Recordáis toda la información sobre la validación de pruebas vista anteriormente? pues vamos a hacer un pequeño repaso mediante una serie de ejercicios para que no se nos olviden estas cosillas. Ready?
PRIMER DESAFÍO
Comenzaremos evaluando la validez de 4 métodos diagnósticos para detectar el SIDA (Ya somos unos grandes expertos de las pruebas de esta enfermedad, ¿verdad? 😊)
Sabes que los valores de S y E para cada una de las pruebas son los siguientes:
|
% |
A |
B |
C |
D |
|
S |
72 |
71 |
75 |
80 |
|
E |
89 |
94 |
80 |
80 |
Ahora, ¿Cuál de todos los métodos utilizarías para el diagnóstico?
Para empezar, tenemos que recordar que los dos tipos de validación de una prueba diagnóstica son la validez clínica y la técnica:
La primera habla de la capacidad de la técnica para medir la presencia del parámetro a estudiar (en este caso, por ejemplo, hace referencia a la capacidad del test de detectar el VIH). Esta validez está vinculada al índice de Youden, es decir, depende de su eficacia.
La validez clínica, por su parte, nos indica la capacidad de diferenciar qué parte de la población cumple con la condición de enfermo y/o afectada; y qué población es sana. Para calcularla vamos a recurrir a la razón de verosimilitud (RV).
Vamos a empezar por este último parámetro:
Como se ha mencionado anteriormente en otras entradas, las razones de verosimilitud tienen como ventaja que no necesitamos saber la prevalencia de la enfermedad. Dato que, además, no nos lo dan.
RV+ = S/ (1 - E)
RV- = (1 - S)/E
|
RV |
A |
B |
C |
D |
|
+ |
6,545 |
11.833 |
3.75 |
4
|
|
- |
0,315 |
0,31 |
0,3125 |
0,25 |
Una vez conocemos los valores RV+ y RV-, vamos a fijarnos en la tabla previamente presentada en otro post:
|
Valores
de RP |
Cambios
entre la probabilidad preprueba y la postprueba |
|
|
+ |
> 10 |
Grandes y mayoritariamente concluyentes |
|
- |
< 0.1 |
|
|
+ |
5.0 – 10.0 |
Moderados |
|
- |
0.1-0.2 |
|
|
+ |
2.0-5.0 |
Pequeños, pero algunas veces importantes |
|
- |
0.5-0.2 |
|
|
+ |
1-2.0 |
Pequeños, y rara vez importantes |
|
- |
0.5-1.0 |
|
Si nos fijamos en todos los valores, vemos que el método B tiene el valor de RV+ más alto, mayor que 10. Por lo que tiene un resultado muy bueno para este parámetro.
El mejor valor de RV- lo tiene el método D, porque es el más cercano a 0,1. No obstante, como no llega a ser un valor realmente bueno y su RV+ es bastante inferior a 10, descartamos el método D. El siguiente mejor valor de RV- lo tiene el método B, 0,31, que si bien no es menor que 0,1, entra en unos valores aceptables. Además, su valor RV+ es mayor que 10, lo cual nos asegura que vamos a tener una prueba que nos diferencie bien el estado de enfermo del sano.
Así, de los cuatro métodos estudiados, sin duda nos olvidamos del A y C, pues sus valores no entran en ningún rango bueno de la tabla superior; y escogemos como GANADOR al método B.
SECOND ROUND
Ahora vamos a cambiar de escenario y, en este caso, tu paciente presentará un cuadro clínico que sugiere meningitis tuberculosa y decides realizar un test de PCR para micobacterias en líquido cefalorraquídeo.
Tienes que tener en cuenta que una revisión sistemática reporta que para esta técnica el LR (Likehood ratio- razón de verosimilitud) de un valor positivo es de 40 y el de un valor negativo es 0,56. Estimando que la probabilidad pre test es del 30%, quieres calcular las probabilidades post-test.
Para hacerlo, vamos a recurrir a la gráfica que tenemos abajo. En ella vamos a hacer una estimación de la probabilidad post-prueba mediante una recta que pasa por los puntos correspondientes a la probabilidad pre-prueba (30%) y la RV+ (40). Esta recta la prolongamos hasta que corte la línea correspondiente a la probabilidad post-prueba y se estima que esta está cerca del 95%. Es decir, la probabilidad post-prueba de que se detecte la enfermedad es cercana a este valor.
También podemos recurrir a otros métodos de cálculo, más matemáticos:
Probabilidad post-prueba = 100 (probabilidad pre-prueba . RV+) / (probabilidad pre - RV+) (1 - probabilidad pre)
Sustituyendo nuestros valores en esta fórmula, nos queda:
% Post-prueba = [(0,3 . 40) / (0,3-40)(1-0,3)]. 100
% Post-prueba = 94,48%
Vemos que la estimación anterior es muy cercana al valor calculado de esta segunda forma, lo cual tiene mucho sentido y nos indica que vale la pena hacer esta prueba para confirmar una posible sospecha de enfermedad.
Ahora tenemos que hablar de lo más importante: ¿Qué vamos a hacer con la paciente? Pues lo primero que todo es tratarla. ¿Y por qué? Antes incluso de realizar el test, nuestra paciente tiene más de un 25% de probabilidad de sufrir la enfermedad y presenta un cuadro clínico que corresponde con meningitis tuberculosa, por lo que el riesgo de que tenga esta patología es elevado y tenemos que actuar rápidamente para que no se complique.
Una vez con el test realizado, podremos decidir si es necesario seguir con el tratamiento, ya que este es el correcto, o si tenemos que descartar esta sospecha al confirmarse errónea.
Con esto y un bizcocho acabamos todas las entradas de validación de pruebas y me enorgullece decir que hemos aprendido mucho y que podemos determinar si las pruebas que nos hacen son útiles y fiables.
Además podemos presumir de este conocimiento en tiempos pandémicos. 😉
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