Curso Monográfico Medicina Basada en

Evidencias.Sesión 5. Diagnóstico II

Desempeño Diagnóstico (I)

SensibilidadEspecificidadValor Predictivo

Positivo Negativo

Razón de verosimilitud (LR) Positiva Negativa

Desempeño Diagnóstico (II)

Valor Predictivo Positivo (VPP) : Es la probabilidad que tiene una

persona con la prueba diagnóstica positiva de tener la enfermedad.

VPP = Verdaderos positivosVerdaderos positivos + Falsos positivos

Desempeño Diagnóstico (III)

Valor Predictivo Negativo (VPN): Es la probabilidad que tiene una persona

que ha resultado negativa en la prueba diagnóstica de no tener la enfermedad.

VPN = Verdaderos negativosVerdaderos negativos + Falsos negativos

Se encuentra en urgencias y acude con usted un paciente que fue mordido por una rata. Le comenta que su temor principal es convertirse en “Ratman”.

Usted busca en Tripdatabase pruebas diagnósticas para determinar quien se convertirá en hombre rata en pacientes con mordedura de rata.

Encuentra que la sensibilidad de la prueba es de 62.6% y la especificidad es de 84.2%

¿Cuál es la probabilidad de convertirse en rata? Debido a que si es más del 20% se debe amputar el

sitio donde fue mordido para evitar el desenlace.

Desempeño Diagnóstico (IV)

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Sensibilidad= 62.6 %Prueba X detecta 10 enfermos de 16Especificidad= 84.2% Prueba X detecta 16 sanos de 19

VPN= (16/22) * 100 = 72.7%

VPP= (10/13) * 100 = 76.9%

PositivaNegativa

Prevalencia45.71

Sensibilidad de la prueba es de 62.6% Especificidad es de 84.2%

¿Cuál es la probabilidad de convertirse en rata?

Considerando que mi paciente fuera IDÉNTICO a los pacientes del estudio y si yo tengo LA MISMA prueba del estudio

Y si la prueba resultara NEGATIVA Mi paciente tendría un 27.3% (VPN

72.7%) de convertirse en rata

VPN= (16/22) * 100 = 72.7%

VPP= (10/13) * 100 = 76.9%

¿Amputan o no amputan?

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Sensibilidad= 62.6 %Prueba X detecta 6 enfermos de 9Especificidad= 84.2% Prueba X detecta 22 sanos de 26

VPN= (22/25) * 100 = 88%

VPP= (6/10) * 100 = 60%

PositivaNegativa

Prevalencia25.71

Sensibilidad de la prueba es de 62.6% Especificidad es de 84.2%

¿Cuál es la probabilidad de convertirse en rata?

Considerando que mi paciente fuera IDÉNTICO a los pacientes del estudio y si yo tengo LA MISMA prueba del estudio

Y si la prueba resultara NEGATIVA Mi paciente tendría un 12% (VPN 88%)

de convertirse en rata

VPP= (6/10) * 100 = 60% VPN= (22/25) * 100 = 88%

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Sensibilidad= 62.6 %Especificidad= 84.2%

VPP= (6/10) * 100 = 60%

VPN= (22/25) * 100 = 88%

VPN= (16/22) * 100 = 72.7%

VPP= (10/13) * 100 = 76.9%

12 % de convertirse en rata

27.3 % de convertirse en rata

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Sensibilidad= 62.6 %Especificidad= 84.2% VPP= (19/20) * 100 = 95%VPN= (4/15) * 100 = 26.6%

Prevalencia85.71

En luna llena: Mi paciente tendría un

73.4% (VPN 26.6%) de convertirse en rata

PositivaNegativa

Desempeño Diagnóstico (V)

Si la sensibilidad y la especificidad hablan de la prueba

Y si la prevalencia modifica los VP

Entonces ¿cómo puedo saber la probabilidad de que mi paciente sí se convierta en rata a pesar de que salió la prueba negativa?

Necesitamos convertir esto en algo más útil, que podamos aplicar al paciente individual

Desempeño Diagnóstico (VI)

Razón de verosimilitud (LR) Positiva Negativa

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónRazón de verosimilitud (Likelihood

ratio)RV +

Número de veces más frecuente que la característica esté presente en un enfermo que en un sano

RV -

Número de veces más frecuente que la característica esté ausente en un un sano que en un enfermo

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónRV + RV - Impacto en la

probabilidad diagnóstica

>10 <0.1 Grande

5-10 0.1-0.2 Moderado

2-5 0.2-0.5 Pequeño

<2 >0.5 Muy pequeño

1 1 Sin cambio

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Sensibilidad= 62.6 %Especificidad= 84.2% LR(+)= 0.626/(1-0.842)= 3.96 LR(-)= (1-0.626)/0.842= 0.44

Para conocer la probabilidad necesito:

Conocer LR(+) y LR (-)

Conocer el contexto del paciente

Conocer la probabilidad de la enfermedad según el resultado de la prueba

Para conocer la probabilidad necesito:

LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 La mitad de los que

son mordidos en la mano se convierten en rata: 50%

La prueba es negativa

Signos y síntomas del paciente

LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 La mitad de los

que son mordidos en la mano se convierten en rata: 50%

La prueba es negativa

Signos y síntomas del paciente

Signos y síntomas del paciente

Signos y síntomas del paciente

LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 La mitad de los que

son mordidos en la mano se convierten en rata: 50%

La prueba es positiva

81%

Signos y síntomas del paciente

LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 Si el paciente es

mordido en la entrepierna, la probabilidad de que se convierta en rata es del 10%

La prueba es negativa

Probabilidad es de 5%¿lo amputan?

Vida real

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información1.

