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Epidemiología > Clase 10: Pruebas diagnósticas > Flashcards

Clase 10: Pruebas diagnósticas Flashcards

1
Q

¿Qué temas veremos hoy?

A

▪ Validez de las pruebas diagnósticas y de tamiz:
* Sensibilidad y Especificidad
* Valores predictivos
* Likelihood ratios
▪ Análisis de la validez del uso de pruebas múltiples: aplicación
concurrente y consecutiva.
▪ La curva ROC
▪ Evaluación de la concordancia

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Q

¿Que es la validez en las pruebas y cuáles son sus componentes?

A
  1. Capacidad de una prueba de distinguir entre quienes
    presentan la enfermedad y quienes no la presentan
  2. Componentes
    - sensibilidad: la prueba ve entre las personas que tienen la enfermedad, quienes realmente la tengan
    - especificidad: entre las personas sin la enfermedad, identificarlas de manera correcta
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3
Q
  1. Aprender tabla de sensibilidad y especificidad
  2. Fórmulas de especificidad y sensibilidad
A
  1. Sensibilidad = VP / (VP + FN)
  2. Especificidad = VN / (FP + VN)
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4
Q

¿Cuál es el valor predictivo de una prueba y cuáles sons sus componentes?

A
  1. Probabilidad de una persona de presentar o no la condición
    de interés (enfermedad) dado el resultado de la prueba (diagnóstica)
  2. Componentes
    - VPP
    - VPN
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5
Q
  1. Dime de nuevo la tablita esa
  2. Dime las fórmulas del valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo
A

VPP = VP / (VP + FP)
VPN = VN / (FN + VN)

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6
Q

Relación entre prevalencia y valor predictivo
¿Cuál sería la importancia de este conocimiento?

A
  1. A mayor prevalencia de la enfermedad, el VPP se incrementa y el VPN disminuye
  2. La prevalencia tiene una relación directa con el VPP e inversa con el VPN
  1. Esto es importante porque así podemos buscar una población de alto riesgo para una enfermedad y tendremos mejor:
    - Valor predictivo
    - Menos recursos gastados
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7
Q

¿Qué es el likelihood ratio?
¿qué componentes tiene?

A

SON RAZONES
1. Es la probabilidad de un resultado de una prueba diagnóstica en
personas con la enfermedad de interés, dividida entre la probabilidad
de dicho resultado en personas sin la enfermedad.
2. Componentes
▪ Likelihood ratio positivo (LR+)
▪ Likelihood ratio negativo (LR-)

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8
Q
  1. Dime denuevo la tablita
  2. Dame las fórmulas de LR
A
  1. LR(+)
    LR+ = [VP / (VP + FN)] / [FP / (FP + VN)]
    LR+ = Sensibilidad / (1 – Especificidad)
  2. LR (-)
    LR- = [FN / (VP + FN)] / [VN / (FP + VN)]
    LR- = (1 – Sensibilidad) / Especificidad
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9
Q

diapo 14
Si la sensibilidad es alta y especificidad es alta ¿cómo vemos al LR?

A

Si la sensibilidad es lata y la E es alta, tendremos un LR positivo elevado y un LR - bastante menor por debajo de la unidad

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10
Q

15
Teorema de balles

A

Teorema de balles
- Podemos conocer los valores predictivos si es que conocemos el LR y además la prevalencia de la enfermedad

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11
Q

16 (relacionado cn la diapo 15)
Nomograma de fagan
¿en qué nos ayuda?

A

Nomograma de fagan
- Ayuda a obtener las probabilidades postest
- En función de la probabilidad pretest (que es la prevalencia) y el LR

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12
Q

¿Cómo es lo de aplicación de pruebas simultáneas?
¿qué tipos hay?

A
  1. En la práctica clínica, habitualmente se aplican varias pruebas
    diagnósticas a un paciente, ya se de manera secuencial o simultánea.
  2. Se hará la evaluación de ambas situaciones, con un modelo de solo dos
    pruebas.
  3. En el caso de más pruebas, se hace una generalización del modelo de
    solo dos pruebas.
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13
Q

¿Cómo son las pruebas secuenciales?

A
  1. Se aplica una primera prueba.
    - A los positivos a esta primera prueba se aplica una segunda evaluación más cara e invasiva
  2. Conclusiones
    - Paciente positivo: positivo a ambas pruebas
    - Paciente negativo: negativo al menos a una prueba
    - Resultado neto: disminuye la sensibilidad y aumenta la especificidad

Sensibilidad neta: Sensibilidad A x Sensibilidad B –> probabilidad de la intersección
Especificidad neta: Especif. A + Especif. B – (Especif. A x Especif. B) –> Probabilidad de la Unión

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14
Q

¿Cómo son las pruebas simultáneas?

