Epidemiologa y demografa sanitaria

Bloque de epidemiologaTema 13Estudios de las pruebas diagnsticas

Dr. Esteve Fernndez

Qu queremos aprender?

El concepto de variacin en la medicin y reproducibilidad.Los conceptos y manera de calcular la sensibilidad y especificidad.Los conceptos y manera de calcular los valores predictivos. La utilidad de las curvas ROC y de las razones de verosimilitud.Uso de pruebas diagnsticas en serie y en paralelo.Los diseos para valorar la utilidad de las pruebas diagnsticas

Estructura de la sesin

Variacin en la medicin.Reproducibilidad o concordancia de medidas.Validez de una prueba diagnstica.Uso de pruebas diagnsticas en serie y en paralelo.Diseos para valorar una prueba diagnstica.

Materiales para el aprendizaje

0.(Diapositivas de la leccin)Lectura recomendadaCaptulo 14 libro Pidrola Gil y Captulo 3 libro Fletcher y cols.Lecturas complementariasArtculos Aula GlobalSeminario de resolucin de problemas n 9

Variacin en la medicin

Las apariencias a la mente son de cuatro clases.Cosas hay que son lo que parecen ser;o no lo son y no parecen serlo;o lo son y no parecen serlo;o no son y s parecen serlo.Es tarea del hombre sabioel decidir correctamenteen todos esos casosEpcteto (siglo II dC)Discursos (libro I, cap. 27)

La prctica de la medicina clnica consiste en interpretar signos, sntomas y pruebas diagnsticas para tomar decisiones: diagnosticar, tratar, o no tratar

200 -

180 -

160 -

140 -

120 -

100 -

80 -Valores hipotticos de TA sistlica en un individuotiempoTensin arterial sistlica (mm Hg)

Fuentes de variabilidadReproducibilidad o concordanciaGrado en que concuerdan dos o ms mediciones sobre la misma muestra

ValidezGrado en que una medicin coincide con la verdad

Validez y reproducibilidad...

Reproducibilidad o concordancia de medidas

Reproducibilidad

Repetibilidad / Concordancia / Acuerdo / Fiabilidad

Grado en en que una variable tiene el mismo valor cuando se mide varias veces en la misma muestra

La reproducibilidad es previa a la validez

El consenso (alta reproducibilidad) es til en ausencia de referente

Reproducibilidad o concordancia

interobservador grado de coincidencia de un observador consigo mismo

entre observadores grado de concordancia entre dos o ms observadores

Reproducibilidad de variables categricasAcuerdo especfico en lo positivoPo+ = 2a / (2a+b+c)

Acuerdo especfico en lo negativoPo- = 2d / (2d+b+c)Acuerdo totalPo = (a+d) / (a+b+c+d)Problemas Depende de los pares discordantes Puede haber concordancia al azar

ndice Kappa (test de Cohen)Resume la concordancia entre dos medidas de una variable en escala cualitativa, tras eliminar la concordancia debida al azar.

Concordancia entre dos radilogosal leer una mamografa (imagen patolgica s/no)SNoSNo714142455113496112497609Acuerdo especfico en lo positivoPo+ = 2a / (2a+b+c)Po+ = 0,6311 = 63,1%

Acuerdo especfico en lo negativoPo- = 2d / (2d+b+c)Po- = 0,9164 = 91,6%Acuerdo totalPo = (a+d) / (a+b+c+d)Po = 0,8637 = 86,4%

Pasamos a probabilidadesSNoSNoObservador BObservador A

Clasificaciones propuestas para la interpretacin del ndice kappa-1.0Landis andKoch (1977)Altman (1991)Fleiss (1981)Byrt (1996)AlmostperfectSubstantialModerateFairSlightPoorVery goodGoodModerateFairPoorExcellentFairtogoodPoorExcellentVery goodGoodFairSlightPoorNoagreement

Y si tuvieramos tres opciones de respuesta?Observador B Observador A+ +/ +

+/

Problemas con el uso de kappaDepende de la prevalencia de verdaderos positivos (o del desequilibrio entre resultados negativos y positivos) dar el valor de , Po+ y Po-

