epidemiologia clinica pruebas diagnosticas

8/12/2019 Epidemiologia Clinica Pruebas Diagnosticas

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Escenario 1


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Con estos datos, me gustara una

radiografa del tobillo para completar lavaloracin:

A) SI

B) NO


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TESIS INICIAL

Una radiografa de tobillo es imprescindible

para el manejo de un tobillo tumefacto trasuna lesin por inversin.


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EVIDENCIA


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Solamente los tobillos que son

Ottawa + requieren pruebaradiolgica.

CONCLUSION


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Escenario 2


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Si la radiografa de crneo es normal es

altamente improbable que haya dao

cerebral.

A) VERDADERO

B) FALSO


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Una radiografa de crneo normal en

un nio es un buen factor predictivo de

que no hay dao intracraneal.

TESIS INICIAL


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No se encuentra evidencia ninguna

de que una radiografa de crneo

sea capaz de predecir daocerebral.

EVIDENCIA


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La tcnica de diagnstico radiolgico

debe basarse en la historia y la

exploracin Clnica.

CONCLUSION


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Escenario 3


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Reconozco que mi letra no se entiende

muy bien:

A) VERDADERO

b) FALSO


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TESIS INICIAL

- Los mdicos no escriben tan mal.

- No causa mayor dao.


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La letra del mdico es mucho menos legible

que la de otros profesionales de la salud.

Un 10% de los errores cometidos a la hora deprescribir se deben a la ilegibilidad de la

escritura

EVIDENCIA


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CONCLUSION

?


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Sackett, define a un Epidemilogo Clnico:

Mdico (Profesional de la salud) con amplio entrenamientoy experiencia en la actividad clnica quien, tras recibir unapreparacin apropiada en Epidemiologa y Bioestadstica,

contina brindando atencin directa a los enfermos.


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Medicina basada en la evidencia

La MBE es el uso consciente, explcito yjuicioso de la mejor evidencia disponible, en latoma de decisiones sobre la atencin a los

pacientes considerados en su individualidad.


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Medicina basada en la evidencia

De acuerdo con la propuesta de Sacketthacer posibleeste objetivo implica aplicar la siguiente metodologa: Convertir nuestras necesidades de informacin en

preguntas susceptibles de respuesta.

Localizar y recuperar, lo ms eficientemente posible, las

mejores evidencias con las que responder a nuestras

preguntas.

Evaluar crticamente la validez y utilidad de esas evidencias.

Aplicar la evidencia a la prctica clnica.

Evaluar nuestro rendimiento.


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En la actualidad se dispone de nmeros que indican con certeza laposibilidad de predecir la presencia o ausencia de una enfermedaddeterminada al encontrar o no ciertos signos o sntomas.

Por ejemplo: Cul es la Sensibilidad, Especificidad si :

5 hallazgos clnicos para predecir Sinusitis ( Definida por Rx SPN) Tacto rectal para predecir Ca de prstata (Definida por Biopsia

transrectal de la glndula) Auscultacin del rea precordial, en pacientes con SS, en el

diagnstico de valvulopatas (definida por cateterizacin oecocardiografa)

Exploracin del abdomen ( como el signode la ondao matidezcambiante) en la deteccin de ascitis( Definida medianteultrasonografa abdominal )

Identificacin de pacientes con coronariopata de alto riesgo(Definida mediante la sobrevida observada a lo largo de tres aos deseguimiento de los pacientes)


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La Epidemiologa Clnica ayuda a:

Distinguir cuales elementos del examen clnicoson suficientes

Cmo es posible mejorar las habilidades

sensoriales

Cundo es realmente indispensable recurrir al

uso de pruebas de laboratorio y cundo el uso

de estas pruebas es ms bien reflejo deinseguridad o desidia


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Epidemiologa clnica

COMBINACIN DEDISCIPLINAS

RELACIN CON ELPACIENTE

MEDICINA ACTUALMEDICINACLNICA

Epidemiologa clnica

DIAGNSTICO

PRONSTICO

TRATAMIENTO

OBSERVACIN

SISTEMATIZACIN

DE

SIGNOS Y SINTOMAS


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Los clnicos pueden ser solicitadores compulsivos de exmenesde laboratorio, sin evaluacin de falla prdida.


