Medicina Basada en la Evidencia

Herramientas y calculadoras epidemiológicas – 694 – positivos con las dos pruebas, 1540 negativos con las dos pruebas, 3 falsos positivos (positivos para antí- geno, pero negativos en la PCR) y 42 falsos negativos (positivos en la PCR, pero negativos en la prueba de antígenos). Vamos a los resultados generales ( Figura 15 ) para pruebas diagnósticas. Vemos su sensibilidad, especi- ficidad, prevalencia, valores predictivos y cocientes de probabilidades, con sus IC 95. El apartado de cálculos bayesianos ( Figura 16 ) nos añade los datos sobre probabilidad posprueba, odds ratio diagnóstica y número necesario para diagnosti- car. El NND lo interpretamos como que si hacemos la prueba a 2,2 pacientes (o 22 pacientes) diagnostica- mos correctamente 1 (o 10 pacientes). Finalmente, el recuadro de aplicabilidad clínica nos permite introducir cambios en la prevalencia de la enfermedad que nos permiten valorar la utilidad de la prueba en diferentes escenarios clínicos, especial- mente de alta y baja prevalencia. En nuestro caso, po- dríamos aplicarlos a un escenario de despistaje frente a una urgencia pediátrica de un hospital. Baja prevalencia (1%): vemos un NNMD elevado, es de- cir, nos equivocamos bastante ( Figura 17 ). Alta prevalencia (20%): vemos un NNMD mucho más bajo, es decir, nos equivocamos menos ( Figura 18 ). HOJA 9. PRUEBAS DIAGNÓSTICAS 2 Conociendo la sensibilidad y especificidad se calculan el porcentaje de verdaderos positivos, verdaderos ne- gativos, falsos positivos, falsos negativos, valor predic- tivo positivo, valor predictivo negativo y los cocientes de probabilidad positivo y negativo, con sus IC 95; para ello hay que introducir los IC 95 de la sensibilidad y especificidad previamente. Podemos realizar cálculos bayesianos si conocemos la prevalencia de la enfer- medad y obtenemos las odds preprueba y posprueba, las probabilidades posprueba positiva y negativa, odds ratio diagnóstica y el número necesario para diagnosti- car (NND) y diagnosticar mal (NNDM); si introducimos el coste de falsos positivos (c0) y falsos negativos (c1) ob- tendremos el número necesario para diagnosticar mal corregido (NNDMc). Figura 15. Hoja 8. Pruebas diagnósticas 1. Resultados Figura 16. Hoja 8. Pruebas diagnósticas 1. Cálculos bayesianos