Puede estar sesgado por la asimetra de las discordancias plantear diferentes escenarios de acuerdo

Reproducibilidad de variables continuas Pueden categorizarse prdida de informacin No usar coeficiente de correlacin (regresin a la media) Trabajar con la diferencia entre variables y sus medias: coeficiente de correlacin intraclase t de Student para datos apareados

Ej.: Concordancia entre dos balanzas en la medida del peso

Validez de una prueba diagnstica

Validez

Grado en el que los resultados de una medicin corresponden al fenmeno real (la verdad)

ENFERMEDADPRUEBAS+NoVerdaderospositivosFalsospositivosFalsosnegativosVerdaderosnegativosabcd

Grado en que los resultados de una prueba corresponden realmente a aquello que se est midiendo.Capacidad de la prueba para medir el fenmeno que se est estudiando.Capacidad de una prueba diagnstica de clasificar correctamente a enfermos y no enfermos.

Parmetros de validez interna:Sensibilidad (S) de la pruebaEspecificidad (E) de la pruebaValidez

Parmetros de validez interna: sensibilidadSensibilidadProbabilidad de que la prueba sea positiva si la enfermedad est presente.

ENFERMEDADPRUEBAS+NoVerdaderospositivosFalsospositivosFalsosnegativosVerdaderosnegativosabcdEjemplo:S=0,75 u 75%La prueba es positiva en el 75% de los que tienen la enfermedad

Parmetros de validez interna: especificidadEspecificidadProbabilidad de que la prueba sea negativa en los individuos sanos.

ENFERMEDADPRUEBAS+NoVerdaderospositivosFalsospositivosFalsosnegativosVerdaderosnegativosabcdEjemplo:E=0,90 u 90%La prueba es negativa en el 90% de los que no tienen la enfermedad

Ejemplo: Validez del diagnstico clnico de la faringitis en 152 pacientes (patrn de oro: cultivo)Cultivo farngeoDiagnstico clnico++27351077S = 27 / 37 = 73%E = 77 / 112 = 69%

Inters de pruebas sensiblesCuando el precio de omitir un diagnstico sea elevado o cuando existe riesgo de extensin de la enfermedadObjetivo: detectar que se tiene la enfermedad (para tratarla o prevenir su extensin)Ej.: linfoma, SidaEn las primeras etapas diagnsticas, cuando hay numerosas posibilidades diagnsticas, con la intencin de disminuir stas. Objetivo: descartar procesos.Ej.: sospecha de neoplasiaUna prueba sensible sobre todo es til cuando su resultado es negativo.

tiles para confirmar un diagnstico que ha sido sugerido por otros datos una prueba especfica da pocos resultados falsos positivos.Objetivo: confirmar que no se tiene el proceso

Cuando los falsos positivos pueden causar perjuicio importante al paciente (fsico, emocional o econmico).

Una prueba especfica sobre todo es til cuando su resultado es positivo.Inters de pruebas especficas

Aparentemente no estn relacionadas: la S se mide entre los que tienen la enfermedad y la E entre los que estn sanos...

Relacin entre S y E?AnginaIAM[CPK]

Aparentemente no estn relacionadas: la S se mide entre los que tienen la enfermedad y la E entre los que estn sanos...

Relacin entre S y E?AnginaIAM[CPK]

Aparentemente no estn relacionadas: la S se mide entre los que tienen la enfermedad y la E entre los que estn sanos...

Relacin entre S y E?AnginaIAM[CPK]

Relacin entre S y E?Relacin inversaCuanto ms exigente sea el criterio,menor ser la sensibilidad y mayor la especificidad

Relacin inversa entre S y E

Puntos de corteCPKValorSE170100.017.7212094.040.3314092.559.7416085.182.3518082.683.9620073.187.1722070.190.3826067.290.3930061.290.31034068.290.31140032.896.81250016.8100.0

