Caracterización de pruebasdiagnósticasA. Gómez de la CámaraUnidad de Investigación. Hospital Doce de Octubre y Atención Primaria. Insalud Área 11. Madrid.

No pruebaNo trato

Necesidad de pruebadiagnóstica

No pruebaSí trato

0 100%

Presencia de enfermedad

IntroducciónEntendemos por prueba diagnóstica o test(PD) cualquier procedimiento para la ob-tención de información clínica en un pa-ciente. Las PD pueden ser procedimientosdiagnósticos instrumentales, exploracio-nes físicas, cuestionarios, etc. Las PD apor-tan información que permite distinguir pa-cientes con diferentes probabilidades deenfermar.La validez operativa de una PD puede ex-presarse en términos de exactitud diag-nóstica. Entendemos por validez operati-va la propiedad de clasificar correctamentea los sujetos en el grupo clínicamente co-rrespondiente. Entendemos por exactituddiagnóstica el grado de calidad de la in-formación provista por la PD (sensibilidad,especificidad). La utilidad diagnóstica deuna prueba diagnóstica se refiere al valorpráctico de la información que no tiene porqué coincidir con el de la exactitud diag-nóstica. La validez operativa nos permiteclasificar a los pacientes en grupos dis-tintos con implicaciones diagnósticas, pro-nósticas o terapéuticas diferentes, porejemplo, presencia o no de metástasis, deinfecciones o grado de afectación neuro-lógica mediante la escala de Glasgow. Paraello queremos pruebas con una gran exac-titud diagnóstica, alta sensibilidad y es-pecificidad, o desde otro punto de vistacon la mínima proporción de falsos posi-tivos y negativos posible. Sin embargo, lapersecución de la mínima cantidad de re-sultados falsos puede hacer que la prue-ba, con alta exactitud diagnóstica, seapoco útil desde un punto de vista prácti-co; por ejemplo, toracotomía exploradorasistemática en busca de ganglios afecta-dos para hacer el estudio de la extensiónde un carcinoma broncogénico.

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Medicine 1998; 7(104): 4872-4877

¿Pruebas diagnósticas o de cribaje?¿Hay diferencias entre una prueba diag-nóstica o de cribaje (screening en lenguainglesa)? En esencia no, sus propiedadesson comunes, sólo las aplicaciones sondistintas. Las pruebas diagnósticas serealizan para verificar la naturaleza de unsíntoma, síndrome o consulta en pacien-tes bajo sospecha de enfermedad. En ge-neral se trata de personas seleccionadasen función de una sospecha diagnóstica opor presentar síntomas, signos u otraspruebas diagnósticas previas que modifi-can la imagen de normalidad. Las prue-bas de screening, por el contrario, serealizan en general, para identificar indi-viduos con riesgos distintos de padeceruna enfermedad pero asintomáticos. Encualquiera de las dos situaciones nos pue-de interesar más la sensibilidad o la es-pecificidad (visión instrumental) o biennos puede preocupar las consecuencias deun falso positivo o negativo (visión clí-nica). Esto depende de la situación espe-cífica en la que trabajemos indepen-dientemente de que sea con intencionesdiagnósticas o de cribaje.

Objetivos del procesodiagnósticoEl objetivo primordial de un diagnósticoes establecer la prevalencia o probabilidad

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Fig. 1. Espectro continuo de la probabilidad de enfermar. Oflecha la probabilidad de la enfermedad es baja, no se hacela probabilidad de padecer la enfermedad es alta, se trata decisiones se puede ver favorecida por la presencia de pruebdumbre es más grande.

de una enfermedad en función de un de-terminado perfil clínico, E = f (x); dondeE es la enfermedad y x = el perfil clínico.Dicho perfil clínico, características del pa-ciente y su contexto, puede ser múltiple ycon distinto peso sobre la existencia dela enfermedad. El diagnóstico debe en-marcarse dentro de un proceso general detoma de decisiones. Debe permitirnosavanzar en la resolución del problema delumbral de tratamiento, ¿qué tiene este pa-ciente?, ¿sirve para decidir nuestra actua-ción? Las pruebas diagnósticas modifican(deben modificar) nuestro grado de incer-tidumbre desplazando la probabilidad deque el paciente presente la enfermedadbien hacia la confirmación bien hacia sudefinitivo descarte. Las pruebas diagnós-ticas sólo deben realizarse cuando sirvanpara modificar el manejo de un problema(fig. 1).