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Eleccin juiciosa del mejor Tratamiento

Qu le conviene ms a mi paciente? Operarlo prescribirletratamiento farmacolgico? Darle el medicamento A B?

ninguno?

Una de las mximas contribuciones de la Epidemiologa

a la Medicina ha sido aplicar la concepcin y la tcnica

del estudio experimental en seres humanos (EnsayoClnico Controlado Aleatorio)


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11. Emplear la resonancia magntica (RM) en lugar de lamamografa como prueba de deteccin de cncer de mama

para mujeres con riesgo promedio

12. En mujeres asintomticas con cncer de mama yatratado, efectuar hemogramas completos, estudios

bioqumicos, estudios de marcadores tumorales,

radiografa de trax o estudios por imgenes que no seanlos adecuados.

14. Efectuar pruebas de pesquisa en personas con bajoriesgo de infeccin por el virus de la hepatitis B.

20. Efectuar estudios por imgenes en pacientes conlumbalgia inespecfica.

21. Efectuar radiografa de trax preoperatoria cuando no

hay presuncin clnica de patologa intratorcica.22. Indicar exmenes complementarios preoperatoriossistemticos, tales como hemograma completo,

hepatograma y pruebas metablicas en pacientes por lo

dems sanos que sern sometidos a ciruga programada.

23. Realizar estudios de coagulacin preoperatorios enpacientes sin factores de riesgo ni trastornos conocidos

predisponentes de hemorragia y con antecedentes

negativos de hemorragia.

27. Efectuar estudios por imgenes en pacientes conmigraa clsica, recidivante examen neurolgico normal

28. Efectuar estudios por imgenes cerebrales (TC o RM)para evaluar el sncope simple en pacientes con examen

neurolgico normal.

30. Efectuar una radiografa de trax antes del alta a

pacientes hospitalizados con neumona extrahospitalariaque tienen recuperacin satisfactoria

35.Controlar a los pacientes con asma o enfermedad pulmonarobstructiva crnica con todas las pruebas de funcin pulmonar,

incluidos los volmenes pulmonares y la capacidad de difusin

en lugar de la espirometra sola (o el control de la tasa de flujoespiratorio mximo en el asma).


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Significancia estadstica yRelevancia clnica

Los resultados de un estudio pueden serestadsticamente significativos y no ser clnicamenterelevantes. Por este motivo los ensayos clnicosaleatorizados y otros estudios deben presentar susresultados incluyendo: la reduccin relativa delriesgo (RRR), la reduccin absoluta del riesgo (RAR)y el nmero necesario a tratar para reducir un evento(NNT) forma excelente de determinar la relevancia

clnica de un ensayo que adems seaestadsticamente significativo, cuantifica el esfuerzoa realizar para conseguir la reduccin de un eventodesfavorable.


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Significancia estadstica yRelevancia clnica

Cuanto ms reducido es NNT (nmeronecesario a tratar) el efecto de la magnitud del

tratamiento es mayor. Si no se encontraseeficacia en el tratamiento la reduccin absolutadel riesgo sera cero y el NNTsera infinito.


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Incidencia en

Expuestos

Incidencia enNo

ExpuestosRR RRR RAR NNT

(Ie) (Io) Ie/Io (1-RR)*100 Io-Ie 1/RAR

8% 10% 0.8 20% 0.10-0.08 50

0.80% 1% 0.8 20% 0.01-0.008 500

Clculo de Riesgo relativo (RR), Reduccin Relativa del Riesgo (RRR), Reduccin Absoluta del Riesgo

(RAR) y Nmero Necesario de Pacientes a Tratar para reducir un evento (NNT) en situaciones diferentes.

