Curso Monográfico Medicina Basada en
Evidencias.Sesión 5. Diagnóstico II
Desempeño Diagnóstico (I)
SensibilidadEspecificidadValor Predictivo
Positivo Negativo
Razón de verosimilitud (LR) Positiva Negativa
Desempeño Diagnóstico (II)
Valor Predictivo Positivo (VPP) : Es la probabilidad que tiene una
persona con la prueba diagnóstica positiva de tener la enfermedad.
VPP = Verdaderos positivosVerdaderos positivos + Falsos positivos
Desempeño Diagnóstico (III)
Valor Predictivo Negativo (VPN): Es la probabilidad que tiene una persona
que ha resultado negativa en la prueba diagnóstica de no tener la enfermedad.
VPN = Verdaderos negativosVerdaderos negativos + Falsos negativos
Se encuentra en urgencias y acude con usted un paciente que fue mordido por una rata. Le comenta que su temor principal es convertirse en “Ratman”.
Usted busca en Tripdatabase pruebas diagnósticas para determinar quien se convertirá en hombre rata en pacientes con mordedura de rata.
Encuentra que la sensibilidad de la prueba es de 62.6% y la especificidad es de 84.2%
¿Cuál es la probabilidad de convertirse en rata? Debido a que si es más del 20% se debe amputar el
sitio donde fue mordido para evitar el desenlace.
Desempeño Diagnóstico (IV)
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Sensibilidad= 62.6 %Prueba X detecta 10 enfermos de 16Especificidad= 84.2% Prueba X detecta 16 sanos de 19
VPN= (16/22) * 100 = 72.7%
VPP= (10/13) * 100 = 76.9%
PositivaNegativa
Prevalencia45.71
Sensibilidad de la prueba es de 62.6% Especificidad es de 84.2%
¿Cuál es la probabilidad de convertirse en rata?
Considerando que mi paciente fuera IDÉNTICO a los pacientes del estudio y si yo tengo LA MISMA prueba del estudio
Y si la prueba resultara NEGATIVA Mi paciente tendría un 27.3% (VPN
72.7%) de convertirse en rata
VPN= (16/22) * 100 = 72.7%
VPP= (10/13) * 100 = 76.9%
¿Amputan o no amputan?
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Sensibilidad= 62.6 %Prueba X detecta 6 enfermos de 9Especificidad= 84.2% Prueba X detecta 22 sanos de 26
VPN= (22/25) * 100 = 88%
VPP= (6/10) * 100 = 60%
PositivaNegativa
Prevalencia25.71
Sensibilidad de la prueba es de 62.6% Especificidad es de 84.2%
¿Cuál es la probabilidad de convertirse en rata?
Considerando que mi paciente fuera IDÉNTICO a los pacientes del estudio y si yo tengo LA MISMA prueba del estudio
Y si la prueba resultara NEGATIVA Mi paciente tendría un 12% (VPN 88%)
de convertirse en rata
VPP= (6/10) * 100 = 60% VPN= (22/25) * 100 = 88%
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Sensibilidad= 62.6 %Especificidad= 84.2%
VPP= (6/10) * 100 = 60%
VPN= (22/25) * 100 = 88%
VPN= (16/22) * 100 = 72.7%
VPP= (10/13) * 100 = 76.9%
12 % de convertirse en rata
27.3 % de convertirse en rata
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Sensibilidad= 62.6 %Especificidad= 84.2% VPP= (19/20) * 100 = 95%VPN= (4/15) * 100 = 26.6%
Prevalencia85.71
En luna llena: Mi paciente tendría un
73.4% (VPN 26.6%) de convertirse en rata
PositivaNegativa
Desempeño Diagnóstico (V)
Si la sensibilidad y la especificidad hablan de la prueba
Y si la prevalencia modifica los VP
Entonces ¿cómo puedo saber la probabilidad de que mi paciente sí se convierta en rata a pesar de que salió la prueba negativa?
