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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 es 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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PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (II): VALORES PREDICTIVOS

En la entrada previa hicimos un sucinto repaso de lo que es la sensibilidad y la especificidad de una prueba diagnóstica. La idea central es, para nosotros, que la alta sensibilidad determina que la prueba es adecuada para descartar la condición a estudio; en cambio, la especificidad elevada nos dice que la prueba es adecuada para confirmar la condición a estudio. Esto nos da una idea de cuan adecuada es una prueba para una condición cuya presencia o ausencia se conoce.

En la práctica clínica el proceso es distinto. Partimos de un usuario o paciente del que queremos saber si tiene o no una condición o enfermedad. Es decir, el condicionante es el resultado de una prueba (positivo o negativo) del que tengo que saber si eso implica la tenencia o no de la condición. Por poner un ejemplo, si tenemos un paciente con dolor de rodilla podemos intentar determinar si se debe a un problema meniscal con la prueba de McMurray. Usamos esta u otra prueba si se ha constatado su validez en el correspondiente estudio y queremos responder a la cuestión “¿si da positivo en la prueba tiene una meniscopatía?”

Los VALORES PREDICTIVOS pretenden lo que en realidad hacemos, valorar si una prueba (de la que conocemos sensibilidad y especificidad) me permite conocer la probabilidad de que el usuario tenga o no una condición (enfermedad, alergia, intolerancia al ejercicio, etc.), dependiendo de si el resultado para la misma es positivo o negativo. El matiz, nada baladí, es que ahora partimos de una probabilidad preexamen. Este es el cálculo que el clínico hace de probabilidad  de que su paciente tenga la condición a estudio en base a la prevalencia poblacional, hallazgos físicos o de la anamnesis, por ejemplo. Con ese dato en mente calculamos la relación entre los verdaderos positivos (enfermos que detectaría la prueba según su sensibilidad) y el total de positivos. Este es el valor predictivo positivo (VPP) o número de positivos reales del total de positivos. En términos matemáticos el VPP es igual al cociente entre los verdaderos positivos y la suma de los verdaderos positivos (VP) y los falsos positivos (FP):

  • VPP= VP/(VP+FP)

Igualmente calculamos la relación entre los verdaderos negativos (sanos que detectaría la prueba según su especificidad) y el total de negativos. Este es el valor predictivo negativo (VPN) o número de negativos reales del total de negativos. En términos matemáticos el VPN es igual al cociente entre los verdaderos negativos y la suma entre los verdaderos negativos (VN) y los falsos negativos (FN):

  • VPN= VN/(VN+FN)

Recordemos, para el cálculo de los valores predictivos partimos de datos de sensibilidad y especificidad de una prueba diagnóstica (que no dependen de población/paciente/usuario al que se aplican) y de una prevalencia o probabilidad preexamen (que es diferente para cada paciente o población).

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PRUEBAS DIAGNÓSTICAS (I): SENSIBILIDAD Y ESPECIFICIDAD

Oímos mucho esas palabras cuando se habla de la validez de una prueba diagnóstica. Son términos cuya significación se puede intuir por su acepción corriente en el habla cotidiana. Sin embargo, si se nos pide una explicitación de su significado concreto en el ámbito sanitario tal vez muchos tengamos problemas para interpretar y desarrollar el mismo.

Vamos a intentar aclarar(nos) con estos términos. En las profesiones sanitarias se llevan a cabo constantemente pruebas que nos ayudan a tomar decisiones en base a una supuesta validez. No es, por tanto, un asunto menor. Empezaremos por precisar algunos términos en el contexto de las actuaciones de los profesionales de la salud.

Prueba. Método que permite obtener información sobre el nivel de salud o enfermedad, o condición, del paciente o usuario. Así, una prueba de embarazo pretende saber si la usuaria tiene la condición de encinta; una prueba de Jobe pretende reconocer una lesión del músculo supraespinoso. Queremos manifestar, aunque no nos haga caso casi nadie, que la sustitución de la palabra “prueba” por test nos parece una necedad. También conviene recordar que la palabra prueba, con otra acepción, es la mejor traducción para evidence, cuando hablamos de “evidence-based practice”.

Validez. Una prueba es válida si cumple con unos criterios de calidad, en definitiva, si es capaz de detectar la condición o enfermedad o ausencia de la misma. Una de las maneras de conocer la validez de una prueba es el binomio sensibilidad-especificidad.

Patrón de oro o estándar de referencia. Es el mejor método conocido para ratificar la presencia o ausencia de la condición a estudio. Puede ser una prueba o una combinación de ellas, o incluso el seguimiento de los sujetos sometidos a evaluación. Este patrón de referencia debe ser independiente de la prueba evaluada y la precisión de la misma se define por la concordancia con aquel. Así, idealmente, una  combinación de dolor al estiramiento de un tendón, dolor a la palpación, y dolor a la contracción resistida podría ser indicador de una tendinitis, confirmada en su momento por un hipotético patrón de oro como una ecografía o una artroscopia, por ejemplo.

Teniendo estos conceptos claros podemos entender lo que es la SENSIBILIDAD (S). Un prueba es sensible cuando se provoca u obtiene (valor positivo) en presencia de lo que pretende verificar. Dicho de otro modo, es sensible a lo que la provoca, obtiene, suscita o detecta. Así, si tengo un prueba de flexión, aducción y rotación externa (FADERE) de cadera positiva en un 30% de los casos en los que luego o antes se ha demostrado tendinopatía glútea de manera independiente, la sensibilidad es de 30%. Un 70% de los casos confirmados por un estándar de referencia no serían detectados.

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