Pruebas diagnsticas Inmunologa Laboratorio OBJETIVOS Cognitivos Describir los

Pruebas diagnósticas Inmunología Laboratorio

OBJETIVOS Cognitivos Describir los parámetros de valoración de las pruebas diagnósticas Diferenciar los términos de sensibilidad y especificidad Interpretar las curvas de características operativas para el receptor Procedimentales Construir una tabla de contingencia Calcular los valores de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.

Introducción Se trata de estudiar aquellos procedimientos estadísticos que permiten evaluar la validez, es decir cuánto se aproxima una medida al valor real que pretende medir.

Pruebas diagnósticas Pruebas para determinar si un individuo tiene, o no, una cierta enfermedad (u otra característica). Hay que resaltar (y no siempre se hace) que si bien la validez de una prueba depende exclusivamente de la prueba, las estimaciones numéricas que se obtengan de la misma pueden depender de la prevalencia y de las características clínicas de los pacientes que se hayan estudiado.

Clasificación de enfermedades por diagnosis Tipo I: Son todas aquellas enfermedades donde la peor equivocación que se puede cometer en el diagnóstico es un falso negativo. Tipo II: Son todas aquellas enfermedades donde la peor equivocación que se puede cometer en el diagnóstico es un falso positivo. Tipo III: Son las restantes, donde no se puede clasificar claramente como una de las anteriores.

En cambio, una enfermedad donde para el paciente, un diagnóstico falso positivo es más peligroso que un falso negativo, se considera como del Tipo II, como ser: • La enfermedad es grave, pero difícilmente curable o sin remisión; • Es muy importante para el paciente o para la población él saberse un verdadero negativo; • Los falsos positivos traumatizan seriamente al paciente, en cambio los falsos negativos no; • El tratamiento de los falsos positivos ocasiona serios perjuicios al paciente; Ejemplos: estado terminal o sin remisión de la enfermedad, cáncer oculto, esclerosis en placas, tratamientos como radioterapia, quimioterapia, lobectomía, cirugía innecesaria, estadio IV de la sífilis cuando ya no tiene remedio, etc.

Las enfermedades que se pueden clasificar como Tipo I son: • Una enfermedad que es curable si se detecta a tiempo; • Una enfermedad que es grave y no puede dejarse pasar inadvertida; • Los falsos positivos no traumatizan ni psicológicamente, ni económicamente al paciente, pero los diagnósticos falsos negativos sí lo hacen. Ejemplos: infarto de miocardio, enfermedades venéreas y otras enfermedades infecciosas curables, la fenilcetonuria, el feocromocitoma (curable en el 100% de los casos sí es detectado a tiempo), cáncer de mama o de útero, etc.

Cuando la enfermedad no puede ser encasillada en ninguno de los dos casos anteriores, entonces se la considera como del Tipo III, como por ejemplo: lupus eritematoso, ciertas formas de leucemia o linfoma, diabetes, etc. En el caso del SIDA un falso positivo puede ser muy dañino para el paciente, pero un falso negativo sería muy peligroso para la sociedad y como ambos peligros son graves, lo mejor es clasificarla como del Tipo III desde un punto de vista ético.

Criterios de calidad de las pruebas diagnósticas Capacidad de la prueba para medir efectivamente lo que se quiere medir • Identificación de los enfermos/sujetos sanos • Enfermo ⇒ Test positivo • Sujeto sano ⇒ Test negativo • Test positivo ⇒ Enfermo • Test negativo ⇒ Sujeto sano

Una prueba diagnóstica es considerada de buena calidad si es capaz de clasificar correctamente a los miembros de la población a la que se aplica, dando resultados positivos en las personas enfermas y negativos en las carentes de la enfermedad de estudio. Es un grave error asumir que el resultado de una prueba diagnóstica es una representación fiel de la situación real de salud de un individuo.

La importancia de una prueba diagnóstica desde el punto de vista de evaluación de tecnologías se basa en varios factores. Al evaluar una prueba diagnóstica, no obstante, no debe tenerse en cuenta la calidad de la prueba aisladamente, sino que se deben valorar también las acciones que se van a poner en práctica cuando el resultado sea anormal. Así, una prueba cuyo resultado no tenga influencia sobre el manejo del paciente ni sobre su estado de salud, tendrá poca importancia en salud pública, y su evaluación no será prioritaria.