La relacin inversa entre S y Esuele representarse mediante la curva ROCreceiver operating characteristic

sensibilidadvs.1 especificidadsensibilidad1 especificidad

Curva ROC

Permite el clculo del rea bajo la curvaImpresin grfica de la relacin entre S y EFacilita eleccin puntos de cortePermite valorar todo el espectro de valoresPermite comparar pruebas diagnsticas (grfica y estadsticamente)

sensibilidad1 especificidadVN+VPDiagnsticoscorrectosFP+FN

Valores predictivos

En clnica normalmente deseamos saber si el resultado (positivo o negativo) de la prueba es correcto o no, es decir, la probabilidad de la enfermedad tras saber el resultado de la prueba

Valor predictivo positivo

Probabilidad que tiene una prueba de detectar enfermos cuando da un resultado positivo

ENFERMEDADPRUEBAS+NoVerdaderospositivosFalsospositivosFalsosnegativosVerdaderosnegativosabcdVPP =aa + bEjemplo:VPP=0,99 0 99%El 99% de los pacientes con la prueba positiva tiene realmente la enfermedad

Valor predictivo positivo

Probabilidad que tiene una prueba de detectar enfermos cuando da un resultado positivo

VPP =aa + bVPP =P * SP * S + (1 P) (1 E)El VPP depende de la prevalencia o probabilidada priori de la enfermedad

Cuando la muestra no es representativa se calcula a partir del Teorema de BayesP: prevalenciaS: sensibilidadE: especificidad

Valor predictivo negativo

Probabilidad que tiene una prueba de detectar sanos cuando da un resultado negativo

ENFERMEDADPRUEBAS+NoVerdaderospositivosFalsospositivosFalsosnegativosVerdaderosnegativosabcdVPN =cc + dEjemplo:VPN=0,10 0 10%El 10% de los pacientes con la prueba negativa tiene realmente la enfermedad

Valor predictivo negativo

Probabilidad que tiene una prueba de detectar sanos cuando da un resultado negativo

VPN =cc + dVPP =(1 P) * E(1 P) E + P (1 S)El VPN depende de la prevalencia o probabilidada priori de la enfermedad

Cuando la muestra no es representativa se calcula a partir del Teorema de BayesP: prevalenciaS: sensibilidadE: especificidad

Valores predicitivos --implicaciones

Dado que dependen de la prevalencia:

Las pruebas diagnsticas funcionan mejor cuando la prevalencia de la enfermedad es mayorEl uso de pruebas diagnsticas debe tener en cuenta las caractersticas de la enfermedad en el contexto en que se usan La prevalencia de enfermedad depende del nivel asistencial

Razones de verosimilitud(razones de probabilidad diagnstica)(likelihood ratios)

Parmetros independientes de la prevalencia de la enfermedad que aglutinan la informacin sobre sensibilidad y especificidad

Razn de verosimilitud positiva (RVP)

La RVP relaciona la ventaja preprueba de diagnosticar la enfermedad (odds de prevalencia, P / 1 P) con la ventaja posprueba de un resultado positivo (odds del VPP, VPP / 1 VPP)

Razn de verosimilitud positiva (RVP)

Cuanto mayor es la RVP (sobre 1) ms importante es la contribucin de un resultado positivo de la prueba en el diagnstico de la enfermedad.

EjemploRVP=8 indica que el resultado es proporcionalmente 8 veces ms frecuente en los enfermos que en los no enfermosRVP >10 -- prueba excelenteRVP 5-10-- prueba buenaRVP 2-5-- prueba regularRVP 1-2-- deficiente

Razn de verosimilitud negativa (RVN)

La RVN relaciona la ventaja preprueba de diagnosticar la enfermedad (odds de prevalencia, P / 1 P) con el inverso de la ventaja posprueba de un resultado negativo (odds del VPN, VPN / 1 VPN)1 VPN

VPNP

1 P1 S

E= X

La RVN valora la contribucin de un resultado negativo en la no confirmacin de la enfermedadms importante cuanto ms cerca de 01 S

ERazn de verosimilitud negativa (RVN)

Se puede definir RVN al revs.Informa de la relacin entre la ventaja preprueba de no enfermedad y la ventaja posprueba del resultado negativo, y su escala es similar a la de la RVP

Uso de pruebas diagnsticas mltiples

Pruebas diagnsticas mltiplesTipos:pruebas en paralelo (a la vez): un resultado positivo de cualquiera de ellas se considera diagnstico de la enfermedad

pruebas en serie (consecutivas): slo se considera el diagnstico de enfermedad cuando todas las pruebas dan positivas.

