el total de no enfermos al momento de realizar la prueba.
Valor predictivo positivo (VPP): representa la probabilidad de que un sujeto este enfermo ya que el resultado de la prueba fue positivo
VPP= a/ a+b
Valor predictivo negativo (VPN) indica la probabilidad de no tener enfermedad ya que la prueba fue negativa.
VPN= d/c+d
A su vez también podemos calcular los índices de error:
Proporción de falsos positivos (PFP)
PFP= c/a+c = 1- especificidad
Proporción de falsos negativos (PFN)
PFP= b/b+d =1- sensibilidad.
Y la prevalencia de la enfermedad se calcularía (a+c/a+b+c+d), siendo muy útil ya que nos muestra información sobre la prueba que se está realizando y sobre la población en estudio (5).
Para complementar lo anteriormente expuesto mire el siguiente vídeo.
¿Para qué me sirve la reproducibilidad de una prueba diagnóstica?
Entonces la reproducibilidades la capacidad de la prueba para ser reproducida por otros evaluadores, con la finalidad de comprobar la veracidad de la misma y me sirve para saber si lo puedo replicar con la población que estoy estudiando (4).
Matemáticamente existen otras formas de expresar los resultados y para eso se opta por exponer el cociente de probabilidad tanto positivo como negativo.
¿Qué es el cociente de probabilidad?
Es aquella que compara la probabilidad de conseguir un determinado resultado en un sujeto con la enfermedad, con la de obtenerlo en un sujeto en el que se ha descartado la presencia de la misma.
El cociente de probabilidad de una prueba positiva (CPP) se calcula dividiendo la proporción de casos positivos “sensibilidad” entre la proporción de sujetos que no poseen la enfermedad, los llamados falsos positivos, “1 – especificidad”.
CCP= Sensibilidad/1-Especificidad
El cociente de probabilidad de una prueba negativa (CPN) se calcula dividiendo la proporción de casos negativos “1- sensibilidad” entre la proporción de sujetos que no poseen la enfermedad, y que la prueba dio resultado negativo “especificidad”.
CPN= 1-Sensibilidad/Especificidad
Entonces de todo lo anteriormente dicho nos lleva a preguntarnos ¿Cómo se puede verificar si la prueba que estoy haciendo posee la validez suficiente?
Para eso podemos explicarlo con la curva ROC (Característica operativa del receptor), la cual representa gráficamente la sensibilidad y la especificidad y su relación, derivados de los puntos de corte y sus variaciones en los rangos de los resultados mostrados en la prueba.
Los valores de área bajo la curva de ROC serán entre 0 y 1, esto garantiza la eficacia de la prueba realizada, a su vez certifica que la prueba hace una correcta diferenciación entre enfermos y no enfermos del experimento (6).
Referencias:
1. El diagnostico médico. Lorenzano, C. 2006, Subjetividad y procesos cognitivos, pág. 150.
2. Servicio de Epidemiología Santiago de Compostela. Pruebas diagnosticas. Pruebas diagnosticas. [En línea] 22 de febrero de 2006. https://www.sergas.es/Saude-publica/Documents.
3. Las pruebas diagnósticas. Su aplicación en los estudios epidemiologicos. Ávalos , O. 2000, Revista de nefrologia, Sociedad Española de Nefrología, pág. 403.
4. Unidad de Epidemiología Clínica y Bioestadística. investigación Pruebas diagnósticas. investigación Pruebas diagnósticas. [En línea] 14 de 07 de 2003. [Citado el: 21 de 04 de 2020.] www.mbe/investiga/pruebas_diagnosticas/pruebas_diagnosticas.
5. Pruebas diagnósticas: aspectos básicos de lo que el endoscopista debe saber. Duarte, A, Herrera, D y Téllez, F. 3, Ciudad de México : Elseiver, 2016, Vol. 28. 10.1016.
6. Peréz, I y Battikhi, B. Características de los test diagnósticos . Málaga : Ed Cont Lab Clín, 2017.