Características operativasde las pruebas diagnósticas

Las características o prestaciones de laspruebas diagnósticas sirven de base me-todológica para la toma de decisiones enla práctica clínica. Se asume, que un in-dividuo sano y otro enfermo pueden serdistinguidos de manera válida (exacta yreproducible por una determinada pruebadiagnóstica).Las pruebas diagnósticas:1. Deben ser expresadas en términos devariable o parámetro, es decir, deben pre-sentar la capacidad de ser medidas en re-lación con una enfermedad o estado par-ticular; este es el caso de la hipertensión,que medimos a partir de la tensión arte-rial diastólica en milímetros de mercurio,o de la presencia de tuberculosis que semide en función del tamaño en milímetros

bsérvense los umbrales de decisión: en la izquierda de lan pruebas diagnósticas ni se trata. En el extremo derechodirectamente sin hacer pruebas diagnósticas. La toma deas diagnósticas en el medio del espectro donde la incerti-

CARACTERIZACIÓN DE PRUEBAS DIAGNÓSTICAS

Enfermedad

Presente Ausente

Verdaderopositivo

FalsopositivoPositiva

Falsonegativo

Verdaderonegativo

Negativa

Prueba

Fig. 2. Clasificación de los resultados de una prueba diagnóstica al contrastarlos con el estándar de referencia. Véaseexplicación en el texto.

P(E) Probabilidad a priori de la enfermedad. PrevalenciaP(PD+|E) Verdadero positivo. SensibilidadP(PD+|E) Falso positivoP(PD-|E

–) Verdadero negativo. EspecificidadP(PD-|E) Falso negativoP(E|PD+) Valor predictivo positivoP(E–|PD-) Valor predictivo negativoP(PD+|E)/P(PD+|E

–) Cociente de probabilidad positivoP(PD-|E)/P(PD-|E

–) Cociente de probabilidad negativo

TABLA 1Caracterización de pruebas diagnósticas

E: presencia de enfermedad; E–: ausencia de enfermedad.

de la pápula de la reacción cutánea en laprueba de Mantoux. Pueden desde luegoser referidas a la presencia o no de un sig-no, cultivo positivo/negativo, presencia ono de broncograma aéreo, pero siempredesde una óptica tangible y mensurable.2. Muchas veces se debe establecer un va-lor umbral o punto de corte. De esta ma-nera, se divide lo “normal” de lo patoló-gico. Se trata de una elección arbitrariasegún el contexto, sea el caso de los 85mmHg en el caso de la tensión arterial, ode los 10 mm del Mantoux.Otras veces no es una escala cuantitativa,pero son determinados criterios diagnós-ticos los que nos señalan la distinción en-tre lo normal y lo patológico, sea en unaescala nominal, criterios de artritis reu-mática frente a poliartritis de otra natura-leza u ordinal, grado de disnea según laNew York Heart Association o la clasifi-cación TNM en los tumores.

Tipos de escala en las pruebasdiagnósticas

Cualitativa

Presencia/ausencia de un signo para cla-sificar a los pacientes como sanos o en-fermos.

Cualitativa

Clasifica a un paciente sano o enfermo siel valor de la prueba diagnóstica cae porencima o por debajo de un criterio, valorumbral, punto de corte, valor de referen-cia, etc.¿Por qué dicotomizamos? Al dicotomizarse simplifica el análisis de la informaciónclínica reduciendo el conjunto de probabi-lidades a manejar. De esta manera, sólotenemos en consideración la probabilidadde la enfermedad (P[E]), la probabili-dad de un resultado positivo (P[PD+]), laprobabilidad condicional de tener la en-fermedad dado un test o prueba con re-sultado positivo (P[EuPD+]) y la probabi-lidad condicional de tener la enfermedaddado una prueba con resultado negativo (P[EuPD–]). Las ventajas de esta frag-mentación de información es que se adap-ta a la toma de decisiones en la clínica:tratar o no tratar. La desventaja es que sepierde parte de la información que alber-gan resultados con un espectro de posibi-lidades mas amplio.Para caracterizar a una prueba diagnósti-ca, es necesario disponer de un patrón de