Necesitamos convertir esto en algo más útil, que podamos aplicar al paciente individual
Desempeño Diagnóstico (VI)
Razón de verosimilitud (LR) Positiva Negativa
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónRazón de verosimilitud (Likelihood
ratio)RV +
Número de veces más frecuente que la característica esté presente en un enfermo que en un sano
RV -
Número de veces más frecuente que la característica esté ausente en un un sano que en un enfermo
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónRV + RV - Impacto en la
probabilidad diagnóstica
>10 <0.1 Grande
5-10 0.1-0.2 Moderado
2-5 0.2-0.5 Pequeño
<2 >0.5 Muy pequeño
1 1 Sin cambio
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence- based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd edition. New York: Churchill Livingstone, 2000.McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Sensibilidad= 62.6 %Especificidad= 84.2% LR(+)= 0.626/(1-0.842)= 3.96 LR(-)= (1-0.626)/0.842= 0.44
Para conocer la probabilidad necesito:
Conocer LR(+) y LR (-)
Conocer el contexto del paciente
Conocer la probabilidad de la enfermedad según el resultado de la prueba
Para conocer la probabilidad necesito:
LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 La mitad de los que
son mordidos en la mano se convierten en rata: 50%
La prueba es negativa
Signos y síntomas del paciente
LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 La mitad de los
que son mordidos en la mano se convierten en rata: 50%
La prueba es negativa
Signos y síntomas del paciente
Signos y síntomas del paciente
Signos y síntomas del paciente
LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 La mitad de los que
son mordidos en la mano se convierten en rata: 50%
La prueba es positiva
81%
Signos y síntomas del paciente
LR(+) 3.96 LR (-) 0.44 Si el paciente es
mordido en la entrepierna, la probabilidad de que se convierta en rata es del 10%
La prueba es negativa
Probabilidad es de 5%¿lo amputan?
Vida real
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información1.
FórmulasMomios preprueba= prevalencia/(1-prevalencia)Momios posprueba= (Momios preprueba) x (RV)Probabilidad posprueba = (Momios posprueba) / (Momios posprueba + 1)
WTF?
Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónNomograma de
Fagan
1/x + 1/y = 1/f
Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la informaciónNomograma de
Fagan
ProbabilidadPreprueba (%)
Razón de verosimilitud
ProbabilidadPosprueba (%)
Signos y síntomas Neumonía
Hallazgo Sensibilidad (%)
Especificidad (%)
LR + LR -
Caquexia 10 97 4 NSAlteración estado mental
12-14 92-85 1.9 NS
T >37.8C 27-69 49-94 2 0.7FR >28/min 36 82 2 0.8FC >100/min 17-65 60-92 1.6 0.8Matidez a la percusión
4-26 82-99 3 NS
McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Signos y síntomas Neumonía
Hallazgo Sensibilidad (%)
Especificidad (%)
LR + LR -
Estertores gruesos
14 96 3.3 NS
Egofonía 4-16 96-99 4.1 NSCrepitantes 19-67 36-94 1.8 0.8Sibilancias 15-36 50-85 0.8 NSDisminución ruidos respiratorios
15-49 73-95 2.3 0.8
McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Sensibilidad Especificidad LR + LR - 97% 61%94% 32%97% 60%60% 35%
Likelihood Ratio
LR(+)= Sensibilidad/ (1-Especificidad) LR(-)= (1-Sensibilidad)/ (Especificidad)
Sensibilidad Especificidad LR + LR - 97% 61% 2.48 0.04994% 32% 1.38 0.1897% 60% 2.42 0.0560% 35% 0.92 1.14
Likelihood Ratio
LR(+)= Sensibilidad/ (1-Especificidad) LR(-)= (1-Sensibilidad)/ (Especificidad)
McGee, S. Evidence-Based Physical Diagnosis, 2nd Ed. Philadelphia: Saunders, 2007
Recolección Comparar AnalizarFuentes
McGee
Simel DL, Rennie D. The rational clinical examination: evidence–based clinical diagnosis. New York: McGraw Hill; 2009.