A

AL REVÉS QUE LA SECUENCIAL
1. Ambas pruebas se aplican al mismo tiempo.

  • Paciente positivo: positivo al menos a una prueba
  • Paciente negativo: negativo a ambas pruebas
  • Resultado neto: aumenta la sensibilidad y disminuye la especificidad

Sensibilidad neta: Sen. A + Sen. B – (Sen. A x Sen. B) –> probabilidad de la union
Especificidad neta: Especificidad A x Especificidad B –> probabilidad de la intersección

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15
Q

¿Qué es la curva ROC?
¿en qué tipo de prueba diagnóstica?

A
  1. Son curvas en las que se presenta la sensibilidad en función de los
    falsos positivos (complemento de la especificidad) para distintos
    puntos de corte de una prueba diagnóstica cuantitativa.
  2. Lo que graficamos es:
    - Sensibilidad vs 1-especificidad
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16
Q

artículo

A
  1. Se tienen 2 indicadores cuantitativos
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17
Q

22 - Indicador importante para la comparación en la curva ROC

A

El indicador importante para la comparación: El área bajo la curva (de la curva ROC)

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18
Q

23 - ejemplo de ROCCC en clase

A

Tenemos la curva

  1. Gráfico A
    - área bajo la curva: 75%
    - aceptable la discriminación
  2. B
    - 75% tb
  3. Cuando se combinan ambos indicadores
    - Sube a 85%
    - Mejora la capacidad de discriminación

¿CUÁL SERÁ EL VALOR CRÍTICO QUE NOS AYUDA EN LA INTERPRETACIÓN DEL INTERVALO DE CONFIANZA PARA EL ÁREA BAJO LA CURVA DE UNA CURVA ROC?(FIJA)
- El valor crítico es 0.5
- Porque ese cero.cinco equivale al área bajo la curva que es la diagonal y ahí la prueba no funciona

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19
Q

¿Qué son las pruebas de tamiz?
¿Cuál es su objetivo? (esto si dime)
¿Periodo exacto?

A
  1. Consisten en la evaluación de personas asintomáticas con la finalidad
    de identificar un proceso patológico en etapas iniciales (antes del
    momento usual del diagnóstico, cuando el paciente presenta
    sintomatología).
    - Periodo patogénico, pero antes del horizonte clínico
  2. El objetivo de las pruebas de tamiz (o cribado) es reducir la morbilidad
    y mortalidad por la enfermedad
  3. Es un capítulo aparte
    - esta clase tenemos que revisar 2 capítulos (pruebas diagnósticas y pruebas de tamiz)
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20
Q

diapo 25
LÍNEA DE TIEMPO DE LAS PRUEBAS DE TAMIZ
¿cuándo una prueba de tamiz es útil?

A
  1. El tiempo entre la identificación de la enfermedad por la prueba de tamiz y el desarrollo de la enfermedad severa es mayor a lo usual
    - diríamos que estamos postergando la enfermedad severa pero en realidad no
  2. La prueba de tamiz será útil si detectando antes de lo habitual, se posterga el desarrollo de enfermedad severa
    - O incluso podríamos curar la enfermedad y el pcte fallece por algún otro motivo
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21
Q

26

A

en los libros sale segun el

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22
Q

Diseño más apropiado para aplicar pruebas de tamiz

A

ensayo: estudio experimental de pruebas diagnósticas
- específicamente estos ensayos son para pruebas de tamiz

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23
Q

cuadro de medicina basada en evidencia
¿mayor nivel de evidencia para pruebas dx y para pruebas de tamiz?

A
  1. Para pruebas diagnósticas
    - Revisiones sistemáticas de estudios transversales
    - Para pruebas diagnósticas también se usa ciego)
  2. Pruebas de tamiz
    - La mayor evidencia: Revisiones sistemáticas de ensayos clínicos
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24
Q

aprender esquema de “calidad de la medición”

A

CALIDAD DE LA MEDICIÓN

  1. Fiabilidad (precisión)
    - repetibilidad
    - concordancia
  2. Exactitud - Validez (dentro están sensibilidad y especificidad)
    - Validez de contenido
    - Validez de constructo
    - Validez de criterio
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25
Q

2 indicadores de concordancia principales
¿Para que sirve cada uno?

A
  1. Coeficiente de correlación intraclase
    - Cuando queremos evaluar la concordancia entre indicadores cuantitativos
  2. Índice (coeficiente) kappa
    - Evaluar la concordancia entre valoraciones categóricas

GORDIS
- como se calculan
- ¿Cómo se interpretan?