referencia o criterio estándar, gold stan-dard en lengua inglesa. La clasificaciónde los pacientes que se obtiene a travésde la prueba diagnóstica en cuestión secontrasta con la clasificación de los mis-mos pacientes que realiza el criterio o pa-trón de referencia. Esta circunstancia es aveces difícil; en determinadas situacionesel patrón de referencia no está disponibleo es imperfecto pero nos permite estable-cer cuatro categorías fundamentales:1. Verdadero positivo: enfermedad pre-sente y resultado positivo.2. Verdadero negativo: enfermedad au-sente y resultado negativo.3. Falso positivo: enfermedad ausente yresultado positivo.4. Falso negativo: enfermedad presente yresultado negativo (fig. 2).Dicho contraste, además, permite la iden-tificación de las siguientes característicasoperativas (tabla 1):

Sensibilidad. Es la probabilidad de queun individuo enfermo tenga un resultadopositivo. Tasa o proporción de verdaderospositivos. Enfermos con prueba positivade entre todos los enfermos.

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Especificidad. Es la probabilidad de queun individuo sin la enfermedad presenteun resultado negativo en la prueba diag-nóstica. Tasa, proporción de verdaderosnegativos. Sanos con prueba negativa deentre todos los sanos.Obsérvese que la sensibilidad es un atri-buto dentro de los enfermos. La especifi-cidad dentro de los sanos.Proporción de falsos negativos. Probabili-dad de que un individuo enfermo obtengaun resultado negativo. Enfermos con prue-ba negativa de entre todos los enfermos.Proporción de falsos positivos. Probabili-dad de que un individuo libre de enferme-dad tenga un resultado positivo. Sanos conprueba positiva de entre todos los sanos.Otro tipo de proporciones de interés sonlas que se establecen entre los falsos po-sitivos en el conjunto total de pruebas realizadas o la proporción de falsos posi-tivos del total de pruebas positivas.Recordamos aquí que la prevalencia es laprobabilidad de que un individuo de unapoblación tenga una enfermedad en unmomento dado, es decir, individuos conenfermedad entre el número total de in-dividuos. Este concepto se denomina

4873

EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA Y BIOESTADÍSTICA

también probabilidad “a priori” o proba-bilidad “pre-test”. Esto significa la pro-babilidad de que un individuo con un de-terminado perfil presente la enfermedaden cuestión antes de realizarse la pruebadiagnóstica. Es el grado de verosimilitudde la sospecha diagnóstica en un conjun-to de pacientes similares.

Pruebas combinadas

Combinación en serie

La prueba A se utiliza en primer lugar ya todos los positivos se les aplica la prue-ba B; (++) = +. Las pruebas en serie serealizan de manera secuencial. Están másindicadas cuando no urgen y/o una prue-ba es cara o peligrosa, todas las pruebasdiagnósticas de la secuencia deben ser po-sitivas para confirmar la enfermedad. Laspruebas en serie disminuyen la sensibili-dad al aumentar la proporción de falsosnegativos. Aumentan la especificidad e in-crementan el valor predictivo positivo.

Combinación en paralelo

Las pruebas A y B se aplican simultá-neamente. Aportan mucha información ala vez (urgencias). Un resultado positivoen cualquiera de las pruebas se consideraevidencia de la enfermedad. Todos los po-sitivos en una de ambas se les considerapositivos:

(+ –) = +; (+ +) = +; (– +) = +

Las pruebas en paralelo aumentan la sen-sibilidad, aumentan el valor predictivo ne-

4874

¿Cuál es la probabilidad de que un indiv

Conocemos

P(PD+uE) Probabilidad de un resultado positivo daque se tiene la enfermedad

P(PD–uE–) Probabilidad de un resultado negativo dque no se tiene la enfermedad

P(E) Probabilidad a priori

Sabemos que:

P(A|B) = P(A y B) / P(B)P(A y B) = P(AuB) / P(B)P(B y A) = P(A y B) = P(AuB) / P(A)

gativo al disminuir la proporción de falsosnegativos, pero disminuyen la especifici-dad al aumentar la proporción de falsospositivos.

