CONCEPTOS BÁSICOS PARA LA PRÁCTICA DE LA MEDICINA BASADA EN LA EVIDENCIA.
DR. SAURO YAGÜE |
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CONCEPTOS BÁSICOS PARA LA PRÁCTICA DE LA MEDICINA BASADA EN LA EVIDENCIA.
DR. SAURO YAGÜE |
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LA TABLA 2 X 2  No es necesario saberse estas fórmulas. Existe un programa que realiza todos estos cálculos.Mas adelante se facilitará la dirección para poder utilizar dicho programa.Conviene sin embargo tener claros los conceptos de sensibilidad,especificidad...etc 
Cuando se investiga un test diagnóstico se estudia en 2 grupos de personas: 1.-Un grupo de personas que SI tienen la enfermedad que se pretende diagnosticar (Primera columna o enfermedad +) 2.-Un grupo de personas que No tienen la enfermedad que se investiga (Segunda columna o enfermedad -) De manera tal que se pueden dar los siguientes casos: a.-TP.Positivos verdaderos, son individuos enfermos que dan el test positivo b.-FP.Positivos falsos, son individuos sanos que dan el test positivo c.-FN.Negativos falsos,son individuos enfermos que dan el test negativo d.-TN.Negativos verdaderos,son individuos sanos que dan el test negativo La sensibilidad es la proporción de personas ENFERMAS que tienen un resultado positivo al realizarles un determinado test diagnóstico La especificidad es la proporción de personas SANAS que tienen un resultado negativo al realizarles un determinado test diagnóstico Existe un equilibrio entre la sensibilidad y la especificidad de un test diagnóstico de manera tal que como sucede con el calcio y fósforo, cuando aumenta la sensibilidad disminuye la especificidad y viceversa. Sin embargo la significación del resultado de un test diagnóstico no solo depende de su sensibilidad y especificidad, sino también de la Prevalencia (también llamada Probablidad Pre-test) de la enfermedad en la población en la que se realiza el test.
En este caso un test diagnóstico de alta sensibilidad y especificidad (90%) cuando la Prevalencia de la enfermedad es alta (50%) como sucede en el medio HOSPITALARIO, el 90% de los pacientes que tengan un test positivo tendrán la enfermedad (Valor Predictivo Positivo del 90%) Sin embargo:
En esta otra situación el mismo test diagnóstico con la misma alta sensibilidad y especificidad (90%) pero con una Prevalencia de la enfermedad baja (10%) como ocurre en ATENCIÓN PRIMARIA solo el 50% de los pacientes con el test positivo tendrán la enfermedad (Valor Predictivo Positivo del 50%) aunque el 99% de los individuos que tengan un test negativo estarán sanos (Valor Predictivo negativo del 99%). |
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INTERVALOS DE CONFIANZA El programa de la Tabla 2X2 realizará los cálculos de los parámetros antes indicados dentro de un intervalo de confianza para cada uno de ellos.El intervalo de confianza es una medida de precisión. Supongamos que tenemos dentro de un saco 50 bolas blancas y negras pero no sabemos cuantas hay de cada color.El intervalo de confianza para las bolas blancas (y para las negras) seria de 0-50. Si introducimos la mano y sacamos 6 bolas blancas y 9 bolas negras.A partir de este momento el IC para las bolas blancas seria de 6-41 (es decir podriamos decir que en ese saco habia un mínimo de 6 bolas blancas y un máximo de 41).El IC para las bolas negras seria de 9-44 Si volvemos a introducir la mano y sacamos 8 bolas blancas y 12 bolas negras, el IC de las blancas ahora seria de 14-29 y el de las negras 21-36. Observamos que a medida que tenemos mas información el IC se estrecha y mejora su precisión es decir podemos colocar de forma mas exacta el intervalo dentro del cual estaria contenido TODAS las bolas blancas y negras. |
CÁLCULO DEL INTERVALO DE CONFIANZA El programa de la Tabla 2X2 nos calculará todos los IC.Aunque no es necesario saberlo la fórmula es: 
Ejemplo: La sensibilidad de un test diagnóstico en el que se estudiaron 173 enfermos es del 93%. Su IC es de: 
IC=0.93+-0.004 IC=89%-97% |
COCIENTE DE PROBABILIDAD (LIKELIHOOD RATIO) El cociente de probabilidad o likelihood ratio tambien lo calcula el programa de la Tabla 2X2.Su fórmula es: a.-Cuando el test es positivo:  b.-Cuando el test es negativo:  Ejemplo: Un test diagnóstico tiene una: sensibilidad=93% especificidad=25% a.-Cuando el test es positivo su LR es:  LR=1.24 b.-Cuando el test es negativo:  LR=0.28 La siguiente tabla muestra el IMPACTO DIAGNÓSTICO de un test diagnóstico según 5 niveles de su LR
Aclaramos los conceptos de SpPin y SnNout a.-SpPin.Cuando un test diagnóstico tiene una especifidad elevada, el resultado positivo de dicha prueba con un LR > 10 hace que el diagnóstico de la enfermedad que se investiga con dicho test sea prácticamente seguro.En realidad SpPin es una nemotecnia algo rebuscada pero útil (Sp=Specificity, P=Positive, In=dentro,seguro) b.-SnNout.Cuando un test diagnóstico tiene una sensibilidad elevada, el resultado negativo de dicha prueba con un LR < 0.1 hace que el diagnóstico de la enfermedad que se investiga con dicho test sea prácticamente imposible.(Sn=sensibility, N=negative, out=fuera,imposible) |
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TESTS DIAGNÓSTICOS NUMÉRICOS Y PERCEPTUALES :EL INDICE KAPPA. Existen 2 tipos de test diagnósticos:1.-Test numéricos, como la glucemia,urea...etc cuya interpretación no presenta grandes problemas.Para seleccionar el punto crítico (punto "cutoff") a partir del cual se considera el test anormal se utilizan las llamadas curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) que selecciona estos puntos de forma que confiere al test con las mejores sensibilidades y especificidades. 2.-Test perceptuales cuya interpretación dependen de la percepción de ser humano como herramienta de medición.La percepción humana se utiliza para distinguir entre un resultado positivo o negativo a través de la vista (diagnósticos radiograficos o anatomo-patológicos...etc) Estos test diagnósticos perceptuales están condenados a 2 tipos de variabilidad: a.-Variabilidad en un mismo observador (un radiólogo clasifica la misma ecografia de forma diferente en 2 ocasiones distintas) b.-Variabilidad entre observadores (2 radiólogos clasifican una misma ecografia de 2 formas diferentes) Para evitar estas variabilidades cuando se realiza un estudio de investigación de un test diagnóstico: a.-Se deben comparar sus resultados con los obtenidos con el mejor test diagnóstico disponible ("GOLD STANDARD").Por ejemplo los resultados de una ultrasonografia en el diagnóstico de una tromboflebitis venosa se comparan con el gold standard de esta enfermedad que es la flebografia intravenosa. Se tiende a substituir los test usados como "gold standard" que suelen ser invasivos,dolorosos y no exentos de complicaciones por nuevos y mejores test dianósticos no-inasivos es decir que ocasionen las mínimas molestias y complicaciones a los pacientes siempre y cuando estos nuevos test tengan unas adecuadas sensibilidades,especificidades,LR ...etc b.-Los resultados del gold standard y del test que se investiga son analizados de forma CIEGA por DOS obervadores (radiólogos,anatomopatólogos...etc) DIFERENTES. Para medir el grado de concordancia entre estos 2 observadores se usa el llamado INDICE KAPPA. El índice Kappa se interpreta de la siguiente forma:
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