FórmulasMomios preprueba= prevalencia/(1-prevalencia)Momios posprueba= (Momios preprueba) x (RV)Probabilidad posprueba = (Momios posprueba) / (Momios posprueba + 1)

WTF?

Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónNomograma de

Fagan

1/x + 1/y = 1/f

Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónNomograma de

Fagan

ProbabilidadPreprueba (%)

Razón de verosimilitud

ProbabilidadPosprueba (%)

Signos y síntomas Neumonía

Hallazgo Sensibilidad (%)

Especificidad (%)

LR + LR -

Caquexia 10 97 4 NSAlteración estado mental

12-14 92-85 1.9 NS

T >37.8C 27-69 49-94 2 0.7FR >28/min 36 82 2 0.8FC >100/min 17-65 60-92 1.6 0.8Matidez a la percusión

4-26 82-99 3 NS

McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Signos y síntomas Neumonía

Hallazgo Sensibilidad (%)

Especificidad (%)

LR + LR -

Estertores gruesos

14 96 3.3 NS

Egofonía 4-16 96-99 4.1 NSCrepitantes 19-67 36-94 1.8 0.8Sibilancias 15-36 50-85 0.8 NSDisminución ruidos respiratorios

15-49 73-95 2.3 0.8

McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Sensibilidad Especificidad LR + LR - 97% 61%94% 32%97% 60%60% 35%

Likelihood Ratio

LR(+)= Sensibilidad/ (1-Especificidad) LR(-)= (1-Sensibilidad)/ (Especificidad)

Sensibilidad Especificidad LR + LR - 97% 61% 2.48 0.04994% 32% 1.38 0.1897% 60% 2.42 0.0560% 35% 0.92 1.14

Likelihood Ratio

LR(+)= Sensibilidad/ (1-Especificidad) LR(-)= (1-Sensibilidad)/ (Especificidad)

McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007

Recolección Comparar AnalizarFuentes

McGee

Simel DL, Rennie D. The rational clinical examination: evidence–based clinical diagnosis. New York: McGraw Hill; 2009.

Recolección Comparar AnalizarFuentes

Simel DL

Simel DL, Rennie D. The rational clinical examination: evidence–based clinical diagnosis. New York: McGraw Hill; 2009.

Recolección Comparar AnalizarFuentes

Revistas

Recolección Comparar AnalizarFuentes

Recolección Comparar AnalizarFuentes

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información

RV +: 1.8

1.8 veces más frecuente que los estertores estén presentes en un enfermo que en un sano

RV -: 0.8 (1/0.8= 1.25)

1.25 veces más frecuente que los estertores estén ausentes en un sano que en un enfermo

Estertores en neumonía

¿Cómo extrapolo esta información al mundo

real?

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información

Probabilidad preprueba

Probabilidad posprueba

Información complementari

a

Sanos DM2Razón de

verosimilitud Probabilidad diagnóstica

1. Niederman MS. Hospital-acquired pneumonia, health care-associated pneumonia, ventilator-associated pneumonia, and ventilator-associated tracheobronchitis: definitions and challenges in trial design. Clin Infect Dis. 2010 Aug 1;51 Suppl 1:S12-7.

2. Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información¿Cuál es la probabilidad de que Juan tenga

neumonía con una radiopacidad basal derecha en una Rx tórax?

ProbabilidadPre prueba:

5% Neumonía1

RV +: 10 ¿Probabilidad posprueba?

Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información2. Nomograma de

Fagan

ProbabilidadPreprueba (%)

Razón de verosimilitud

ProbabilidadPosprueba (%)

ProbabilidadPre prueba:

5% Neumonía

RV +: 10

Probabilidad posprueba: 35% aproximadamente

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información1.

FórmulasMomios preprueba= prevalencia/(1-prevalencia)Momios posprueba= (Momios preprueba) x (RV)Probabilidad posprueba = (Momios posprueba) / (Momios posprueba + 1)

WTF?

Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información1.

FórmulasMomios preprueba= 0.05/(1-0.05)= 0.0526Momios posprueba= (0.0526) x (10)=0.526Probabilidad posprueba = (0.526) / (0.526 + 1)0.3446= 34.46%

Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información34.46% de probabilidad de neumonía

También tiene fiebre

RV +: 5

McGee, S. (2007). Evidence based physical diagnosis (2nd ed.). Philadelphia: Saunders.Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información

5% 34.46%

34.46%

72.4%

Radiopacidad RV+ 10 Fiebre RV+5

Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información3. Smartphone, tablets,

PCs, etc

Recolección Comparar AnalizarFuentes

Diagnose

Ejercicio

Ejercicio Calcula LR + y LR -

Anemia por deficiencia de hierro

TOTAL

Presente Ausente

Ferritina Sérica

(+)(<65

mmol/L)731 270 1001

(-)(>65

mmol/L)78 1500 1578

TOTAL 809 1770 2579

a b

c d

Sensibilidad= Especificidad= VPP= VPN= LR (+)= LR (-) =

Ejemplo.

Sensibilidad=731/809 = 90% Especificidad= 1500/1770 = 85% VPP= 731/1001 = 73% VPN= 1500/1578= 95% LR (+)= 90%/ (100%-85%) = 6 LR (-) = 10%/85% = 0.12

Ejemplo.

Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.

Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información2. Nomograma de

Fagan

ProbabilidadPreprueba (%)

Razón de verosimilitud

ProbabilidadPosprueba (%)

ProbabilidadPre prueba:

30%

RV +: 6

Probabilidad posprueba: 72% aproximadamente

Conclusiones-La medicina ha cambiado-Nosotros también

-La estadística es solo un elemento de todo el proceso cognitivo clínico

Preguntas y comentarios

సత్య సాయిబాబా

«Al paciente no le importa tu ciencia, lo que quiere es saber si puedes curarlo»-Martin Henry Fischer (1879-

1962)