Valores predictivosValor predictivo-positivo de una prueba diagnóstica

Es la probabilidad de que un individuo conuna prueba positiva tenga la enfermedad.Enfermos con prueba positiva de entre to-dos los tests positivos. Este concepto sedenomina también: probabilidad “a pos-teriori” o probabilidad “post-test”.

Valor predictivo negativo

Es la probabilidad de que un individuo conun resultado negativo no tenga la enfer-medad. Libres de enfermedad con test ne-gativo dentro de todos aquellos con testnegativo.Convencionalmente a la sensibilidad y es-pecificidad de una prueba diagnóstica se lasconsidera inmodificables (esto en realidadno es así, pero su explicación sobrepasa laspretensiones de este texto) e independien-tes de la prevalencia. Sin embargo, los va-lores predictivos dependen estrechamentede la prevalencia de la enfermedad en lapoblación en la que se aplica la prueba diag-nóstica. Al aumentar la prevalencia creceel valor predictivo positivo para una mis-ma sensibilidad y especificidad; esto se debefundamentalmente a que disminuye el nú-mero de falsos positivos. De la misma ma-nera, al disminuir la prevalencia disminu-ye el valor predictivo positivo y aumentael valor predictivo negativo porque para

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TABLA 2iduo con un resultado positivo tenga la enfermedad

mediante el teorema de Bayes

Necesitamos

do Sensibilidad P(EuPD+) Probabilidad de teneque el resultado e

ado Especificidad P(E– uPD–) Probabilidad de no tque el resultado e

Prevalencia P(PD+) Probabilidad de un r

Queremos saber:

P(EuPD+) = P(E y PD+) / P(PD+)Paso 1: NumeradorP(E y PD+) = P(PD+ y E) = P(PD+uE)Paso 2: Denominador: Calcular P (PDP(PD+) = P(PD+ y E) + P(PD+ y E)P(PD+) = P(PD+uE) . P(E) + P (PD+uEP(EuPD+) = P(PD+uE) . P(E)

P(PD+uE) . P(E) + P(PD+

= Sensibilidad ´ PrevalenciSensib. ´ Preval. + [(1-Espec.) ´ (

una misma sensibilidad y especificidad dis-minuyen los falsos negativos.

Procedimiento bayesiano

Lo que realmente interesa en la prácticaclínica es conocer el valor predictivo deuna prueba diagnóstica, es decir, cuál esla probabilidad de que esta persona conun test positivo tenga la enfermedad sos-pechada. El teorema de Bayes demuestracómo la combinación de la sensibilidad,especificidad y prevalencia o probabilidada priori o probabilidad “pre-test” de unadeterminada enfermedad nos permiten calcular el valor predictivo o probabilidada posteriori o probabilidad “post-test” (ta-blas 2 y 3). La probabilidad a posteriorio valor predictivo es la probabilidad queutilizaremos para confirmar o descartar laenfermedad y actuar en consecuencia.Recordemos otra vez que si bien la sensi-bilidad y la especificidad de un test sonelementos inherentes a la prueba diag-nóstica y constantes, independientemen-te del medio en que se usen, no ocurre lomismo con las prevalencias y probabili-dades a posteriori que requieren un co-nocimiento de las circunstancias loca-les (prevalencia). En el ejemplo de la ta-bla 4A se observa la distribución de losresultados de una prueba diagnóstica parala detección de cáncer de mama. El pun-to de corte arbitrario se establece para unaconcentración de 150 unidades/litro delmarcador tumoral en sangre. Hay 600 per-sonas de 1.600 que presentan la enfer-medad comprobada por el estándar diag-nóstico, sea en este caso confirmación

? Cálculo del valor predictivo positivo

r la enfermedad dado Valor predictivo positivos positivoener la enfermedad dado Valor predictivo negativos negativoesultado positivo

. P(E)+) con datos conocidos

) . P(E)

uE–) . P(E–)a1-Prev.)]

CARACTERIZACIÓN DE PRUEBAS DIAGNÓSTICAS

TABLA 3Ejemplo: Niños maltratados. ¿Cuál es la

probabilidad de que la sospecha en un niño confirme maltrato?

Los pediatras en una revisión escolar nos dicen: el 3% de los niños es maltratado.

