Clase 11: Lectura 7 páginas

Question 1

En base a qué se mide el rendimiento de las pruebas diagnósticas?

Answer 1

ÍNDICES CÓMO:
1. Sensibilidad
2. Especificidad
3. Valor predictivo positivo y negativo

Question 2

Naturalmente, un valor
límite debería proporcionar la mayor precisión predictiva, pero aquí existe un equilibrio entre sensibilidad y
especificidad: si el límite es demasiado bajo, identificará a la mayoría de los pacientes que tienen la
enfermedad (alta sensibilidad), pero también identificará incorrectamente muchos de los que no lo hacen
(baja especificidad)

Answer 2

…

Question 3

Naturalmente, un valor
límite debería proporcionar la mayor precisión predictiva, pero aquí existe un equilibrio entre sensibilidad y
especificidad: si el límite es demasiado bajo, ___________ pero también identificará incorrectamente muchos de los que no lo hacen
(baja especificidad)

Answer 3

1. Identificará a la mayoría de los pacientes que tienen la
   enfermedad (alta sensibilidad),
2. Si es alto…

Question 4

¿Qué es el estadístico kappa (κ) de Cohen?

Answer 4

es una medida de acuerdo entre evaluadores para variables categóricas.
También se puede aplicar para evaluar en qué medida coinciden dos pruebas con respecto a la categorización
diagnóstica.

Question 5

¿Qué es la precisión?

Answer 5

1. es el grado de
   conformidad de una cantidad medida o calculada con su
   valor real o verdadero.
   - La precisión denota el grado de
   acuerdo mutuo o repetibilidad entre una serie de mediciones
   o cálculos en condiciones similares.

Question 6

No es posible alcanzar un alto grado de ____ sin ____

Answer 6

De exactitud sin precisión
- Ver dibujos de tiro al blanco

Question 7

La
precisión puede cuantificarse como…

Answer 7

1. la media de las mediciones y el valor de referencia: el sesgo.
   - Es necesario establecer y corregir el sesgo para calibrar la
   prueba

Question 8

A veces la precisión se estratifica en:

Answer 8

1. Repetibilidad
   - La variación posible cuando se hacen todos los esfuerzos para mantener las condiciones constantes usando el mismo instrumento y operador y repitiendo durante un período
   corto.
2. Reproducibilidad
   - La variación posible usando el mismo
   proceso de medición entre diferentes instrumentos y
   operadores y durante períodos de tiempo más largos.

Question 9

¿Qué es robustez?

Answer 9

1. En estadística, la robustez se refiere a la capacidad de un método estadístico o una prueba para proporcionar resultados válidos y confiables incluso cuando se violan ciertas suposiciones o condiciones de la distribución de los datos
   - Un método estadístico o una prueba es robusto si su desempeño no se ve gravemente afectado por la presencia de valores atípicos, desviaciones de la normalidad, o cualquier otra forma de incumplimiento

Question 10

Se consideraría que una
prueba es robusta si todavía…

Answer 10

Arroja resultados válidos a pesar de
estas variaciones, siempre y cuando, por supuesto, las variaciones no
sean demasiado grandes.

Question 11

Sensibilidad, especificidad, valores predictivos y
ratios de verosimilitud: Estos son un conjunto estándar de criterios de desempeño para
cualquier prueba de diagnóstico que arroje un…

Answer 11

Resultado dicotómico (positivo o negativo)

Question 12

¿Qué es sensibilidad?

Answer 12

1. La sensibilidad denota la probabilidad de un resultado positivo de la
   prueba cuando la enfermedad está presente
2. porcentaje de personas con una enfermedad que se clasifican correctamente como portadoras de la enfermedad.
3. Se considerará sensible, en general, si es positiva para la mayoría de las
   personas que padecen la enfermedad.

Question 13

¿Qué es la especificidad?

Answer 13

1. La especificidad denota la probabilidad de un resultado negativo de
   la prueba cuando no hay enfermedad
2. Porcentaje de personas sin la enfermedad que se clasifican correctamente como
   no portadoras de la enfermedad.
3. Una prueba se consideraría
   específica, en general, si es positiva sólo para una pequeña fracción
   de quienes no padecen la enfermedad.