Recolección Comparar AnalizarFuentes
Simel DL
Simel DL, Rennie D. The rational clinical examination: evidence–based clinical diagnosis. New York: McGraw Hill; 2009.
Recolección Comparar AnalizarFuentes
Revistas
Recolección Comparar AnalizarFuentes
Recolección Comparar AnalizarFuentes
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información
RV +: 1.8
1.8 veces más frecuente que los estertores estén presentes en un enfermo que en un sano
RV -: 0.8 (1/0.8= 1.25)
1.25 veces más frecuente que los estertores estén ausentes en un sano que en un enfermo
Estertores en neumonía
¿Cómo extrapolo esta información al mundo
real?
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información
Probabilidad preprueba
Probabilidad posprueba
Información complementari
a
Sanos DM2Razón de
verosimilitud Probabilidad diagnóstica
1. Niederman MS. Hospital-acquired pneumonia, health care-associated pneumonia, ventilator-associated pneumonia, and ventilator-associated tracheobronchitis: definitions and challenges in trial design. Clin Infect Dis. 2010 Aug 1;51 Suppl 1:S12-7.
2. Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información¿Cuál es la probabilidad de que Juan tenga
neumonía con una radiopacidad basal derecha en una Rx tórax?
ProbabilidadPre prueba:
5% Neumonía1
RV +: 10 ¿Probabilidad posprueba?
Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información2. Nomograma de
Fagan
ProbabilidadPreprueba (%)
Razón de verosimilitud
ProbabilidadPosprueba (%)
ProbabilidadPre prueba:
5% Neumonía
RV +: 10
Probabilidad posprueba: 35% aproximadamente
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información1.
FórmulasMomios preprueba= prevalencia/(1-prevalencia)Momios posprueba= (Momios preprueba) x (RV)Probabilidad posprueba = (Momios posprueba) / (Momios posprueba + 1)
WTF?
Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información1.
FórmulasMomios preprueba= 0.05/(1-0.05)= 0.0526Momios posprueba= (0.0526) x (10)=0.526Probabilidad posprueba = (0.526) / (0.526 + 1)0.3446= 34.46%
Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información34.46% de probabilidad de neumonía
También tiene fiebre
RV +: 5
McGee, S. (2007). Evidence based physical diagnosis (2nd ed.). Philadelphia: Saunders.Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información
5% 34.46%
34.46%
72.4%
Radiopacidad RV+ 10 Fiebre RV+5
Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información3. Smartphone, tablets,
PCs, etc
Recolección Comparar AnalizarFuentes
Diagnose
Ejercicio
Ejercicio Calcula LR + y LR -
Anemia por deficiencia de hierro
TOTAL
Presente Ausente
Ferritina Sérica
(+)(<65
mmol/L)731 270 1001
(-)(>65
mmol/L)78 1500 1578
TOTAL 809 1770 2579
a b
c d
Sensibilidad= Especificidad= VPP= VPN= LR (+)= LR (-) =
Ejemplo.
Sensibilidad=731/809 = 90% Especificidad= 1500/1770 = 85% VPP= 731/1001 = 73% VPN= 1500/1578= 95% LR (+)= 90%/ (100%-85%) = 6 LR (-) = 10%/85% = 0.12
Ejemplo.
Fagan TJ. Nomogram for Bayes's Theorem N Engl J Med 1975; 293:257Sackett DL, Straus SE, Richardson WS, et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 2nd ed. Edinburgh: Churchill Livingstone, 2000.
Recolección Comparar AnalizarAnálisis de la información2. Nomograma de
Fagan
ProbabilidadPreprueba (%)
Razón de verosimilitud
ProbabilidadPosprueba (%)
ProbabilidadPre prueba:
30%
RV +: 6
Probabilidad posprueba: 72% aproximadamente
Conclusiones-La medicina ha cambiado-Nosotros también
-La estadística es solo un elemento de todo el proceso cognitivo clínico
Preguntas y comentarios
సత్య సాయిబాబా
«Al paciente no le importa tu ciencia, lo que quiere es saber si puedes curarlo»-Martin Henry Fischer (1879-
1962)