Medicina Basada en la Evidencia

Evaluación de la validez de las pruebas diagnósticas – 247 – Veamos un ejemplo: Reclutamos a 100 niños mayores de 3 años con sín- drome miccional en los que sospechamos infección urinaria. Queremos saber la validez de la esterasa leu- cocitaria en tira reactiva urinaria para el diagnóstico de infección de orina. La estrategia lógica es recoger a todos los pacientes una muestra de orina con la que realizaremos un cul- tivo, el patrón de referencia habitual, y una esterasa leucocitaria en tira reactiva. Compararemos los resul- tados de ambas pruebas ( Figura 2 ). El 30% de los pacientes tuvieron un cultivo positivo (recuento significativo de un microorganismo). Esta sería la prevalencia de infección urinaria, que pode- mos usar en adelante como estimación de probabili- dad preprueba. Esta estimación solo será aplicable si la prevalencia en la población es similar a la de nues- tra muestra. La sensibilidad es la proporción de enfermos (patrón de referencia positivo) con la prueba diagnóstica positiva; se calcula dividiendo los verdaderos positivos por el total de enfermos. La especificidad es la proporción de sujetos sanos (patrón de referencia negativo) con la prueba diagnóstica negativa; se calcula dividiendo los verdaderos negativos por el total de sujetos sanos Es conveniente que nos refiramos a partir de ahora a las probabilidades como proporciones por 1 (no por 100). Por lo tanto, la probabilidad preprueba sería 0,30. De los 30 casos con infección urinaria, la esterasa leu- cocitaria detectó como positivos 26. Esta proporción de verdaderos positivos representa la sensibilidad de la prueba (26/30 = 0,86). De los 70 casos sin infección, la esterasa leucocitaria identificó como negativos 54. Esta proporción de ver- daderos negativos representa la especificidad de la prueba (54/70 = 0,77). VALORES PREDICTIVOS Y PROBABILIDADES POSPRUEBA Otros indicadores de validez son los valores predic- tivos, que permiten estimar la probabilidad de tener un patrón de referencia positivo (estar enfermo) para cada valor posible de la prueba diagnóstica. Llama- mos valor predictivo positivo a la probabilidad de que un caso con la prueba diagnóstica positiva tenga un patrón de referencia también positivo (verdade- ros positivos [a] divididos por la suma de verdaderos y falsos positivos [a + b]). Llamamos valor predicti- vo negativo a la probabilidad de que un caso con la prueba diagnóstica negativa tenga un patrón de refe- rencia también negativo (verdaderos negativos [d] di- vididos por la suma de falsos y verdaderos negativos [c + d]). Mientras que la sensibilidad y la especificidad las cal- culábamos verticalmente en la tabla de contingencia, para estimar los valores predictivos lo hacemos hori- zontalmente; por ello se ven afectados por la propor- ción de sujetos enfermos que hay en la muestra. Volvamos al ejemplo anterior: De los 42 casos en los que la esterasa leucocitaria dio positiva, solo 26 tenían infección urinaria. Esta pro- porción representa el valor predictivo positivo (26/42 = 0,61). De los 58 casos en los que la esterasa leucocitaria dio negativa, 54 no tenían infección urinaria. Esta propor- ción representa el valor predictivo negativo (54/58 = 0,93). La sensibilidad y la especificidad nos permiten saber la proporción de sujetos enfermos y sanos que clasifica- mos correctamente. Sin embargo, en la práctica clínica lo que más nos interesa es conocer, una vez hecha la prueba diagnóstica y conocido su resultado, qué proba- bilidad tiene nuestro paciente de tener la enfermedad objeto de estudio. Lo que conocemos como probabili- dad posprueba . De ello nos informan los valores predictivos, pero estos valores solo son aplicables al entorno de la muestra en que fue evaluada la prueba. Si la probabilidad preprue- ba en nuestro paciente es distinta, los valores predicti- vos no son aplicables. Los valores predictivos positivo y negativo son las probabilidades de que resultados positivos o negativos en la prueba diagnóstica se hayan confirmado con resultados igualmente positivo o negativo con el patrón de referencia en un estudio. No pueden ser directamente aplicados a cualquier paciente, ya que deben ser ajustados en función de la probabilidad preprueba o riesgo de cada paciente Para calcular las probabilidades posprueba necesita- mos otros indicadores que se calculan a partir de la sensibilidad y especificidad: los cocientes de probabi- lidades.