Question 14

En pocas palabras, ¿Qué es la sensibilidad y la especificidad?

Answer 14

Sensibilidad de una prueba es la tasa de verdaderos
positivos, mientras que la especificidad es la tasa de verdaderos
negativos.

Question 15

En la práctica, ganamos en…

Answer 15

Sensibilidad

Question 16

Datos importantes para cuándo usar una prueba muy sensible o muy específica

Answer 16

1. Para afecciones que son fácilmente tratables, preferiríamos pruebas
   con la máxima sensibilidad posible, mientras que si es probable
   que el tratamiento sea tóxico o costoso, preferiríamos una alta
   especificidad para evitar tratar a un sujeto que en realidad no
   padece la enfermedad.
2. Si la enfermedad es grave, entonces
   podemos adoptar la estrategia de utilizar pruebas de detección
   de alta sensibilidad y luego confirmar el diagnóstico con pruebas
   confirmatorias muy específicas antes de iniciar el tratamiento.
3. Este es el escenario típico en el diagnóstico de VIH/SIDA, donde
   se utiliza una prueba ELISA de alta sensibilidad para la detección
   y luego una prueba Western blot de alta especificidad para
   confirmar el diagnóstico en los casos ELISA positivos.

Question 17

¿qué es el valor predictivo positivo?

Answer 17

valor predictivo positivo (VPP) denota la probabilidad de que la
enfermedad esté presente cuando la prueba es positiva y se calcula
como el porcentaje de personas con un resultado positivo en la
prueba que realmente tienen la enfermedad

Question 18

¿Qué es el valor predictivo negativo?

Answer 18

valor predictivo negativo (VPN) denota la probabilidad de que no
haya enfermedad cuando la prueba es negativa y se calcula como el
porcentaje de personas con un resultado negativo en la prueba que
en realidad están libres de la enfermedad.

Question 19

Si la enfermedad es común, el VPP de una
prueba determinada sería mayor que en una población donde la
enfermedad es poco común. Lo inverso es cierto para el VPN.

Answer 19

…

Question 20

Podemos resumir la información sobre una prueba de diagnóstico utilizando una medida llamada ________ que combina información sobre la _________

Answer 20

1. índice de probabilidad (LR)
2. sensibilidad y la especificidad
   Nos dice cuánto cambia un
   resultado positivo o negativo de la prueba la probabilidad de
   que un sujeto tenga la enfermedad.

Question 21

Fórmulas de Likelihood ratio y ejemplos

Answer 21

1. LR +
   - Sensibilidad/ (1 − especificidad)
2. LR-
   - (1 − sensibilidad) /especificidad.
3. Este índice expresa la probabilidad de que se espere un
   resultado de prueba determinado en un paciente con un
   determinado trastorno en comparación con la probabilidad de que
   ocurra el mismo resultado en un paciente sin el trastorno
   - EJEMPLO: Por ejemplo, se considera que el LR positivo de la tomografía computarizada (TC) en el diagnóstico de apendicitis aguda
   (sensibilidad 94% y especificidad 95%) es aproximadamente +18,8; esto indica que un individuo tiene aproximadamente 19 veces más probabilidades de que la tomografía computarizada dé resultados positivos cuando tiene apendicitis aguda que cuando no tiene apendicitis aguda.
   —–> una tomografía computarizada
   positiva en un paciente que presenta signos y síntomas clínicos
   sugestivos de apendicitis aguda indica una probabilidad muy fuerte
   (se considera que cualquier LR > +10 indica una gran probabilidad de
   que el diagnóstico sea correcto

Question 22

Cabe señalar que el LR, cuando se indica sin calificar
como positivo o negativo, generalmente indica el LR de
un resultado positivo de la prueba.

Answer 22

…

Question 23

Comparación de dos pruebas de diagnóstico que arrojan resultados dicotómicos
- La prueba adecuada a utilizar para
la comparación depende del entorno
1. ¿Si las pruebas de diagnóstico
se estudiaron en dos grupos independientes de pacientes, entonces
son apropiadas dos pruebas de muestra para proporciones
binomiales, como?

2. ¿ si ambas pruebas se
   realizaron en la misma serie de sujetos, entonces se necesitan
   resultados de datos emparejados y métodos que tengan en cuenta
   los resultados binarios correlacionados, como la prueba de…?

