ejercicios pruebas diagnósticas i

7/21/2019 Ejercicios Pruebas Diagnósticas I

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Cómo se describe la utilidad de una prueba diagnóstica?

Sensibilidad = Probabilidad de una prueba positiva en laspersonas con la enfermedad

= Pr(P+|E+)

O qué tan buena es la prueba para identificar las personascon la enfermedad?

Especificidad= Probabilidad de una prueba negativa en laspersonas sin la enfermedad

= Pr(P-|E-)

O que tan buena es la prueba para identificar a las personassin la enfermedad?

Estado de la enfermedad

Resultado () ()

() VP FP P+

() FN VN P-

Total E+ E- N

VP VPSensibilidad = -------------- = -----------

VP + FN E+

VN VNEspecificidad = -------------- = -----------

VN + FP E-

La evaluación de una prueba diagnóstica siempre requiere un goldStandard (prueba de oro). El gold Standard es la prueba con lamejor ses y sps hast ahora existente.



Los siguientes datos fueron obtenidos de un estudio que estabaevaluando una nueva prueba (Prueba A):


(gold standard)Resultadopruebanueva (A)

() ()

() 160 30 190

() 40 170 210

Total 200 200 400

Cuál es la sensibilidad y especificidad de la prueba A?

VP 160Sensibilidad = -------------- = -------------------- = 0.80

VP + FN 160 + 40

VN 170Especificidad = -------------- = ----------------- = 0.85

VN + FP 170 + 30

Cuál es la prevalencia de la enfermedad en la población a estudio?

200/400=50%



Es la sensibilidad y la especificidad dependiente de la prevalencia?

Se repite la evaluación de la prueba A:

Estado de la enfermedad(gold standard)

Resultado(prueba A)

() ()

() 160 270 430

() 40 1530 1570

Total 200 1800 2000

Cuál es la prevalencia?

200/2000=10%

Cuál es la sensibilidad y la especificidad?

VP 160Sensibilidad = -------------- = ----------------- = 0.80

VP + FN 160 + 40

VN 1530Especificidad = -------------- = -------------------- = 0.85VN + FP 1530 + 270

Sensibilidad y especificidad son en teoría independientes de laprevalencia



Muchas veces la pregunta que estamos interesados en contestares:

Si obtengo un resultado positivo cuál es la probabilidad de que la

persona realmente tenga la enfermedad?

Si obtengo un resultado negativo cuál es la probabilidad de quela persona realmente no-tenga la enfermedad?

Ustedes creen que la sensibilidad y especificidad responden estaspreguntas?


Resultado(prueba A)

() ()

() VP FP P+

() FN VN P-

Total E+ E- N

Valor predictivo positivo (VPP) = es la probabilidad de que unapersona tenga la enfermedad dado que laprueba es positiva

Valor predictivo negativo (VPN) = es la probabilidad de que unapersona no-tenga la enfermedad dado que laprueba es negativa

VP VPVPP = -------------- = ----------------

VP + FP P+

VN VNVPN = -------------- = --------------

VN + FN P-




Resultado

(prueba A)

() ()

() 160 30 190

() 40 170 210

Total 200 200 400

Cuál es el VPP y VPN de la prueba?

VP 160VPP = -------------- = ----------------- = 0.84

VP + FP 160 + 30

VN 170VPN = -------------- = ----------------- = 0.81

VN + FN 170 + 40



Segunda evaluación de la prueba A


(gold standard)Resultado(prueba A)

() ()

() 160 270 430

() 40 1530 1570

Total 200 1800 2000

Cuál es el VPP y VPN de la prueba?

TP 160PPV = -------------- = ------------------ = 0.37

TP + FP 160 + 270

TN 1530NPV = -------------- = ------------------ = 0.97

TN + FN 1530 + 40

VPP y VPN dependen de la prevalencia.

Baja prevalencia favorece VPN y alta prevalencia favorece VPP.



Teorema de Bayes

1. P(X and Y) = P(Y) * P(X|Y)

2. P(X and not Y) = P(not Y) * P(X|not Y)

3. P(X) = P(X and Y) + P(X and not Y)

P(Y and X)P(Y|X) = -----------------------

P(X)

P(X and Y)P(Y|X) = -------------------------------------------------

P(X and Y) + P(X and not Y)

P(Y) * P(X|Y)P(Y|X) = ------------------------------------------------

P(Y) * P(X|Y) + P(not Y) * P(X|notY)

O equivalente:

P(E+) * P(P+|E+)P(E|P+) = ---------------------------------------------------------------

[P(E+) * P(P+|E+)] + [P(E-) * P(P+|E-)]

O equivalente

Sens * PrevVPP = ------------------------------------------------------

(Sens * Prev) + ((1-espec) * (1-Prev))




Resultado(prueba A)

() (-)

() 450 25 475

() 50 475 525

Total 500 500 1000

Sens = 0.90; Espec = 0.95

Dado una prevalencia del 0.025:

(Sens * Prev)VPP= ----------------------------------------------------

(Sens * Prev) + [(1- espec)*(1 - Prev)]

0.9 * 0.025VPP = --------------------------------------------------(0.9 * 0.025) + [(1 - 0.95) * (1 - 0.025)]

0.0225VPP = ------------------------ = 0.32

0.0225 + 0.04875

1. If the patient has a negative test, what is the probability that the patient has

disease Z (answer to 4 decimal places)? Use your knowledge of probability,

Bayes' theorem and diagnostic tests to derive a formula for the Pr(D+|T-)

comparable to PPV.

(1-sens)*prev

Pr(D|T-) = ------------------------------------------- = 1 – NPV = 0.0070

(1-sens)*prev + (spec)*(1-prev)



Considere una muy buena prueba con una sensibilidad del 95% yespecificidad del 99%. Si usted hace tamizaje en una poblacióndonde la prevalencia es del 0.1%, cual es el VPP?

(Sens * Prev)PPV = ----------------------------------------------------

(Sens * Prev) + [(1- espec)*(1 - Prev)]

0.95 * 0.001 0.00095PPV = --------------------------------------------- = ------------------- = 0.09

(0.95 * 0.001) + [(1 - 0.99) * (1 - 0.001)] 0.00095 + 0.00999

A muy baja prevalencia inclusive pruebas excelentes tienenbajos VPP

En otras palabras van a resultar muchos falsos positivos aunque laprueba tenga una especificidad del 99%

Qué se puede hacer para aumentar la exactitud de la prueba?

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