Cuantificacin de la eficacia teraputica


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Epidemiologa de las publicaciones

Evaluacin crtica de la literatura mdica

Se considera que para mantenerse

actualizado un profesional de la salud deberaleer 200 ARTCULOS Y 70 EDITORIALES ALMES


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FACTOR DE RIESGO ENFERMEDAD COMPLICACIONES

EPIDEMIOLOGASALUD PBLICA

EPIDEMIOLOGACLNICA

Esquema obtenido de Fundamentos de Epidemiologa Clnica Juan

del Rey Calero, Rafael Herruzo Cabrera, Fernando Rodrguez Artalejo


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Diagnstico Mdico y Pruebas Diagnsticas

El proceso diagnstico se sustenta sobre un modelo probabilstico

Ejemplo de aproximacin probabilstica al diagnstico: Una causa comn defiebre en el lactante es la ITU

Por Literatura : P = 5.3%

A partir de los datos de anamnesis y exploracin fsica el mdico puede

incrementar su certidumbre Si es lactante de sexo femenino, con fiebre >38.5C la probabilidad asciende a

16.9%

Si el mdico recurre a la bsqueda de leucocituria en orina, la deteccin > 10leucocitos/mm3 la probabilidad de infeccin aumenta al 56.4%

Estas estimaciones de P orientan al mdico en su actitud terapetica peroninguna de ellas le facilita una seguridad absoluta sobre la existencia de ITU, queslo podr ser confirmada por el hallazgo de un cultivo de orina positivo ( Patrnde oro)


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Aplicaciones: Apoyar el anlisis y toma de

decisiones


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CRITERIOS PARA EL USO DE PRUEBASDIAGNSTICAS

Principio fundamental de las pruebas diagnsticas:Individuos que tienen una enfermedad son distintosde los que no la tienen y que las pruebas diagnsticas

permiten distinguir ambos grupos. Pruebas diagnsticas perfectas:

Individuos sin la enfermedad tienen un valor uniforme de laprueba.

Con la enfermedad valor uniforme y distinto en la prueba Los resultados de las pruebas son consistentes con los del

grupo de enfermos y de sanos.


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VARIACIONES QUE AFECTAN LAS PRUEBASDIAGNOSTICAS

Variabilidad de la prueba

Variabilidad de la poblacin sin la

enfermedad Variabilidad de la poblacin con la

enfermedad.


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EVALUACION DE LA VARIABILIDAD DE UNAPRUEBA

EXACTITUD (VALIDEZ): Capacidad de producirresultados cercanos a la verdadera medida delfenmeno anatmico, fisiolgico o bioqumico.

REPETIBILIDAD (CONFIABILIDAD): Capacidad deproducir resultados consistentes cuando se repite enlas mismas condiciones. Factores que influyen:

Las condiciones del paciente y laboratorio Variabilidad interobservador

Variabilidad intraobservador


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EXACTITUD

ALTA

ALTA

BAJA

BAJA


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VALIDEZ DE UNA PRUEBA

La exactitud es una propiedad necesaria deuna buena prueba. No obstante por s solano garantiza que la prueba sea vlida o til

para el diagnstico. Para establecer la utilidad de una prueba

necesitamos valorar la capacidad dediscriminar entre las personas sanas y

enfermas.


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EVALUACIN DE LA VALIDEZ

UNA PRUEBA DIAGNSTICA SER VLIDA SIES CAPAZ DE MEDIR CORRECTAMENTE ELFENMENO QUE PRETENDE ESTUDIAR

SE REQUIERE UN PATRN DE REFERENCIA OPATRNDE ORO

( GOLD STANDARD )


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PRUEBA DE ORO

Es la prueba o criterio utilizado para definirinequvocamente una enfermedad Ej: biopsia,angiograma, necropsia posterior

Se construye sobre el supuesto de queaplicando sta prueba es posible de tener el100% de realizar un diagnstico correcto

Hay que evaluar si es el mejor criterio paradefinir a las personas con la enfermedad. Ej:citologa en cncer de vejiga.