Answer 23

1. Prueba de Chi-cuadrado o la prueba de
   probabilidad exacta de Fisher
2. McNemar y la prueba de Chi-cuadrado

Question 24

Los pacientes con resultado (+, +) y los pacientes con resultado (-, -) no distinguen entre las dos pruebas diagnósticas. La información para comparar las sensibilidades de las dos pruebas diagnósticas proviene de
aquellos sujetos con un resultado (+, −) o (−, +). El estadístico de prueba apropiado para esta situación es la prueba de…

Answer 24

McNemar

Question 25

El criterio de positividad

Answer 25

1. El cálculo de la sensibilidad y la especificidad de la manera especificada anteriormente es apropiado para resultados de pruebas que son dicotómicos.
2. Sin embargo, muchas pruebas de
   laboratorio y otras modalidades de investigación arrojarán resultados como una medición en una escala numérica.
3. Dado que es probable que la distribución de los resultados numéricos de las pruebas para personas enfermas y libres de la enfermedad se superponga, habrá resultados falsos positivos y falsos negativos.
4. El criterio de positividad es el valor de corte en una escala numérica que separa el resultado normal del resultado anormal.
   - Determina qué resultados pueden considerarse positivos (indicativos de enfermedad) y cuáles
   negativos (libres de enfermedad).

Question 26

es el valor de corte en
una escala numérica que separa el resultado normal del
resultado anormal.

Answer 26

El criterio de positividad

Question 27

¿que pasa si se selecciona un valor bajo para el punto de corte?

Answer 27

1. El valor de corte elegido producirá
   entonces una buena sensibilidad porque casi todos los
   individuos enfermos tendrán un resultado positivo
2. Desafortunadamente, muchos de los individuos sanos también
   tendrán un resultado positivo (falsos positivos), por lo que este valor de corte producirá una especificidad deficiente.
   - Por el contrario, si se elige un valor de corte alto, la sensibilidad será deficiente porque muchos de los individuos enfermos tendrán
   un resultado negativo (falsos negativos). Por otro lado, casi todos los individuos sanos tendrán un resultado negativo, por lo
   que el valor de corte elegido producirá una buena especificidad.

Question 28

¿Qué significa ROC?
¿Qué es?

Answer 28

1. Definición
   - Receiver Operating Characteristic
   - Curva característica de funcionamiento del receptor
2. Es una representación gráfica de la relación entre sensibilidad y especificidad para una prueba de diagnóstico que arroja una escala numérica

Question 29

¿Cuántos puntos de corte se deben de usar para trazar la curva ROC?
¿Qué indica la línea discontínua?
¿Donde se encuentra el mejor punto de corte?

Answer 29

1. Se deben utilizar al menos
   tres puntos de corte, y preferiblemente cinco, para trazar la
   curva.
2. La línea discontinua indica que no hay capacidad de
   predicción.
3. El mejor punto de corte se encuentra en
   o cerca del codo (punto más alto a la izquierda) de la curva.
   - Sin embargo, la consideración importante es que las circunstancias clínicas previstas guíen la elección final del punto de corte.
   - Si las consecuencias de los falsos positivos superan las de los falsos negativos, entonces se puede elegir un punto más bajo de la
   curva (hacia la izquierda).

Question 30

Una curva ROC traza la relación entre sensibilidad y
especificidad, que son independientes de la prevalencia;
por lo tanto, no se verá afectado por cambios en predominio.

Answer 30

…

Question 31

representa la capacidad diagnóstica (o
predictiva) de la prueba.

Answer 31

El área bajo una curva ROC (área ROC)

Question 32

La mayoría de las buenas puntuaciones
predictivas tienen un área ROC de al menos…

Answer 32

0.75
- Se pueden
comparar dos o más puntuaciones predictivas o de riesgo
midiendo sus áreas ROC.

Question 33

Leer “rangos de referencia” y “Acuerdo entre pruebas que expresan resultados en categorías: la estadística Kappa”

Answer 33

…

Question 34

Un LR+ de ___ indica una gran probabilidad de que un diagnostico sea correcto

Answer 34

> 10