Archivo de febrero, 2019

PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (V): PROBABILIDAD PREPRUEBA

Cuando un clínico atiende a un paciente o usuario y tiene que resolver un problema lo primero que ha de hacer es elaborar una hipótesis diagnóstica. Para llegar a ella ha de hacer conjeturas, elaborar explicaciones, aplicar y revisar pruebas que le lleven a un diagnóstico, que tendrá un mayor o menor grado de incertidumbre. Este será necesario para poner en marcha, o no, un tratamiento.

Todos entendemos que es así, y que en ese proceso se ponen en juego conocimientos explícitos e implícitos adquiridos por aprendizaje y experiencia. Es aquí donde entra en juego el razonamiento clínico, hilando más fina o rudamente lo que sabemos con la práctica previa. Se comprende, entonces, que lo que hemos visto en las entradas anteriores  sea necesario conocerlo para formalizar  el proceso diagnóstico y reducir el margen de incertidumbre inicial.

La entrevista, la observación, la información de otros profesionales y/o de familiares o allegados aportan una materia prima que sirve para construir un proceso diagnóstico, a veces de modo determinante, incluso evitando la necesidad de pruebas manuales o instrumentales. Bien porque estimo que es poco probable tal o cual diagnóstico, bien porque estimo que es altamente probable.. Otras veces, las pruebas son necesarias para hacer la aproximación diagnóstica que nos ayude en la toma de decisiones. Y a la hora de concretar la utilidad de su resultado es muy interesante saber cuál es la probabilidad de que acertemos. Los datos aportados por la literatura nos dicen, como hemos visto, los parámetros de validez y relevancia de una prueba  (sensibilidad, especificidad, cocientes de probabilidades). El resultado de la prueba tendrá peso si la probabilidad del diagnóstico incrementa la que inicialmente habíamos planteado (o la reduce en caso de diagnóstico “negativo”). Esa probabilidad inicial se denomina, como vimos, preprueba, preexamen, o pretest.

La probabilidad preprueba es, pues, la probabilidad de que un sujeto posea una condición o enfermedad antes de realizar una o varias pruebas. Se puede estimar a partir de la práctica cotidiana o del juicio clínico. Como dijimos antes, también son fuente de probabilidad preprueba los datos de la historia clínica propia o ajena y la prevalencia. Vemos, pues, que a pesar de estar empeñados en llegar a un diagnóstico certero a partir de datos objetivos, esto no deja de ser una loable pero inviable opción. La experiencia, el ojo clínico, el reconocimiento de patrones, nos van guiando de manera consciente e inconsciente a una conclusión, un pre-diagnóstico probabilístico. Si este me aporta seguridad, con un margen aceptable de incertidumbre, actúo en consecuencia (iniciamos un tratamiento, derivamos a otro profesional, confiamos en la evolución natural). Si permanece la inseguridad o desconfianza en un diagnóstico probable aplico pruebas clínicas disponibles, válidas, adecuadas, en base a la literatura. Y, con aquella probabilidad preprueba o prediagnóstica más los cocientes de probabilidades de las pruebas llegamos (tal y como vimos en la entrada anterior) a la probabilidad posprueba.

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PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (IV): PROBABILIDAD POSPRUEBA

Como hemos visto en la entrada previa, el cociente de probabilidades me da una idea de la utilidad de una prueba diagnóstica una vez la hemos aplicado y conocemos su resultado en un paciente. Si tiene determinados valores me confirma que dicho resultado es relevante. Vimos también que el cociente de probabilidades se obtiene a partir de la sensibilidad y especificidad de una prueba y que, al contrario que los valores predictivos, no depende le la probabilidad preexamen o de la prevalencia de la condición a estudio.

Lo que proponemos ahora es conocer la probabilidad de que un paciente tenga o no la condición o enfermedad que se estudia mediante una prueba validada, teniendo en cuenta los cocientes de probabilidades de dicha prueba y la probabilidad estimada previamente (preprueba, preexamen o pretest). Es decir, si sé cuánto de relevante es el resultado de la prueba y la prevalencia de la condición (o la estimación de la probabilidad preprueba a partir de anamnesis y examen físico), ¿cuál es la probabilidad de confirmar ese resultado?

La prevalencia será la de la población a la que pertenezca nuestro paciente o usuario. Pero, si tenemos en cuenta la experiencia del profesional y los datos de la historia clínica, se hace la estimación “personalizada” para ese paciente. Esta es la situación más típica a la que se enfrenta un fisioterapeuta. Con el dato de la probabilidad preprueba y los de los cocientes de probabilidades (o razones de verosimilitud o likehood ratios) obtengo una probabilidad posprueba de que el paciente tenga o no la condición. Para ello, podemos hacer los cálculos pertinentes según el teorema de Bayes, lo cual nos complica un poco la vida. O podemos, siendo prácticos, emplear un diagrama bidimensional que nos presenta el cambio de probabilidades, de la preprueba a la posprueba, el nomograma de Fagan:

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PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (III): COCIENTE DE PROBABILIDADES

En las dos entradas previas hemos hablado de las propiedades intrínsecas de una prueba diagnóstica, sensibilidad y especificidad, que nos dan una idea de la validez de la prueba para detectar una condición; y de los valores predictivos, que nos informan de la calidad de la prueba diagnóstica para conocer la realidad de un paciente del que conocemos el resultado en dicha prueba.

Con esos datos, que encontraremos en la literatura científica, puedo discernir si la prueba es útil en la asistencia a nuestros usuarios. Sin embargo, si desconozco la prevalencia de la condición a estudio en la población con la que trabajo o quiero utilizar una prueba prescindiendo del dato de probabilidad preexamen o preprueba necesito recurrir al COCIENTE DE PROBABILIDADES.  Como su nombre indica en una relación, que se establece entre el porcentaje de positivos “verdaderos positivos” (sensibilidad o S) y el porcentaje de positivos “falsos positivos” (sujetos que dan positivo sin la condición -o realmente sanos- de entre todos los positivos), para el cociente de probabilidades positivo (CP+). Para el cociente de probabilidades negativo (CP-) se divide el porcentaje de negativos “falsos negativos” (sujetos que, entre todos los negativos,  han dado negativo teniendo realmente la condición o enfermedad) y el porcentaje de negativos “verdaderos negativos” (especificidad o E)  -o realmente sanos- de entre todos los negativos. El cociente de probabilidades también se denominan razón de verosimilitud, y en inglés es el likehood ratio.

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