P2: Pruebas diagnósticas Flashcards

1
Q

Validez

A

Que la prueba de un dato sea fiel a lo que se quiere medir

Se mide con Sensibilidad y especificidad (ver si clasifica correctamente)

“Si tengo leishmaniosis, que la prueba me diga que tengo leishmaniosis”

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2
Q

Fiabilidad

A

Que si se repite la prueba en condiciones similares, los resultados sean similares

Se mide con Concordancia (ver cuánto tienen en común dos pruebas)

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3
Q

Seguridad

A

Cuánto me puedo creer el resultado de la prueba (¿es el resultado realmente correcto?)

Se mide con los Valores Predictivos (que un animal positivo realmente esté enfermo)

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4
Q

Prueba de oro

A

Prueba con Sensibilidad y Especificidad muy altas (clasifica correctamente a la mayoría de individuos)

Se utiliza para validar otras pruebas

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5
Q

Sensibilidad

A

Tasa de Verdaderos Positivos
“Probabilidad de que un individuo realmente enfermo sea clasificado como verdadero positivo por la prueba”

VP/todos los enfermos

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6
Q

Si la Sensibilidad es alta…

A

La probabilidad de obtener verdaderos positivos es muy alta, por lo que se obtienen muy pocos falsos negativos.
En resumen: se obtienen muchos positivos

Utilidad:
- A nivel individual: descartar enfermedades
- A nivel colectivo: cazar al mayor número de positivos

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7
Q

Especificidad

A

Tasa de Verdaderos Negativos
“Probabilidad de que un animal realmente sano sea detectado como verdadero negativo por la prueba”

VN/todos los sanos

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8
Q

Si la Especificidad es alta…

A

La probabilidad de obtener verdaderos negativos es muy alta, por lo que se obtendrán pocos falsos positivos.
En resumen: se obtienen muchos negativos

Usos:
- A nivel individual: confirmar que un animal tiene una enfermedad rara (es difícil que de falso positivo)
- A nivel colectivo: se usa en animales caros cuando no interesa obtener falsos positivos que los lleven al sacrificio

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9
Q

Índice de conveniencia

A

Diferencia entre Sensibilidad y especificidad de una prueba.

“Cuanto más cerca esté del 1, menos diferencia hay y mejor será la prueba”

J = S + E - 1

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10
Q

Razón de Probabilidad positiva (RP+)

A

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un positivo en un animal enfermo que en uno sano”

Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un verdadero positivo que un falso positivo

Cuanto más cerca esté del 1 más fiable va a ser la prueba porque va a producir más verdaderos positivos que falsos

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11
Q

Razón de Probabilidad negativa (RP-)

A

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un negativo en un animal enfermo que en uno sano”

Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un falso negativo que un verdadero negativo

Cuanto más cerca esté del 0, menos falsos positivos comete y más fiable será la prueba

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12
Q

Razón de Probabilidad negativa (RP-)

A

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un negativo en un animal enfermo que en uno sano”

Cuanto más cerca esté del 0, menos falsos

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13
Q

Inversa de la Razón de Probabilidad negativa (1/RP-)

A

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un negativo en un animal sano que en uno enfermo”

Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un verdadero negativo que un falso negativo

Cuanto más cerca esté del 1 más fiable va a ser la prueba porque la probabilidad de que un negativo sea verdadero es mayor

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14
Q

Concordancia Observada (CO)

A

“Grado de acuerdo en los diagnósticos realizados por ambas pruebas”

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15
Q

Concordancia por Azar (CA)

A

b

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16
Q

Índice Kappa

A

Valor entre 0 y 1
“Cuanto más cerca esté del 1, mayor será la concordancia entre las pruebas”

17
Q

Valor Predictivo de los Positivos (VPP)

A

“Probabilidad de que un animal positivo esté realmente enfermo”

Es útil cuando queremos introducir animales aparentemente sanos en un grupo (en reposiciones y eso)

Hay una fórmula pa saber la probabilidad de introducir al menos un Falso Negativo en el grupo.