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26
Q

Diapo 39-46

A
  1. Calculan un coeficiente de correlación intraclase y plantean un gráfico de Bland-Altman
    - Tambien el gráfico de dispersión se usa para ver concordancia
  2. Diapo gráfico
    - El 0 indicaría la concordancia perfecta
    - Si me alejo mucho del cero digo que la concordancia no es muy buena
    - El promedio lo vemos bastante cercano al 0, podemos apreciar que los datos son cercanos
  3. Cálculo de el coeficiente de correlación intraclase
    - Vemos que los valores son bastante buenos
  4. Coeficiente kappa (para pruebas categóricas)
    - Los autores calculan el cpeficiente kappa
    * Kappa de cohen
    - ¿mientras más me acerco al 1 la concordancia es mucho mejor? o era 0
    - tabla blanca: fue buena la concordancia
    - para exámen no nos memoricemos la fórmula de kappa
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27
Q

Las pruebas diagnósticas no son solo sobre diagnóstico
Clínicamente, además de diagnosticar (discriminar entre quienes
presentan o no la enfermedad), las pruebas diagnósticas son útiles en:

A
  1. Establecer la severidad del pacientes.
  2. Informar sobre el pronóstico del paciente.
  3. Informar sobre la respuesta al tratamiento.
28
Q
  1. Cuando calculamos intervalos de confianza para una proporción (sensibilidad y especificidad). Se emplean métodos exactos, por lo tanto tenemos intervalos asimétricos.
  2. Como son proporciones (la sensibilidad y la especificidad), no podemos tener intervalos de confianza que pasen el 1 porque el 1 es el 100%
  3. A su vez, lo mismo pasa con el cero, no podemos tener IC negativos
A

Diapo de forestplot

29
Q

Comparten el mismo numerador

A
  1. La sensibilidad y el VPP
  2. La especificidad y el VPN
30
Q

FIJA.
Relación entre el VPP y la especificidad
(ejemplo: página 262 gordis)

A
  1. Al aumentar la especificidad se genera un aumento en el VPP (más que aumentando la sensibilidad)
  2. ¿Por qué más que aumentando la sensibilidad?
    - Porque al estar tratando con una enfermedad infrecuente, la columna los cambios de la columna de la derecha (que son la población sin la enfermedad). Cualquier cambio en estas columnas afecta a un mayor grupo de personas, por ende el VPP aumenta
  3. ¿Si la enfermedad fuese muy frecuente?
    - El efecto sería al revés
    - En este caso la sensibilidad afectaría más que la especificidad
31
Q

cuales son proporciones y cuáles son razones?

A
  1. Proporciones (valores van de 0-1)
    - VPP
    - VPN
    - Especificidad
    - Sensibilidad
  2. Razones
    - LR positivo y negativo
    - Pueden tener valores superiores al 1
    - No son % (no se multiplican x100)
32
Q

¿Qué esperamos con el LR positivo y negativo?

A
  1. Que el LR (+) sea lo mayor posible (por encima del 1)
  2. Y el LR (-) sea lo menor posible (por debajo del 1)
33
Q

¿Qué significa un LR de 1?

A
  1. Que el test no discrimina
    - Que los enfermos como no enfermos tendrían la misma oportunidad de un resultado positivo y viceversa con el resultado negativo
34
Q

¿Para qué tipo de pruebas son las curvas ROC?

A

Para pruebas cuantitativas

35
Q

Son los indicadores que van a marcar si vale la pena o no la prueba diagnóstica

A

diapo 30

36
Q

¿qué es la sensibilidad y la especificidad?

A
  1. Sensibilidad
    - es la capacidad de una prueba para identificar correctamente a aquellos con enfermedad
  2. es la capacidad de una prueba para identificar correctamente a aquellos sin enfermedad
37
Q

¿Cómo es el IC en especificidad y sensibilidad?

A
  1. Forest plot
  2. Vemos los IC
     No son simétricos
     Porqué es asimétrico ¿está mal?
    * No está mal, porque esperamos que estas estimaciones sean altas y no pueden pasar el 1 (100%)
38
Q

¿qué es el VPP y VPN?

A
  1. Es la probabilidad que el paciente tenga la enfermedad al tener un resultado positivo
  2. Es la probabilidad de que el paciente no tenga la enfermedad al tener un resultado negativo
39
Q

Representa cuantas veces es probable tener un resultado negativo en los enfermos respecto a los no enfermos

A

LR-

40
Q

un LR de ____ nos dice que la prueba es inutil
¿porqué?

