La medicina es una ciencia de probabilidades y un arte de manejar la incertidumbre. Dicha incertidumbre se extiende no sólo a las actividades preventivas, terapéuticas y pronósticas sino también a las diagnósticas. En las fases del proceso diagnóstico intervienen la historia clínica, la exploración física y la realización de pruebas complementarias1-2. Cuando existen varias hipótesis diagnósticas, se realizará el diagnóstico diferencial y las pruebas complementarias tratarán de aclarar las dudas existentes. Si solamente hay una sospecha diagnóstica, las pruebas complementarias tratarán de confirmarla. La realización simultánea de varias pruebas complementarias se denomina pruebas complementarias en paralelo y la realización de pruebas complementarias según los resultados de otras previas, se denomina pruebas complementarias en serie. Al realizar pruebas en paralelo aumenta la probabilidad de diagnosticar a un enfermo, pero también aumenta la probabilidad de considerar como enfermo a un sano. El riesgo de la realización de pruebas en serie es no diagnosticar a algunos enfermos. En cambio, pocos sanos serán considerados como enfermos.
Es evidente que una buena prueba diagnóstica es la que ofrece resultados positivos en enfermos y negativos en sanos. Por lo tanto, las condiciones que deben ser exigidas a un test son3:
* Validez: Es el grado en que un test mide lo que se supone que debe medir. ¿Con que frecuencia el resultado del test es confirmado por procedimientos diagnósticos más complejos y rigurosos? La sensibilidad y la especificidad de un test son medidas de su validez.
* Reproductividad: es la capacidad del test para ofrecer los mismos resultados cuando se repite su aplicación en circunstancias similares. La variabilidad biológica del hecho observado, la introducida por el propio observador y la derivada del propio test, determinan su reproductividad.
* Seguridad: La seguridad viene determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo. ¿Con que seguridad un test predecirá la presencia o ausencia de enfermedad? Ante un resultado positivo de un test ¿qué probabilidad existe de que este resultado indique presencia de la enfermedad? Veremos posteriormente que esta probabilidad está muy influenciada por la prevalencia de la patología.
A su vez, es conveniente que el test sea sencillo de aplicar, aceptado por los pacientes o la población general, que tenga los mínimos efectos adversos y que económicamente sea soportable.
Es necesario familiarizarnos con ciertos términos. Muchos tal vez usted ya los conoce o ha oído hablar de ellos.
Sensibilidad (sensitivity)
Es la probabilidad de obtener una prueba positiva entre los pacientes con la enfermedad. Para acordarse de esto, los sajones utilizan una nemotecnia, PID (positive in disease.)
Especificidad (specificity)
Probabilidad de obtener una prueba negativa entre aquellos pacientes sin la enfermedad; para esto, la nemotecnia sajona sería NIH (negative in health.)
Prevalencia (prevalence)
Proporción de personas afectadas con una enfermedad particular en un determinado tiempo. También podría definirse como la probabilidad de encontrar la enfermedad en una población en cualquier período de tiempo. Es decir, los casos viejos más los nuevos.
Incidencia (incidence)
Probabilidad de que un paciente sin la enfermedad, la desarrolle en un determinado tiempo, es decir, los casos nuevos.
Valor predictivo positivo (positive predictive value)
Proporción de pacientes con una prueba positiva, que en realidad tienen la enfermedad de interés.
Valor predictivo negativo (negative predictive value)
Proporción de pacientes con una prueba negativa que están en realidad, libres de la enfermedad de interés.
Cociente de probabilidad (o razón de verosimilitud, o likelihood ratio, LR)
La probabilidad de que el resultado de una prueba sea visto en un paciente con la enfermedad de interés, comparado con la probabilidad de que el mismo resultado sea visto en un paciente sin la enfermedad de interés. Existen cocientes de probabilidad para pruebas positivas y para pruebas negativas.
0 comentarios:
Publicar un comentario