18
Q

Valor predictivo de los Negativos (VPN)

A

“Probabilidad de que un animal negativo esté realmente sano”

Es útil en los programas de erradicación, para saber que de por x animales “positivos” que eliminemos, n eran Falsos Positivos (no estaban enfermos)

19
Q

Que la prueba de un dato sea fiel a lo que se quiere medir

Se mide con Sensibilidad y especificidad (ver si clasifica correctamente)

“Si tengo leishmaniosis, que la prueba me diga que tengo leishmaniosis”

A

Validez

20
Q

Que si se repite la prueba en condiciones similares, los resultados sean similares

Se mide con Concordancia (ver cuánto tienen en común dos pruebas)

A

Fiabilidad

21
Q

Cuánto me puedo creer el resultado de la prueba (¿es el resultado realmente correcto?)

Se mide con los Valores Predictivos (que un animal positivo realmente esté enfermo)

A

Seguridad

22
Q

Prueba con Sensibilidad y Especificidad muy altas (clasifica correctamente a la mayoría de individuos)

Se utiliza para validar otras pruebas

A

Prueba de oro

23
Q

Tasa de Verdaderos Positivos
“Probabilidad de que un individuo realmente enfermo sea clasificado como verdadero positivo por la prueba”

VP/todos los enfermos

A

Sensibilidad

24
Q

La probabilidad de obtener verdaderos positivos es muy alta, por lo que se obtienen muy pocos falsos negativos.
En resumen: se obtienen muchos positivos

Utilidad:
- A nivel individual: descartar enfermedades
- A nivel colectivo: cazar al mayor número de positivos

A

Si la Sensibilidad es alta…

25
Q

Tasa de Verdaderos Negativos
“Probabilidad de que un animal realmente sano sea detectado como verdadero negativo por la prueba”

VN/todos los sanos

A

Especificidad

26
Q

La probabilidad de obtener verdaderos negativos es muy alta, por lo que se obtendrán pocos falsos positivos.
En resumen: se obtienen muchos negativos

Usos:
- A nivel individual: confirmar que un animal tiene una enfermedad rara (es difícil que de falso positivo)
- A nivel colectivo: se usa en animales caros cuando no interesa obtener falsos positivos que los lleven al sacrificio

A

Si la Especificidad es alta…

27
Q

Diferencia entre Sensibilidad y especificidad de una prueba.

“Cuanto más cerca esté del 1, menos diferencia hay y mejor será la prueba”

J = S + E - 1

A

Índice de conveniencia

28
Q

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un positivo en un animal enfermo que en uno sano”

Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un verdadero positivo que un falso positivo

Cuanto más cerca esté del 1 más fiable va a ser la prueba porque va a producir más verdaderos positivos que falsos

A

Razón de Probabilidad positiva (RP+)

29
Q

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un negativo en un animal enfermo que en uno sano”

Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un falso negativo que un verdadero negativo

Cuanto más cerca esté del 0, menos falsos positivos comete y más fiable será la prueba

A

Razón de Probabilidad negativa (RP-)

30
Q

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un negativo en un animal enfermo que en uno sano”

Cuanto más cerca esté del 0, menos falsos

A

Razón de Probabilidad negativa (RP-)

31
Q

“Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un negativo en un animal sano que en uno enfermo”

Cuántas veces es mayor la probabilidad de obtener un verdadero negativo que un falso negativo

Cuanto más cerca esté del 1 más fiable va a ser la prueba porque la probabilidad de que un negativo sea verdadero es mayor

A

Inversa de la Razón de Probabilidad negativa (1/RP-)

32
Q

“Grado de acuerdo en los diagnósticos realizados por ambas pruebas”

A

Concordancia Observada (CO)

33
Q

Valor entre 0 y 1
“Cuanto más cerca esté del 1, mayor será la concordancia entre las pruebas”

A

Índice Kappa

34
Q

“Probabilidad de que un animal positivo esté realmente enfermo”

Es útil cuando queremos introducir animales aparentemente sanos en un grupo (en reposiciones y eso)

Hay una fórmula pa saber la probabilidad de introducir al menos un Falso Negativo en el grupo.

A

Valor Predictivo de los Positivos (VPP)

35
Q

“Probabilidad de que un animal negativo esté realmente sano”

Es útil en los programas de erradicación, para saber que de por x animales “positivos” que eliminemos, n eran Falsos Positivos (no estaban enfermos)

A

Valor predictivo de los Negativos (VPN)