A

+ Un LR de 1
- Porque el ratio de verdaderos positivos y verdaderos negativos o falsos positivos y falsos negativos serían lo mismo

41
Q

Una de las propiedades de ____ es que no varía en función de la prevalencia

A

LR

42
Q

a partir de conocimiento del ____ y _____ de la enfermedad, podemos conocer los valores predictivos

A
  1. LR
  2. Prevalencia

LO PODEMOS OBSERVAR EN LA FÓRMULA ESA RARA

43
Q

en las curvas roc, donde está la sensibiidad y el 1-especificidad

A
  1. Sensibilidad
    - eje y (ordenadas)
  2. 1-ESPECIFICIDAD
    - eje x (abscisas)
44
Q

ver minuto 40, habla acerca de las curvas de enfermos y no enfermos y sus puntos de cortes

A

…

45
Q

Cuando las curvas no se superponen, tendremos 100% del área

A

.

46
Q

En el contexto de las curvas ROC
1. Si la prueba fuera perfecta (sin solapamiento), hay una región en la que cualquier punto de corte tiene sensibilidad y especificidad iguales a 1–> la curva sólo tiene el punto___

  1. Si la prueba no fuera útil ambas probabilidades coinciden y la sensibilidad (verdaderos positivos) es igual a la proporción de falsos positivos) –> la curva sería la diagonal de _____
A
  1. (0,1)
  2. (0,0) a (1,1)

La práctica habitual tiene curvas INTERMEDIAS

47
Q

Revisar word llamado ejemplos gráficos clase 10

A

…

48
Q

1 hora y 14 min

A

Aprender este ejemplo

49
Q

entre qué valores va el coeficiente de correlación intraclase?
¿que significan estos valores?

A
  1. 0 y 1
  • 0: no hay concordancia
  • 1: la concordancia es la perfecta
50
Q

resume la concordancia entre dos medidas de una variable cualitativa, eliminando la fracción de la concordancia debido al azar

A

índice (coeficiente) Kappa

51
Q

que pares se usan en el coeficiente kappa?

A

Pares concordantes

52
Q

valores que se pueden tomar en indice kappa
¿Qué significa un valor negativo?

A
  1. -1 y 1
    - pero el rango se da entre 0 y 1
  2. Un valor negativo indica que la discordancia es menor aún a la esperada por el azar
53
Q

¿cuál sería la prevalancie en la tablita?

A

VP+FN/TOTAL

54
Q

¿Cuál es el complemento de especificidad?

A

Los falsos positivos

55
Q

Usualmente al elegir un punto de corte para una prueba con resultados
cuantitativos, usamos _________, el cual es el mayor de
(sensibilidad + especificidad -1). En una curva ROC, este punto casi
siempre coincide con:

A
  1. el índice de Youden
  2. El punto de la curva más alejado de la diagonal.
56
Q

Si se usa dos pruebas simultáneas para el diagnóstico de la misma
enfermedad, definiendo como positivo a quien presenta al menos una de las pruebas positivas y como negativo a quien posee ambas pruebas
negativas, ocurre que:

A

Se gana sensibilidad y se pierde especificidad

57
Q

. Es importante recordar que al realizar pruebas de cribado obtenemos
grupos clasificados únicamente según los resultados de las pruebas de
cribado, como:

A

Positivo o negativo

58
Q

Luego de las pruebas de cribado
¿si sale positivo?
¿si sale negativo?

A
  1. A los que obtuvieron resultados positivos se
    les notificarán los resultados de la prueba y se les pedirá que vuelvan para
    realizar pruebas adicionales.
  2. A las personas del otro grupo, con resultados
    negativos, se les notificará dicho resultado y, por tanto, no se les pedirá que
    vuelvan para realizar nuevas pruebas
59
Q

De qué dependen los puntos de corte en las pruebas?

A

De la importancia de:
1. Falsos positivos
2. Falsos negativos

  • Por que los falsos positivos se asocian a carga emocional y económica; además de carga en la asistencia sanitaria
  • Las falsos negativos les dirán a que ya no hay que hacerles más pruebas y podemos pasar por alto una enfermedad grave en etapas tempranas tratables
60
Q

Factores que alteran al VPP

A
  1. Prevalencia de la enfermedad
  2. Especificidad
61
Q

Ver diferencia entre fiabilidad y validez

A

página 274

62
Q

Fórmulas para pruebas de cribado simultáneas y secuenciales

A

…

63
Q

Cálculo del índice de exactitud

A

(VP+VN)/(VP+VN+FP+FN)

64
Q

¿Por qué no me sirve esto (0,0) a (1,1)
en una curva ROC?

A

Porque ahí la sensibilidad es igual a la proporción de falsos positivos

65
Q

¿Qué sucede con el LR si la sensibilidad es alta y la especificidad es alta? y al revés?

A
  • Si son altos, el LR+ será elevado y un LR- bastante menor de uno
66
Q

cuando el intervalo de confianza de dos pruebas en una curva ROC se superponen, podemos decir que no hay diferencia

A

…

Epidemiología (45 decks)

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