El objetivo de este artículo es ayudar a comprender la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN) en un formato intuitivo y comprensible.

Fondo

La sensibilidad y la especificidad son características de una prueba.

El valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN) se consideran mejor como la relevancia clínica de una prueba.

La diferencia significativa es que el VPP y el VPN utilizan la prevalencia de una afección para determinar la probabilidad de que una prueba diagnostique esa enfermedad específica. Considerando que la sensibilidad y la especificidad son independientes de la prevalencia.

La prevalencia es el número de casos en una población definida en un solo punto en el tiempo y se expresa como un decimal o un porcentaje.

La sensibilidad es el porcentaje de verdaderos positivos (por ejemplo, sensibilidad del 90% = el 90% de las personas que tienen la enfermedad objetivo dará positivo).

La especificidad es el porcentaje de negativos verdaderos (p. ej. especificidad del 90% = el 90% de las personas que no tienen la enfermedad objetivo dará negativo).

Estos le permiten descartar afecciones que entran o salen, pero no diagnosticar definitivamente una afección.

A continuación se puede ver una tabla clásica que permite calcular cuantitativamente la sensibilidad y la especificidad.

Sensibilidad

La sensibilidad de una prueba es la proporción de personas que dan positivo entre todas las que realmente tienen la enfermedad.

Una prueba sensible ayuda a descartar una enfermedad cuando la prueba es negativa (por ejemplo, amilasa negativa en pancreatitis). Altamente sensible = HOCICO = descartado.

La sensibilidad se puede considerar como «cuán delicada / sensible es la prueba para detectar pequeños cambios». La prueba de amilasa es altamente sensible porque es capaz de captar cantidades muy pequeñas de amilasa en la sangre. Como resultado, la posibilidad de que la amilasa esté presente «por debajo del umbral de detección» es pequeña. Por lo tanto, un resultado negativo significaría una de dos cosas. En primer lugar, que la amilasa está presente pero en cantidades tan pequeñas que es indetectable por la prueba (poco probable porque esta prueba detecta pequeños cambios). En segundo lugar, que la amilasa no está presente en absoluto (más probable).

Este ejemplo funciona porque la enfermedad (pancreatitis) tiene un rasgo (amilasa) que casi siempre está presente y la prueba busca ese rasgo. Si el rasgo no está presente, es poco probable que la enfermedad esté presente y se puede descartar.

Especificidad

La especificidad de una prueba es la proporción de personas con resultados negativos entre todas las que en realidad no tienen esa enfermedad.

Una prueba específica ayuda a descartar una enfermedad cuando es positiva (por ejemplo, tira reactiva de orina para nitritos en infecciones urinarias). Altamente Específico = GIRO = regla.

Si una enfermedad (U) tiene un rasgo (nitritos en la orina) que es raro en otras enfermedades, una prueba para ese rasgo se puede considerar altamente específica porque el rasgo es específico de esa enfermedad. Sin embargo, un resultado positivo no significaría que definitivamente tienen una infección urinaria porque una prueba altamente específica no tiene en cuenta cuán común es la enfermedad (prevalencia).

Valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN)

Valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo el valor predictivo (VPN) está directamente relacionado con la prevalencia y le permite decir clínicamente qué tan probable es que un paciente tenga una enfermedad específica.

Valor predictivo positivo (VPP)

El valor predictivo positivo es la probabilidad de que después de un resultado positivo de la prueba, ese individuo realmente tenga esa enfermedad específica.

Valor predictivo negativo (VAN)

El valor predictivo negativo es la probabilidad de que después de un resultado negativo de la prueba, ese individuo realmente no tenga esa enfermedad específica.

Para cualquier prueba dada (es decir, la sensibilidad y la especificidad siguen siendo las mismas) a medida que disminuye la prevalencia, El VPP disminuye porque habrá más falsos positivos por cada verdadero positivo. Esto se debe a que está buscando una «aguja en un pajar» y es probable que encuentre muchas otras cosas que se parecen en el camino: cuanto más grande es el pajar, más frecuentemente confunde las cosas con una aguja.

Por lo tanto, a medida que disminuye la prevalencia, el VPN aumenta porque habrá más negativos verdaderos por cada falso negativo. Esto se debe a que un falso negativo significaría que una persona realmente tiene la enfermedad, lo cual es poco probable porque la enfermedad es rara (baja prevalencia).

A continuación se pueden ver ejemplos de cómo el VPP y el VPN pueden variar con la prevalencia para una prueba específica.

conclusión

Ojalá, con la ayuda de este artículo, los conceptos de sensibilidad, especificidad, VPP y VPN son ahora más claros. Los ejemplos dados deben permitirle ver cómo y por qué varían a medida que cambian los diferentes factores.