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).