Especificidad de una prueba

Sensibilidad, especificidad ppv npv

Una buena prueba tendrá números mínimos en las celdas B y C. La celda B identifica a los individuos sin enfermedad pero para los que la prueba indica «enfermedad». Se trata de falsos positivos. La celda C tiene falsos negativos.

Un clínico y un paciente se plantean una pregunta diferente: ¿cuál es la probabilidad de que una persona con una prueba positiva tenga realmente la enfermedad? Si el sujeto está en la primera fila de la tabla anterior, ¿cuál es la probabilidad de estar en la celda A en comparación con la celda B? Un clínico calcula a través de la fila como sigue:

Los valores predictivos positivos y negativos se ven influidos por la prevalencia de la enfermedad en la población a la que se hace la prueba. Si realizamos la prueba en un entorno de alta prevalencia, es más probable que las personas que den positivo tengan realmente la enfermedad que si la prueba se realiza en una población con baja prevalencia.

El uso de la misma prueba en una población con una prevalencia más alta aumenta el valor predictivo positivo. A la inversa, el aumento de la prevalencia hace que disminuya el valor predictivo negativo. Al considerar los valores predictivos de las pruebas de diagnóstico o cribado, hay que reconocer la influencia de la prevalencia de la enfermedad. La figura siguiente muestra la relación entre la prevalencia de la enfermedad y el valor predictivo en una prueba con una sensibilidad del 95% y una especificidad del 95%:

Valor predictivo positivo

El cribado se refiere a la aplicación de un procedimiento o prueba médica a personas que aún no presentan síntomas de una enfermedad concreta, con el fin de determinar su probabilidad de padecerla. El procedimiento de cribado en sí no diagnostica la enfermedad. Las personas que tienen un resultado positivo en la prueba de cribado necesitarán una evaluación adicional con pruebas o procedimientos de diagnóstico posteriores.

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La probabilidad de tener la enfermedad, dados los resultados de una prueba, se denomina valor predictivo de la prueba. El valor predictivo positivo es la probabilidad de que un paciente con un resultado positivo (anormal) tenga realmente la enfermedad. El valor predictivo negativo es la probabilidad de que una persona con un resultado negativo (normal) de la prueba esté realmente libre de la enfermedad. El valor predictivo es una respuesta a la pregunta: Si el resultado de la prueba de mi paciente es positivo, ¿cuál es la probabilidad de que mi paciente tenga la enfermedad?

El valor predictivo viene determinado por la sensibilidad y la especificidad de la prueba y la prevalencia de la enfermedad en la población analizada. (La prevalencia se define como la proporción de personas en una población definida en un momento dado con la enfermedad en cuestión). Cuanto más sensible sea una prueba, menos probable será que un individuo con una prueba negativa tenga la enfermedad y, por tanto, mayor será el valor predictivo negativo. Cuanto más específica sea la prueba, menos probable será que un individuo con una prueba positiva esté libre de la enfermedad y mayor será el valor predictivo positivo.

Valor predictivo negativo

En el contexto de las pruebas de cribado, es importante evitar ideas erróneas sobre la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos. Por lo tanto, en este artículo se establecen primero las bases relativas a estas métricas junto con el primero de varios aspectos de la fiabilidad que deben reconocerse en relación con esas métricas. A continuación, se aclaran las definiciones de sensibilidad, especificidad y valores predictivos, y se explica por qué los investigadores y los clínicos pueden malinterpretarlas. Se argumenta que la sensibilidad y la especificidad deben aplicarse normalmente sólo en el contexto de la descripción de los atributos de una prueba de cribado en relación con un estándar de referencia; que los valores predictivos son más apropiados e informativos en contextos reales de cribado, pero que la sensibilidad y la especificidad pueden utilizarse para tomar decisiones de cribado sobre personas individuales si son extremadamente altas; que los valores predictivos no tienen por qué ser siempre elevados y pueden aprovecharse ajustando la sensibilidad y la especificidad de las pruebas de cribado; que, en los contextos de cribado, los investigadores deben proporcionar información sobre los cuatro parámetros y cómo se han obtenido; y que, cuando sea necesario, los consumidores de la investigación sanitaria deben tener la capacidad de interpretar esos parámetros de forma eficaz para obtener el máximo beneficio para los clientes y el sistema sanitario.

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Calculadora de sensibilidad y especificidad

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Sensibilidad y especificidad – La mitad izquierda de la imagen con los puntos sólidos representa a los individuos que tienen la condición, mientras que la mitad derecha de la imagen con los puntos huecos representa a los individuos que no tienen la condición. El círculo representa a todos los individuos que dieron positivo.

La sensibilidad y la especificidad describen matemáticamente la precisión de una prueba que informa de la presencia o ausencia de una afección. Los individuos para los que se cumple la condición se consideran «positivos» y aquellos para los que no se cumple se consideran «negativos».

Si no se puede conocer la verdadera condición, se supone que una «prueba Gold Standard» es correcta. En una prueba diagnóstica, la sensibilidad es una medida de lo bien que una prueba puede identificar los verdaderos positivos y la especificidad es una medida de lo bien que una prueba puede identificar los verdaderos negativos. En todas las pruebas, tanto de diagnóstico como de cribado, suele haber un equilibrio entre la sensibilidad y la especificidad, de modo que una mayor sensibilidad implica una menor especificidad y viceversa.