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PATRN DE REFERENCIA

+ -

+VERDADERO

POSITIVO

(a)

FALSOPOSITIVO

(b)

-FALSO

NEGATIVO(c)

VERDADERO

NEGATIVO(d)

P

RUEBA

TABLA 2 x 2


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PARA EL CALCULO DE LA SENSIBILIDAD YESPECIFICIDAD

Seleccionar la prueba de oro para identificarindividuos enfermos y sanos.

Seleccionar un grupo de pacientes que segn laprueba de oro tienen enfermedad y otro que notiene.

Usar la prueba de evaluacin para clasificar a los

individuos como positivos y negativos. Usar la tabla de 2 x 2 para los clculos


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SENSIBILIDAD

Mide la exactitud de la prueba de tamizaje,

teniendo como referencia una prueba de oro. Es la probabilidad de qu la prueba resulte

POSITIVA si el paciente tiene la condicin o

enfermedad Es la proporcin de detectados por la prueba de

tamizaje de todos los realmente enfermos:

Proporcin de Verdaderos Positivos (VP) Pruebas con alta Sensibilidad tienen pocos Falsos

Negativos


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ESPECIFICIDAD Especificidad es proporcin de sanos detectados

por la prueba de tamizaje de todos los realmentesanos (detectados por la prueba de oro).

Es la probabilidad de qu la prueba resulte

NEGATIVA si el paciente no tiene la enfermedad Proporcin de pacientes sin la Enfermedad que

tienen resultado Negativo de la prueba: Proporcinde Verdaderos Negativos (VN)

Pruebas con alta Especificidad tienen pocosFalsos Positivos

CLCULO DE SENSIBILIDAD Y


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CLCULO DE SENSIBILIDAD YESPECIFICIDAD

Enfermos Sanos

Positivos a bFalsos positivos

Negativos cFalsos negativos

d

Total a + c b + d

Sensibilidad = (a /a+c)100 Especificidad = (d /b+d)100

El nmero real de individuos que se identifican errneamente como + o

depende de la frecuencia relativa de la enfermedad


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VALOR PREDICTIVO POSITIVO

Probabilidad de tener la enfermedad si laprueba fue Positiva

Proporcin de VP respecto al total de PruebasPositivas

VPP = a / a+b


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VALOR PREDICTIVO NEGATIVO

Probabilidad de no tener la enfermedad si laprueba fue Negativa

Proporcin de VN respecto al total dePruebas Negativas

VPN = d / c+d

VALOR PREDICTIVO (VP) DE LAS PRUEBAS


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VALOR PREDICTIVO (VP) DE LAS PRUEBASDIAGNSTICAS

VP positivoes la proporcin de individuos con enfermedad (por la prueba deoro), de todos los que tienen prueba positiva.

VP negativoes la proporcin de sanos de todos los que tienen la pruebanegativa.

Depende de la prevalencia de la enfermedad

La prevalencia corresponde a la mejor estimacin de la probabilidad de

enfermedad antes de realizar la prueba.

Enfermos SanosTotal

Positivos aVerdaderos Positivos

b a + b

Negativos c dVerdaderos negativos c + dVPP = (a /a+b)100 VPN = (d /c+d)100


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Cules son los resultados?

Sensibilidad: a / (a + c)

Especificidad: d / (b + d)

Valor predictivo positivo: a / (a + b) Valor predictivo negativo: d / ( c+ d)

EstandarResultado + - Total

+ a b a+b

- c d c+d

Total a+c b+d


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PROPIEDADES

Sensibilidad y Especificidad son intrnsecas ala prueba

No dependen de la probabilidad pre- pruebao Prevalencia de la enfermedad

La Sensibilidad considera la validez de laprueba entre los Enfermos y la Especificidad

la validez entre los Sanos


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PROPIEDADES

Los Valores predictivos tienen utilidad post-prueba.