Un buen reconocimiento médico detecta al 95% de los niños maltratados. (5% falsos negativos). La probabilidad de que un niño no maltratado tenga una exploración negativa es del 90% (10% falsos positivos).

Maltrato+ –

Examen+ 285 970 1.255

(2,85%) (9,7%) (12,55%)Examen

– 15 8,730 8,745(0,15%) (87,3%) (87,45%)

300 9.700 10.000

3% 97% 100%

P(EuPD+) = P(PD+uE) . P(E)P(PD+uE) . P(E) + P(PD+uE–) P(E–)

= 0,95 . 0,03 = 0,23(0,95 . 0,03) + (1 – 0,90) (0,97)

TABLA 4Distribución de los resultados de una

prueba diagnóstica frente a prevalenciasdiferentes de la enfermedad

AEnfermedad

Totales+ -

PD+ 570 150 720PD- 30 850 880Totales 600 1.000 1.600

(prevalencia de la enfermedad: 600/1.600 = 0,38 = 38%)

BEnfermedad

Totales+ -

PD+ 270 195 465PD- 30 1.105 1.135Totales 300 1.300 1.600

(prevalencia de la enfermedad: 300/1.600 = 0,19 = 19%)

TABLA 5Distribución de los cocientes de probabilidad positivos y negativos en distintos puntos de corte

Niveles Enfermedad presente Enfermedad ausente CP (+) CP (–)(PD+) (PD–) Sens./1–Esp. Esp./1–Sens.

500 240/600 10/1.000 34 0,6400 162/600 15/1.000 18 0,74300 90/600 25/1.000 6 0,87200 114/600 100/1.000 1,9 0,90100 30/600 850/1.000 0,05 6,3

Distribución de los valores de los cocientes de probabilidad positivos y negativos según punto de corte del parámetro diagnóstico. En esteejemplo, la prueba diagnóstica son los niveles de concentración en sangre de un marcador biológico utilizado para la detección de cáncer. Ob-sérvese la evolución de los cocientes. En el CP (+) los niveles superiores tienden a confirmar la presencia de enfermedad. El CP (–) expresaque la presencia de una prueba diagnóstica negativa PD (–) tiende a descartar la enfermedad. En los niveles inferiores la situación es inversa.

TABLA 6Características operativas de los resultados de una prueba diagnóstica (tabla 4A)

Sensibilidad a / (a+c) 570/600 95%Especificidad d / (b+d) 850/1.000 85%Cociente de probabilidad positivo sens/(1-espec) [a/(a+c)]/[b/(b+d)] 0,95/0,15 6,3Cociente de probabilidad negativo (1-sens)/(espec) [c/(a+c)]/[d(b+d)] 0,5/0,85 0,58Valor predictivo positivo a/(a+b) 570/720 79%Valor predictivo negativo d/(c+d) 850/880 96%Prevalencia. Probabilidad a priori (a+c) / (a+b+c+d) 600/1.600 37,5%Pre-test odds prevalencia / (1-prevalencia) 0,6Post-test odds pre-test odds * Cociente de Prob. (+) 0,6*6,3=3,78Probabilidad Post-test: valor post-test odds / (post-test odds + 1) 3,78/1+3,78 = 0,79

predictivo positivo 79%

1 Especificidad

0

Sensibilidadproporción de

verdaderospositivos

1- EspecificidadProporción de falsos positivos

**

*

**

Fig. 3. Curva de rendimientodiagnóstico.

histopatológica. La prevalencia es del 38%,la sensibilidad del 95% y la especificidaddel 85%. El valor predictivo positivo es del79%. La tabla 4B muestra otra situacióncon diferente prevalencia: 19%; comprué-bese que la sensibilidad y especificidad sonlas mismas pero el valor predictivo posi-tivo ha caído al 59%.

Otros indicadores de pruebas diagnósticas

Cociente de probabilidad(Likelihood ratio)El cociente o razón de probabilidad o co-ciente de verosimilitud es la razón en-tre la probabilidad de un resultado en

presencia de enfermedad y la probabi-lidad de un resultado en ausencia de laenfermedad. El cociente de probabili-dad resume el mismo tipo de informaciónque la sensibilidad y especificidad. Ex-presa cuántas veces más probable es quese encuentre un resultado en personasenfermas en comparación con no enfer-mas.El cociente de probabilidad positivo es:CP+ = [P (PD+uenfermos) / P (PD+uno en-fermos)];el cociente de probabilidad negativo es asu vez:CP– = [P(PD–uenfermos) / P (PD–uno en-fermos)].

