Sánchez (2014). Escritor mexicano.(2da Edición) Editorial : ELSEVIER
OMS. Guía de buena prescripción (1985)
1. Kassirer JP. Our stubborn quest for diagnostic certainty. A cause of excesive testing. N
Engl J Med 1989; 320: 1489-91.
2. Gaarder KR. Diagnosis. South Med J 1989; 82: 1153-4.
lunes, 17 de noviembre de 2014
domingo, 16 de noviembre de 2014
ROC (curvas de rendimiento diagnóstico)
ROC(curvas de rendimiento diagnostico)
es una gráfica en donde hay conjunto de pares que corresponde a diferentes niveles de decisión.En el eje de las Y se pone la sensibilidad y en el de las X 1- especificidad
Ayuda a que el resultado de una prueba sea continuo y medido a escala numérica como cuando sabemos el numero de eritrocitos en sangre, numero de plaquetas.Es importante hacer un punto de corte (valor por encima del cual se considera una prueba como positiva)
es una gráfica en donde hay conjunto de pares que corresponde a diferentes niveles de decisión.En el eje de las Y se pone la sensibilidad y en el de las X 1- especificidad
Ayuda a que el resultado de una prueba sea continuo y medido a escala numérica como cuando sabemos el numero de eritrocitos en sangre, numero de plaquetas.Es importante hacer un punto de corte (valor por encima del cual se considera una prueba como positiva)
Hablemos de Lkelihood ratio(LR)
Son cocientes de probabilidades
LR(+) ¿cuantas veces es más probable que la prueba sea positiva en los enfermos que en los sanos?
LR(-) ¿cuantas veces es más probable que la prueba sea negativa en los enfermos que en los sanos?
LR(+) ¿cuantas veces es más probable que la prueba sea positiva en los enfermos que en los sanos?
Ahora a sustituir los datos previamente obtenidos
LR(+): .66/1-.85: 4.4
Esto nos dice que es 4 veces mas probable que la prueba de glucosa sea positiva en un paciente diabéticoo que en uno sano.
LR(+): .66/1-.85: 4.4
Esto nos dice que es 4 veces mas probable que la prueba de glucosa sea positiva en un paciente diabéticoo que en uno sano.
LR(-)1-.66/.85:.4
Esto nos dice la prueba de glucosa negativas es .4 veces más probable en un paciente sano que en uno diabético.
Ahora grafiquemos nuestros resultados en el nomo-grama de Fagan
Mientras los valores de los LR se alejen del 1 hacia el infinito( LR+) o hacia el 0 (en el caso LR-), mejor será el coeficiente y mas útil la prueba .
Aplicación de condiciones de una prueba diagnóstica
10 pacientes de 50 años de edad que pueden presentar diabetes mellitus. Al efectuar la prueba de la glucosa 7 de ellos no presentaron diabetes, y en los 3 restantes dio positiva, bien de acuerdo al caso tenemos que la:
-sensibilidad: verdaderos positivos (2 personas diabetes verdaderamente)/ Total de enfermos( 3 personas que dieron la prueba positiva)
Resultado: .66 que se multiplica por 100 para obtener el porcentaje,osea 66%
-especificidad: verdaderos negativos(6 personas realmente sanas)/ total de no enfermos(7 personas que dieron la prueba negativa)
Resultado:.85 que se multiplica por 100 para obtener el porcentaje, osea 85%
Suponiendo que de los 10 pacientes 4 pacientes la prueba fue positiva pero solo 2 de ellos estaban verdaderamente enfermos el
-valor predictivo positivo:verdaderos positivos( 2 personas con diabetes verdaderamente)/ total de positivos( 4 personas que dieron la prueba positiva)
Resultado: .5 *100 para obtener el porcentaje es igual a 50%
suponiendo que 6 pruebas resultaron negativas y que 5 estaban totalmente sanos
-valor predictivo negativo: verdaderos negativos(5 personas ciertamente sanas)/total de negativos(6 personas que dieron la prueba negativa)
Resultado:.83 * 100 para obtener el porcentaje: 83%
-sensibilidad: verdaderos positivos (2 personas diabetes verdaderamente)/ Total de enfermos( 3 personas que dieron la prueba positiva)
Resultado: .66 que se multiplica por 100 para obtener el porcentaje,osea 66%
