Métodos Diagnósticos

Esta aplicación permite ingresar los resultados de ensayos diagnósticos, y calcular la mayoría de los parámetros usuales en la evaluación del valor de métodos diagnósticos con su intervalo de confianza del 95%, y guardarlos luego en un archivo personal.

Seguiremos un ejemplo como guía para el ingreso e interpretación de los resultados.

Ejemplo:
En un ensayo publicado en BMJ 1994;308:1323-8 los autores evaluaron el valor predictivo de la hemoglobina glicosilada (punto de corte >= o < de 7,8%) para el desarrollo de retinopatía a cinco años. Se incluyeron 953 pacientes, de los cuales 31 (2,5%) desarrollaron retinopatía. La retinopatía afectó a 21/135 (15,6%) de los pacientes con niveles elevados de Hb glicosilada y a 10/818 (1,3%) de aquellos con niveles más bajos.

Ingresando los datos:

Método diagnóstico: "Nombre del método": Ingresamos Hb glicosilada >= 7.8%.





Patología a diagnosticar: "Nombre de la patología": retinopatía.





Muestra una tabla con cuatro celdas para ingresar datos, en las dos primeras filas y columnas.

T e s t	Enf:	Si	No	Total
	+	a	b
	-	c	d

En la primera fila y columna (test positivo y enfermedad sí), denominada aquí "a" ingresaremos el número de pacientes con Hb glicosilada elevada y retinopatía, 21 p. Estos son los denominados "Positivos verdaderos". En la primera fila, segunda columna, codificada aquí como "b", ingresamos el número de pacientes con Hb glicosilada que no desarrollaron retinopatía; 135 - 21 = 114. Estos son los denominados "positivos falsos"

En la celda "c", es decir, segunda fila primera columna, ingresaremos los pacientes con Hb glicosilada baja que desarrollaron enfermedad, 10 pacientes, que constituyen los llamados "negativos falsos". En la celda "d", segunda fila segunda columna, ingresamos los pacientes con Hb baja que no desarrollaron retinopatía: 818 - 10 = 808. Estos son los "negativos verdaderos".

La tabla debe quedar conformada como sigue:



Luego de ingresar los datos, oprima "Calcular", y mostrará los primeros resultados: sensibilidad y especificidad con sus intervalos de confianza del 95%, y la denominada probabilidad pre-test de retinopatía, es decir, la prevalencia general, aquí del 3%.

Hay otras cuatro pantallas adicionales que se acceden a través de los cuadros:
VP: valor predictivo positivo o negativo
LR: Likelihood ratio,
Post+: odds y probabilidad de retinopatía luego de un test positivo ( en este ejemplo Hb glicosilada elevada)
Post -: odds y probabilidad de retinopatía luego de un test negativo (Hb glicosilada baja).

En las últimas dos pantallas puede Ud. cambiar el valor de la prevalencia, para estimar los odds y probabilidad de enfermedad luego de un test positivo o negativo, información que puede surgir de una diferente presunción de riesgo de acuerdo a otra condición previa (por ejemplo hipertensos diabéticos).

Puede finalizar el cálculo guardando los resultados. El programa le solicitará el nombre del ensayo.

Definiciones e interpretacion de los resultados:

Sens/Esp

Sensibilidad:
Probabilidad que el resultado de un test sea positivo si la enfermedad está presente. En este ejemplo 21 de los 31 pacientes con retinopatía fueron detectados por ese criterio del test. La sensibilidad (%) es calculada como el cociente entre positivos verdaderos y el total de enfermos: 21/31 = 67,7% (IC 95%: 51-84%).

Especificidad:
Probabilidad de que el resultado de un test sea negativo cuando la enfermedad NO está presente. En este ejemplo, 808 de los 922 pacientes sin retinopatía tuvieron un test negativo. La especificidad (%) se calcula como el cociente entre los verdaderos negativos y el total de pacientes sin enfermedad: 808/922 = 87.6% (IC 95%: 85,5-89,8).