Su validez est limitada porque depende de laPrevalencia

Cuando la Prevalencia de la enfermedad esbaja, el VPP es bajo.


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P 1% 10% 50% 90%

VPP 7.5% 47.1% 88.9% 98.6%

VPN 99.8% 97.6% 81.8% 33.3%

El Valor Predictivo dependede la Prevalencia


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Recuerde que la sensibilidady la especificidadvaran con la gravedad de la enfermedad, deforma que la sensibilidad aumenta y laespecificidad disminuye cuanto ms gravesestn los sujetos que se estudian y cuanto msestrictos son los criterios de definicin de laenfermedad que se utilizan.


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En trminos generales una prueba muysensible se elige cuando la enfermedad en laque se aplica es grave pero curable o cuandoun resultado falso positivo no supone para elindividuo ningn perjuicio psicolgico nieconmico.

Cuando elegir una prueba muy sensible


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En cambio, una prueba muy especfica se eligecuando la enfermedad es grave y prcticamenteincurable, cuando interesa descartar la

enfermedad o cuando un resultado falso positivosupone para el individuo un perjuicio econmicoo psicolgico grave.

Cuando elegir una prueba muy especfica


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Recuerde que la estimacinde la sensibilidad

y la especificidad se ha obtenido en unamuestra de sujetos y, por lo tanto,corresponden a estimaciones puntualessujetas a error aleatorio. Por ello, al presentar

estos resultados, deben complementarse consus correspondientes intervalos de confianza(su clculo es equivalente al de un intervalo

de confianza de una proporcin).


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DECISIONES

A > SENSIBILIDAD MEJOR VPN

Es decir hay mas

seguridad de que noexista la enfermedadcuando el resultado esnegativo

A > ESPECIFICIDAD MEJOR VPP

Hay mas seguridad de la

existencia de laenfermedad cuando unaprueba es positiva


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RELACIONES DE LA PREVALENCIA Y EL

VALOR PREDICTIVO

El valor predictivo de la prueba variar grandemente segn sea la prevalencia

de la enfermedad.

El valor predictivo ser mayor si la prueba se aplica a pacientes que acuden a

la consulta externa de un hospital donde existe alta prevalencia de una

enfermedad, que si se aplica la misma prueba a una poblacin de la

comunidad donde la prevalencia de esta enfermedad es mas baja, an

manteniendo la prueba una alta sensibilidad y especificidad.

Debe usarse el Teorema de Bayes para valor predictivo de una prueba en la

poblacin.


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TEOREMA DE TOMAS BAYES

Nos permite calcular la proporcin de enfermos entrelos positivos y negativos a la prueba.

La tasa de enfermedad global en la poblacin.

VP+ =S xPrev /S xPrev +(1-E x1-P)


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Sensibilidad x PrevalenciaVPP=

Sensibilidad x Prevalencia + Complemento x Complementode Especificidad de Prevalencia

FORMA SIMPLIFICADA TEOREMA DE BAYES

S x PVPP =S x P + E x P

Razn de Verosimilitud


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Razn de Verosimilitud Como los valores predictivos se modifican con la

prevalencia de la enfermedad y los valores queocasionalmente incluyen los fabricantes de las pruebasprovienen de estudios hechos en pacientes de hospitalesde referencia, no se puede asumir que el rendimiento de

la prueba sea igual en otras poblaciones. La RV (Razn de Verosimilitud) no es influida por la

prevalencia de la enfermedad y, por tanto, es la medidade exactitud que se prefiere en la actualidad cuando se

interpretan los resultados de un paciente individual.


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Clculo de la Razn de Verosimilitud

RV (+) =SENSIBILIDAD

1 - ESPECIFICIDAD

RV (-) =1 - SENSIBILIDAD

ESPECIFICIDAD

Conclusiones de la Razn de Verosimilitud


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Conclusiones de la Razn de Verosimilitud

La RV es un mtodo clnicamente til para expresar la

exactitud de una pruebay no es influido por laprevalencia de las enfermedades.