La calidad de una prueba diagnóstica se mide en términos de validez y seguridad. La validez de una prueba es el grado en que mide lo que se supone debe medir y para determinarla se debe comparar con otra prueba de probada eficacia en la enfermedad de estudio o con el verdadero resultado en el caso de que pueda ser conocido La validez se mide a través de la sensibilidad y la especificidad de la prueba.

La seguridad de una prueba es la capacidad para predecir la presencia o ausencia de enfermedad y se mide en términos de los valores predictivos, positivo y negativo.

Tipos de Pruebas con respuesta dicotómica (positivo, “+”; negativo, ”–“), por ejemplo, la prueba de embarazo; • Pruebas con respuesta policotómica, por ejemplo, estadios del cáncer; • Pruebas con respuesta cuantitativa, por ejemplo, glucosa/diabetes, troponina/IAM. En este caso se presenta el problema de establecer un punto de corte para dicotomizar la respuesta (“+” o “–“).

Para identificar la enfermedad se requiere disponer de un diagnóstico de certeza, una prueba de referencia, lo que se conoce con el nombre de patrón áureo (patrón oro, “gold estándar”), para poder ver con respecto a este patrón la validez de otras pruebas diagnósticas, su calidad, su capacidad para identificar una enfermedad o para seguir un tratamiento.

Diseño de investigación para evaluar una prueba diagnóstica 1. Selección de la muestra: la muestra debe incluir participantes que representen todas las formas clínicas del daño buscado y respetando la proporción en que la misma se presenta en la práctica cotidiana

2. Comparación: la misma debe establecerse con un patrón de referencia apropiado y confiable 3. Interpretación de los resultados: La lectura del resultado de la prueba analizada debe ser realizada desconociendo el resultado del patrón áureo, para evitar el sesgo hacia una coincidencia espúrea.

Parámetros de valoración de las pruebas diagnósticas Mediante un procedimiento aleatorio seleccionamos 200 personas que son evaluadas desde el punto de vista clínico, diagnosticándose 33 personas como enfermas. Tras realizar la prueba en todos ellos el resultado es el siguiente

Sensibilidad Es el porcentaje de resultados positivos en pacientes con una determinada enfermedad. Mide el porcentaje de individuos enfermos correctamente diagnosticados. La sensibilidad indica la capacidad de una prueba para detectar a un sujeto enfermo. La sensibilidad es la probabilidad de que la prueba identifique como enfermo a aquel que realmente lo está. La sensibilidad expresa cuán "sensible" es la prueba a la presencia de la enfermedad.

Una alta sensibilidad indica un bajo número de falsos negativos. La sensibilidad sería la probabilidad de que un paciente enfermo diese la prueba positiva o el porcentaje de positivos de la prueba en pacientes con la enfermedad,

Especificidad Es el porcentaje de resultados negativos en pacientes que no padecen esa enfermedad. Valora la capacidad de una prueba para detectar correctamente individuos sanos. La especificidad es la probabilidad de que un individuo sano tenga un resultado negativo. Una alta especificidad indica una baja frecuencia de falsos positivos. La especificidad sería la probabilidad de que un paciente sano diese la prueba negativa o el porcentaje de negatividad de la prueba diagnóstica en ausencia de enfermedad, o:

Aunque la sensibilidad y la especificidad son dos índices de calidad de la prueba, en la práctica clínica las preguntas a las que interesa responder son: ¿cuál es la probabilidad de que esté verdaderamente enfermo si un sujeto ha resultado positivo ¿cuál es la probabilidad de que realmente esté sano si el sujeto resultó negativo en la prueba

Estas dos probabilidades se pueden calcular, siempre que se conozca la probabilidad de que el sujeto esté enfermo antes de realizar la prueba, o probabilidad preprueba.

Si no se dispone de ninguna información adicional sobre el sujeto, dicha probabilidad será la prevalencia de la patología en la población, aplicable sólo en el caso de programas de cribado ("screening") sobre la población general, ya que en la práctica habitual los sujetos candidatos a una prueba diagnóstica lo son por las sospechas deducidas de la anamnesis o por una sintomatología previa, y por tanto la probabilidad de que padezcan la enfermedad bajo sospecha será superior a la prevalencia de ésta en la población general.