Pruebas en paraleloCuando se necesita un diagnstico rpido (Ej.: pacientes hospitalizados o en urgencias)

aumentan la sensibilidad y el VP negativodisminuyen la especificidad y el VP positivo

A

B

C+

+

+

Prueba A o prueba B o prueba C positivas

Pruebas en paraleloEspecialmente tiles cuando se requiere una prueba muy sensible pero slo se dispone de pruebas relativamente insensibles que miden diferentes fenmenos clnicos.

Es menos probable que la enfermedad se pase por alto, pero tambin hay ms falsos positivos.

Perjuicio: el tratamiento de algunos pacientes sin la enfermedad.

Pruebas en serieCuando no se precisa una evaluacin rpidaCuando alguna de las pruebas tiene un coste o un riesgo elevado

-- aumentan la especificidad y el VP positivo-- disminuyen la sensibilidad y el VP negativoPrueba A y prueba B y prueba C positivas

Diseos para valorar pruebas diagnsticas

Diseos para valorar pruebas diagnsticasAspectos clave

Seleccionar una muestra que represente a los pacientes o a la poblacin en la que se aplicar la pruebaSe debe estudiar la prueba diagnstica bajo condiciones reales de aplicacin (sin que el estudio influya en cmo se realizan)Independencia de las observaciones: en los estudios de concordancia es crucial que los observadores no se influyan

Diseos para valorar pruebas diagnsticasEstudio transversal

nico que se utiliza en los estudios de reproducibilidadSegundo ms usado en el estudio de la validez

La prueba se aplica a una muestra representativa de los sujetos en los que luego se utilizar y todos los resultados se confirman mediante una prueba de referencia

Permite calcular S y E; VPP y VPN; RVP y RVN

punto clave: seleccin de la muestra

Diseos para valorar pruebas diagnsticasEstudio de casos y controles

Diseo ms usado en estudios de validez, y al mismo tiempo el que ms problemas plantea

Se seleccionan casos con la enfermedad y controles con diagnsticos diferenciales de la enfermedad (y con confirmacin del diagnstico mediante la prueba de referencia)

Permite calcular la S en los casos y la E en los controles

Si enfermos y no enfermos no guardan la debida proporcin no se pueden calcular los VPP y VPN

Diseos para valorar pruebas diagnsticasEstudio de cohortes

Se utilizan menos para valorar pruebas diagnsticas

A partir de una muestra representativa de la poblacin de referencia se forman dos cohortes, una con la prueba positiva y otra con la prueba negativa. En la cohorte con la prueba positiva se aplica la prueba de referencia y la cohorte con prueba negativa se sigue para descartar el diagnstico

La declaracin STARDStandards for Reporting of Diagnostic Accuracy

Es una gua de 25 puntos (y un diagrama de flujo), que pueden utilizar autores, editores, revisores y lectores para la redaccin de artculos sobre pruebas diagnsticas y para su evaluacin

Disponible en Aula Global

Recapitulacin

Variacin en la medicinReproducibilidad o concordanciaGrado en que concuerdan dos o ms mediciones sobre la misma muestra

ValidezGrado en que una medicin coincide con la verdad

Recapitulacin

2.Reproducibilidad o concordanciaAcuerdo totalAcuerdo especfico en lo positivoAcuerdo especfico en lo negativondice Kappa ndice Kappa ponderado

Recapitulacin

3.Validez de una prueba diagnsticaGrado en el que los resultados de una medicin corresponden al fenmeno real (la verdad) Sensibilidad (S) y Especificidad (E) Curva ROC Valores predictivos (VPP y VPN) Razones de verosimilitud (RVP y RVN)

Recapitulacin

4.Pruebas diagnsticas mltiples

Recapitulacin

5.Diseos para valorar pruebas diagnsticas estudios transversales estudios de casos y controles estudios de cohortes

La declaracin STARD

Epidemiologa y demografa sanitaria

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Dr. Esteve Fernndez

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