La magnitud de la RVindica la capacidad de unadeterminada prueba para hacer o para excluir undiagnstico.

La costumbre de los clnicos de interpretar losresultados de una prueba en trminos deprobabilidades y no de odds, explica en parte que la RVno se utilice tan frecuentemente en la literatura mdica(por ahora).

La RV (+)clnicamente til debe ser mayor de 10y, laRV (-) menor de 0.1


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LR mide lacapacidad del examen de

modificar la probabilidad del

diagnstico despus de aplicarlo


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Cmo aplico los resultados

a mi paciente?Nomograma de Fagan

Permite estimar la probabilidad post

test para una probabilidad pre test y

LR dado


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Ejemplo 1:Cul es el rendimiento de la ultrasonografa

para el diagnstico de RCF en pacientes con SHE?

Bsqueda PUBMED:

Trminos MeSH: pregnancy toxemias, ultrasonography y fetal growth

retardation

Artculo atingente ms reciente:

Chauhan SP, Scardo JA, Magann EF, Devoe LD, Hendrix NW, Martin

JN, Jr. Detection of growth-restricted fetuses in preeclampsia: a

case-control study. Obstet Gynecol 1999; 93(5 Pt 1): 687-91


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Resultados

Sensibilidad: a/(a+c) = 9%Especificidad: d/(b+d) = 98%Valor predictivo positivo: a/(a+b) = 50%Valor predictivo negativo: d/(c+d) = 86%

Peso del RNPEG No PEG

Ultraso-nografa

RCF 4a

4b

No RCF 39 c 240 dTotal 43 244


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Clculo de LR

Ultrasonografa confirma RCF

Likelihood ratiopositivo (LR+):

_sensibilidad__ = _a/(a+c) = 5,71- especificidad b/(b+d)

Peso del RN

PEG No PEG

Ultraso-nografa

RCF 4a

4b

No RCF 39 c 240 d

Total 43 244


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Probabilidad en nuestra

paciente si Ultrasonografa

confirma RCF

Probabilidad

PretestLR

Probabilidad

Post test

15%5,7

50%


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Probabilidad en nuestra

paciente si Ultrasonografa

descarta RCF

Probabilidad

PretestLR

Probabilidad

Post test

15%

0,9

12%

d i l i l i j


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Gua de prctica clnica: Evaluacin y manejo

del feto pequeo para la edad gestacional.

RCOG,2002

Estimacin de peso fetal ultrasonogrfica para deteccin de RCF

Sensibilidad 33,3 a 89,2%

Especificidad 53,7 a 90,9%

Peor escenario LR resultado (+): 0,71

LR resultado (-): 0,99

Mejor escenario LR resultado(+): 9,8

LR resulado (-): 0,97


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Interpretacin del resultado

de LRLR

resultado

positivo

LR

resultado

negativo

Cambio Resultado

10


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Supngase que se tiene una situacin donde se

quiere estimar la sensibilidad y la especificidadde cierto cuestionario para diagnosticar lapresencia de un desorden alimentario enadolescentes. El cuestionario tiene 5 preguntas

que se responden con S o No y se considerapositivo si la respuesta es S en al menos dos delas preguntas.


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Se toman 341 mujeres entre 15 y 25 aos queacuden a una consulta de Psiquiatra durante 1 ao.

A todas cierto investigador les aplica el cuestionarioen cuestin.

Un ao despus, en el Servicio se tienen elementos

suficientes (sin conocer el resultado de la aplicacindel cuestionario) para clasificarlas a todas comoenfermascon un desorden alimentario de cualquiertipo o noenfermas de esa dolenciay se obtiene

la siguiente tabla de 2x2:


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Cuadro 2 x2


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Muchasgracias

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