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Dicho de otra manera: el cociente de pro-babilidad positivo es = sensibilidad/(1-es-pecificidad);El cociente de probabilidad negativo es =(1 – sensibilidad)/especificidad. El cocientede probabilidad negativo es el comple-mentario del valor predictivo negativo(VPN) (CP– = 1 – VPN), ya que expresala probabilidad de presentar la enferme-dad dado que el resultado es negativo.En los cocientes de probabilidad cuantomás se aleja el cociente de 1 hacia ° ó 0,mejor es el cociente y la información queaporta la prueba (tabla 5).Se utiliza para valorar la calidad de un testy además para calcular la probabilidad a

4875

EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA Y BIOESTADÍSTICA

1,0

0,0

Espec.

Sensib.

A)

B)

1,0

0,0

Espec.

Sensib.

C)

1,0

0,0

Espec.

Sensib.

B

C

A

Especificidad

Sen

sib

ilid

ad

Fig. 4. Tres pruebas diagnós-ticas diferentes. Una prue-ba ideal (A) separa clara-mente aquellos que tienen laenfermedad de los que no latienen, la curva ROC seaproxima o superpone alángulo superior izquierdo. Elárea bajo la curva es igual a 1. La curva (C) muestrauna prueba diagnóstica sinningún poder de discrimina-ción. El área bajo la curvatiene un valor de 0,5. En lamayoría de las ocasionessuna prueba diagnóstica di-buja una curva como la (B)en algún lugar entre (A) y(B), con un área bajo la cur-va entre 0,5 y 1. La mejorprueba diagnóstica es aque-lla que presenta el mayorárea bajo la curva.

posteriori de la enfermedad. Para una mis-ma prevalencia, una prueba diagnósti-ca con un cociente de probabilidad posi-tivo alto tiende a aumentar la probabi-lidad “post-test” de un resultado. Para una misma prevalencia una prueba diag-nóstica con un cociente de probabili-dad negativo fuerte tiende a disminuir la probabilidad “post-test” de un resul-tado.

Procedimiento bayesiano

El cociente de probabilidad resulta muyútil para calcular la probabilidad a poste-riori de una enfermedad, o lo que es lomismo, el valor predictivo de una pruebadiagnóstica. Para ello tenemos que haceralgunas transformaciones previas. La pre-valencia de la enfermedad (probabilidad apriori) la transformamos en Odds. Oddses otra forma de expresar una probabili-dad, resulta de dividir una probabilidad Ppor su complementario (1-P), de tal for-ma que la Odds de prevalencia u odds pre-prueba sería:Odds preprueba = P/(1-P).Esta cantidad es multiplicada por el co-ciente de probabilidad para darnos la Odds post prueba. La odds postprueba la reconvertimos en probabilidades, en-contrándonos así el valor predictivo posi-tivo de una prueba diagnóstica (tablas 4y 6).

Estrategias diagnósticasConfirmar un diagnóstico

Valor de un resultado positivo. Un resul-tado positivo en una situación de alta pre-valencia procedente de una prueba conalta especificidad tendrá un valor predic-tivo positivo muy elevado, con carácterconfirmatorio. Elegiremos pruebas con co-ciente de probabilidad elevados, en gene-ral procedentes de pruebas en serie. Elmismo razonamiento nos sirve para redu-cir falsos positivos cuando sus conse-cuencias clínicas son muy nocivas. Porejemplo, la presencia de tres o más res-puestas positivas en el cuestionario deCAGE para la detección del alcoholismoentre los pacientes de un servicio de Me-dicina Interna tiene una especificidad del99%. Los que respondan en tres o cuatrorespuestas afirmativamente pueden verconfirmado el diagnóstico de dependenciaalcohólica.