-especificidad: verdaderos negativos(6 personas realmente sanas)/ total de no enfermos(7 personas que dieron la prueba negativa)
Resultado:.85 que se multiplica por 100 para obtener el porcentaje, osea 85%
Suponiendo que de los 10 pacientes 4 pacientes la prueba fue positiva pero solo 2 de ellos estaban verdaderamente enfermos el
-valor predictivo positivo:verdaderos positivos( 2 personas con diabetes verdaderamente)/ total de positivos( 4 personas que dieron la prueba positiva)
Resultado: .5 *100 para obtener el porcentaje es igual a 50%
suponiendo que 6 pruebas resultaron negativas y que 5 estaban totalmente sanos
-valor predictivo negativo: verdaderos negativos(5 personas ciertamente sanas)/total de negativos(6 personas que dieron la prueba negativa)
Resultado:.83 * 100 para obtener el porcentaje: 83%
Sensibilidad, especificidad, valores predictivos
sensibilidad y especificidad
Miden la discriminación diagnostica de una prueba en relación con los resultados positivos y negativos, dicho de otra manera permiten evaluar la bondad de una prueba
diagnóstica, se tiene la posibilidad de escoger el método que se considere más fácil y
expedito.
Las estimaciones pueden hacerse por medio de una tabla de 2*2 la cual compara el resultado de la prueba diagnóstica contra el estado de salud de un paciente.
Sensibilidad especificidad y sus fórmulas
Recordar que la sensibilidad es la capacidad d una prueba para detectar a un paciente enfermo
Miden la discriminación diagnostica de una prueba en relación con los resultados positivos y negativos, dicho de otra manera permiten evaluar la bondad de una prueba
diagnóstica, se tiene la posibilidad de escoger el método que se considere más fácil y
expedito.
Las estimaciones pueden hacerse por medio de una tabla de 2*2 la cual compara el resultado de la prueba diagnóstica contra el estado de salud de un paciente.
Sensibilidad especificidad y sus fórmulas
Recordar que la sensibilidad es la capacidad d una prueba para detectar a un paciente enfermo
Mientras que la especificidad es la capacidad de la prueba para identificar sujetos sanos
Valores predictivos:Valoran la seguridad,logrando mejorar el conocimiento que se tenía del paciente.
-predictivo positivo
probabilidad de que una persona este enferma si la prueba es positiva
probabilidad de que una persona este enferma si la prueba es positiva
-predictivo negativo
probabilidad de que una prueba sea negatia si una persona esta verdaderamente sana
Una buena prueba diagnóstica
Las condiciones para considerar que una prueba diagnósticas es buena se debe cumplir:
Validez: Evalúa que la prueba mida lo que tiene que medir tal y como la sensibilidad y especificidad
Re-productividad: obtener mismos resultados en condiciones similares
Seguridad: esta determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo
En este enlace de abajo se muestra un articulo, donde se explica de manera un poco mas detallada sobre las condiciones que debe de cumplir una prueba diagnóstica
http://dxsp.sergas.es/ApliEdatos/Epidat/Ayuda/6-Ayuda%20pruebas%20diagn%C3%B3sticas.pdf
Validez: Evalúa que la prueba mida lo que tiene que medir tal y como la sensibilidad y especificidad
Re-productividad: obtener mismos resultados en condiciones similares
Seguridad: esta determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo
En este enlace de abajo se muestra un articulo, donde se explica de manera un poco mas detallada sobre las condiciones que debe de cumplir una prueba diagnóstica
http://dxsp.sergas.es/ApliEdatos/Epidat/Ayuda/6-Ayuda%20pruebas%20diagn%C3%B3sticas.pdf
Usar la prueba correcta, usarlas exageradamente, no saber si funcionará
Hacer frente a nuestro diagnostico necesita de razonamiento y también la ayuda de pruebas diagnosticas, tal vez esto suene demasiado utópico y es que cuando no se tiene una buena observación el camino puede llevarnos a cometer errores.
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