Parámetros clave en las pruebas diagnósticas

Ángel Sanz Granda
Farmacéutico experto en Evaluaciónde Tecnologías Sanitarias

Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.

 

Se requieren tres requisitos a toda prueba diagnóstica: que sea válida, reproducible y segura. Es válida si sirve para medir lo que se desea medir, lo que comprobamos mediante su sensibilidad y su especificidad. Es reproducible si se obtiene el mismo resultado cuando nada ha cambiado. Y es segura cuando un resultado positivo o negativo se corresponde exactamente con la presencia o ausencia, respectivamente, de la enfermedad, lo que se comprobará mediante el valor predictivo de la prueba.

 

 

La sensibilidad es la probabilidad de obtener un resultado positivo con la prueba diagnóstica en una persona que está verdaderamente enferma. La especificidad es la probabilidad de obtener un resultado negativo con la prueba diagnóstica en una persona que está verdaderamente sana.  En la tabla mostrada a continuación, de 250 enfermos, la prueba detectó sólo a 200, que son verdaderos positivos (VP) pero ofreció un resultado negativo en 50 de ellos, por lo que son resultados falsos negativos (FN); en el caso de las 750 personas sanas, la prueba identificó con un resultado negativo a 650 de ellas, que son verdaderos negativos (VN) pero mostró un resultado positivo en 100 de ellas, siendo falsos positivos (FP). Por tanto, la sensibilidad de la prueba diagnóstica sería del 80% [200/(200+50)] y la especificidad, del 73,3% [650/(100+650)].

A la vista de estos datos se observa claramente que no podemos asegurar al 100% que si una prueba da un resultado positivo, la persona tendrá la enfermedad, ni viceversa. Ello se determina mediante el valor predictivo positivo (probabilidad de que una persona esté enferma cuando ha obtenido un resultado positivo de la prueba) y el valor predictivo negativo (probabilidad de que una persona esté sana cuando ha obtenido un resultado negativo). En el ejemplo mostrado anteriormente, el valor predictivo positivo es de 66,7% [200/(200+100)] y el valor predictivo negativo, de 92,9% [650/(50+650)].

En definitiva, estos datos se traducen en que 50 de las 250 personas que están enfermas (20% de los enfermos, estimado también como: 100% - sensibilidad)  no fueron detectadas al obtener un resultado negativo en la prueba diagnóstica; asimismo, ante un resultado positivo, se tendrá sólo un 66,7% de probabilidad de que la persona esté enferma, aunque si el resultado es negativo, la probabilidad de estar sana sería del 92,9%.

Artículos Relacionados

Copyright © 2019 Revista Acofar. Todos los derechos reservados.
Joomla! es un software libre publicado bajo la Licencia Pública General GNU.