4876

Descartar un diagnóstico

Valor de un resultado negativo. Un resul-tado negativo en situaciones de baja pre-valencia y procedente de pruebas con altasensibilidad debe hacernos tender a des-cartar un diagnóstico. Exigiremos un alto

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valor predictivo negativo. Buscaremos unaprueba con un valor de cociente de pro-babilidad negativo muy inferior a 1 y prue-bas en paralelo. Se trata de reducir falsosnegativos cuando sus consecuencias clí-nicas son muy nocivas. Por ejemplo, lapérdida de la pulsación en las venas re-

CARACTERIZACIÓN DE PRUEBAS DIAGNÓSTICAS

tianas tiene una sensibilidad del 100% enel diagnóstico de hipertensión intracraneal.Por tanto, la presencia de pulsación ten-dería a descartar una elevación importan-te de la presión intracraneal.Si las consecuencias de perder un caso songraves habrá que reducir la proporción defalsos negativos, elevar la sensibilidad,elevar el valor predictivo negativo.Si las consecuencias de un diagnóstico fal-so positivo engendran riesgo y/o compli-caciones: se debe reducir la proporción defalsos positivos, elevar la especificidad yaumentar el valor predictivo positivo.Exigiremos una alta sensibilidad (100%)si: enfermedades graves que no deben es-caparse, y si la enfermedad es tratable ylos falsos positivos no producen traumaspsicológicos o económicos (feocromocito-ma, fenilcetonuria, enfermedad de trans-misión sexual).Exigiremos una alta especificidad (100%)cuando: la enfermedad es grave pero nocurable y el conocimiento de la ausencia dela enfermedad es valioso tanto personalcomo socialmente y los falsos positivos ge-neran traumas psicológicos o económicos(esclerosis múltiple, cánceres intratables).Exigiremos un valor predictivo positivoalto cuando: el tratamiento de un falso po-sitivo tenga consecuencias indeseables (la-parotomía en blanco, quimioterapia).Exigiremos un valor predictivo negativoalto cuando el descuido de los falsos ne-gativos tenga consecuencias indeseables(enfermedades contagiosas).

Calidad de los estudios sobrepruebas diagnósticas

Recordemos que la mejor manera de evi-tar sesgos o inexactitudes es exigir unagran calidad en el patrón de referencia o

estándar; que los procedimientos de veri-ficación del resultado de la prueba diag-nóstica y del patrón de referencia sean in-dependientes; que dichas comparacionessean ciegas. Exigiremos precisión (fiabili-dad) es decir, disminución del error alea-torio, generalmente aumentando el tama-ño de la muestra (exigir siempre intervalosde confianza en los parámetros de unaprueba diagnóstica). Para caracterizar unaprueba diagnóstica elegiremos una mues-tra que abarque el espectro más completode enfermedad y haremos una elecciónadecuada y suficiente de la población deestudio (aplicabilidad). Es necesario unaclarísima y estable definición de lo que seconsidere “normal”.

Curvas de rendimientodiagnóstico o curvas ROC

Las pruebas diagnósticas no tienen sóloun valor de sensibilidad y especificidadsino varios. Se trata de observar la distri-bución de la sensibilidad y la especifici-dad de una prueba diagnóstica en relacióncon diferentes puntos de corte. Las curvasROC representan un índice de la exactitudcon que una prueba diagnóstica discrimi-na los estados de salud a lo largo del es-pectro de trabajo de una prueba diagnós-tica. Sólo el espectro entero de paressensibilidad/especificidad aporta una ima-gen de la exactitud de una prueba. Lascurvas ROC se construyen para cada pun-to de corte deseado situando la proporciónde verdaderos positivos en el eje de la Yy la proporción de falsos positivos en eleje de las X (fig. 3).En unas ocasiones nos interesa más tra-bajar sobre la sensibilidad y en otras so-bre la especificidad.

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Los distintos puntos de corte de la sensi-bilidad y de la especificidad trazan un po-lígono cuya área bajo la curva nos da unaidea de la calidad de la información de di-cha prueba diagnóstica. Cuanto más gran-de sea esa área, es decir, cuanto más seacerque el gráfico de la curva hacia el vér-tice superior izquierdo de la gráfica, me-jor será esa prueba. En ese vértice, la sen-sibilidad y la especificidad son del 100%.Para comparar dos pruebas diagnósticas,se comparan las áreas bajo la curva. Lacurva con mayor área es la mejor (valo-rar intervalo de confianza de la diferenciay significación estadística) (fig. 4).

BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA

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