VP +-

Valor predictivo positivo:
Probabilidad que la enfermedad esté presente cuando el test es positivo. En este ejemplo 21 de los 11 pacientes con test positivo (Hb glicosilada elevada) desarrollaron retinopatía. El Valor predictivo positivo es calculado como el cociente entre positivos verdaderos y pacientes con test positivo: 21/114 = 16% (IC 95%: 9,4-21,7%).

Valor predictivo negativo:
Probabilidad que la enfermedad no esté presente cuando el test es negativo. En este ejemplo 808 de los 818 pacientes con un test negativo no desarrollaron retinopatía. El valor predictivo negativo se calcula como el cociente entre negativos verdaderos y el total de pacientes con test negativo: 808/818 = 99% (IC 95%: 98-99.5%)


LR

Likelihood ratio positivo:
Indica la tasa de probabilidad de que un individuo con la enfermedad individual tenga un test positivo sobre la probabilidad de que un individuo sin la enfermedad tenga un test positivo. Se calcula como el cociente entre sensibilidad (%) sobre 100-especificidad (%). En este caso 67,7% / (100-87,6%) = 5.5. El calculador informa 5,5 (4.3-7%).

El LR es considerado un parámetro complejo, poco intuitivo, sin embargo es una herramienta muy útil en la interpretación clínica del valor de un test. Conceptualmente puede ser traducido como "multiplicador de chances". Si por ejemplo en una población de una prevalencia estimada de enfermedad del 20%, el odds de enfermedad (chance) es 20/80 = 0,25.

Si el test es positivo, la chance post-test de enfermedad puede ser estimada multiplicando el odds previo (prevalencia) por el LR +. En este ejemplo, 0,25 * 5.5 = 1,375.

Convertimos odds a probabilidad con la fórmula probabilidad = odds/(1+0dds).

Aquí el resultado es 1,375 /(1+1,375) = 1,375/2,375 = 0,579 O 57,9%.

Conceptualmente puede multiplicarse el riesgo estimado (prevalencia pre-test) con el LR + para aproximarse a la probabilidad de estar enfermo si el test es positivo. En forma más precisa, como hemos visto, debemos multiplicar el odds o chance pre-test y luego convertirlo en probabilidad.

La aplicación desarrolla este cálculo al cambiar la probabilidad pre-test en las últimas dos pantallas, manteniendo el LR + y - obtenido en el ensayo clínico analizado.


Likelihood ratio negativo
Indica la tasa de probabilidad de que un individuo sin la condición buscada tenga un resultado negativo/ sobre la probabilidad de que un individuo enfermo tenga un resultado negativo. Se calcula como el cociente entre 100 – Sensibilidad (%) y Especificidad (%). En este caso (100-67,7%) / 87,6% = 0,37. El calculador informa 0,37 (0,2-0,63). Siguiendo el mismo ejemplo que en el LR +, si el odds pre-test es 0,25, el odds luego de un test negativo se estima multiplicándolo por el LR -: 0,25 * 0.37 = 0.09. Convertimos odds en probabilidad 0.09/(1+0.09)= 0,09/1,09= 0.0825 o 8,25%. La probabilidad de desarrollar la enfermedad descendió del 20% propuesto inicialmente (prevalencia) al 8,25% si el test es negativo, y al 57,9% cuando es positivo.

Conceptualmente puede estimarse el riesgo post-test multiplicando el pre-test por el LR -, aunque más preciso es multiplicar por la chance (odds).


Post test + y Post test -
Muestra la chance (odds) y probabilidad de estar enfermo o tener la condición buscada luego de conocer si el resultado del test es positivo o negativo.

En los ejemplos se hace evidente que la probabilidad post-test + o – son idénticos al valor predictivo positivo o negativo, dado que los datos son obtenidos de la misma población. El calculador aporta la opción de cambiar la prevalencia en las últimas dos pantallas para evaluar cuál sería la probabilidad post-test en otra población con diferentes condiciones de riesgo inicial y prevalencia de enfermedad. Este cálculo es desarrollado de acuerdo a las fórmulas y conceptos explicados en Likelihood ratio positivo o negativo.