Valor predictivo positivo El valor predictivo positivo es el porcentaje de pacientes enfermos entre todos los pacientes con resultados positivos. Valora la probabilidad de que una prueba positiva diagnostique correctamente a un individuo enfermo. El valor predictivo positivo de una prueba sería la probabilidad de que una prueba positiva correspondiese a un verdadero enfermo o el porcentaje de pacientes enfermos con resultados positivos con respecto al total de resultados positivos, o:

Valor predictivo negativo El valor predictivo negativo Indica la frecuencia de pacientes no enfermos entre todos los pacientes con resultado negativo. Valora la probabilidad de que una prueba negativa diagnostique correctamente a un individuo sano. El valor predictivo negativo de una prueba será la probabilidad de que una prueba negativa diagnosticase correctamente a un individuo sano o el porcentaje de individuos sanos con resultados negativos con relación al total de resultados negativos, o:

Elecciones de punto de corte Muchas pruebas diagnósticas proporcionan resultados continuos. Con este tipo de pruebas debe decidirse cuál se considerará como resultado positivo, denominándose dicho valor punto de corte. Esta decisión requiere llegar a un compromiso entre una mayor sensibilidad y una especificidad disminuida o viceversa. Si la prueba es muy específica prácticamente todos los valores altos serían positivos, pero al mismo tiempo la sensibilidad seria muy baja puesto que muchos pacientes que cursan la enfermedad no tienen concentraciones tan elevadas.

Por otro lado el establecimiento de un punto de corte bajo identificaría a casi todos los pacientes como enfermos reflejando una especificidad baja. Una forma de tomar la decisión es considerar las implicaciones de dos errores posibles. Si deben evitarse resultados falsamente positivos, el punto de corte puede situarse de manera que la especificidad sea máxima. Si por el contrario se desean evitar los resultados falsamente negativos, se deberá definir un punto de corte de forma que asegure la alta sensibilidad de la prueba.

Curvas características operativas para el receptor Otra forma de definir el punto de corte es utilizar curvas características operativas para el receptor (COR). Las curvas de COR son una forma de representar gráficamente los compromisos inherentes a la mejora de la especificidad y la sensibilidad de una prueba. El investigador selecciona varios puntos de corte y determina la sensibilidad y especificidad en cada uno de ellos. A continuación se representa gráficamente la sensibilidad en función de la expresión (1 -especificidad) o tasa de falsos positivos. Los valores de cada prueba pueden representarse sobre la curva.

Una prueba ideal se sitúa en el ángulo superior izquierdo de la gráfica (la sensibilidad y especificidad 100%). Una prueba sin ningún valor sigue la diagonal que va del ángulo inferior izquierdo al superior derecho: cada incremento de la sensibilidad se asocia a una pérdida igual de magnitud de especificidad.

La mayoría de las curvas de COR presentan un segmento de gran pendiente, en el cual la sensibilidad aumenta mucho mientras que la tasa de falsos positivos prácticamente no varía. No tiene mucho sentido elegir un punto de corte en esta zona, puesto que al desplazarse hacia arriba de la curva aumentará la sensibilidad sin reducirse sustancialmente la especificidad. De manera similar tampoco es aconsejable seleccionar el punto de corte en una zona plana de la curva, ya que la sensibilidad se mantiene prácticamente inalterada mientras que la tasa de falsos positivos aumenta. Por lo general el mejor punto de corte se sitúa donde la curva tuerce la esquina.

Una ventaja muy importante de las curvas de COR es que pueden compararse las correspondientes a distintas pruebas diagnósticas: cuanto mejor sea la prueba más se acercará su curva al ángulo superior izquierdo.

Resuelve En un estudio para evaluar la prueba de ASTO se reclutaron 1000 pacientes de los cuales 89 cursaban con faringitis por S. pyogenes, 125 dieron ASTO positivo en titulos significativos de los cuales 43 fueron falsos positivos. Contruya la tabla de contingencia y apartir de esta calcule: Sensiblidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.