Especificidad y Sensibilidad
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Dr. Dr. Josep VaquJosep VaquééHospital Hospital Universitari Vall dUniversitari Vall d’’HebronHebron. . FacultatFacultat de de MedicinaMedicina. UAB. UAB
23 Diciembre 201023 Diciembre 2010
1.1. ExactitudExactitud•• SensibilidadSensibilidad•• EspecificidadEspecificidad
2.2. Valor Valor predictivopredictivo3.3. Prueba basadasPrueba basadas en variables en variables
continuascontinuas•• CurvasCurvas ROCROC
EVALUACIEVALUACIÓÓNN DE PRUEBAS DE PRUEBAS DIAGNDIAGNÓÓSTICASSTICAS
1. EXACTITUD1. EXACTITUD1. EXACTITUD
• “Capacidad de una prueba diagnóstica para clasificar correctamente los pacientes”
• Los resultados de la prueba evaluada se comparan con los de una prueba diagnóstica de referencia
• Se estima tanto para los resultados positivosde la prueba como para los negativos
Prueba de referencia
Resultado: Positivo / Negativo
Enfermedad:Presente / Ausente
Prueba evaluadaComparación
Evaluación de pruebas diagnósticas
Muestra de individuos
Evaluación de pruebas diagnósticas
Resultado de laprueba evaluada Presente Ausente
Positivo Verdadero Positivo, VP
Falso Positivo, FP
Negativo Falso Negativo, FN
Verdadero Negativo, VN
Enfermedad
Total enfermos Total sanos(No enfermos)
Sensibilidad y Especificidad
• Sensibilidad (S): Probabilidad de que, en individuos enfermos, el resultado de la prueba sea positivo
• Especificidad (E): Probabilidad de que, en no enfermos, el resultado de la prueba sea negativo
Sensibilidad, S =VP
VP + FNEspecificidad, E =
VN
VN + FP
Resultado de laprueba estudiada Presente Ausente
Positiva VP FP VP+FP
Negativa FN VN FN+VN
VP+FN FP+VN(Total enfermos) (Total sanos)
Exactitud
Enfermedad
Glucemia en ayunas y diabetesGlucemia en ayunas y diabetes
DiabetesDiabetes
Glucemia Glucemia 120120Si NoSi No
Glucemia < 120Glucemia < 120
Especificidad =Especificidad =222222
191191Sensibilidad =Sensibilidad =
3939
5252= 83%= 83% = 86%= 86%
3939 3131 7070
1313 191191 204204
5252 222222 274 274
Punto de corte (Punto de corte (mgmg/dl)/dl)
S = 731809 = 90,35% E = 1500
1770 = 84,74%
Ferritina Presente Ausente
Positiva (<65 mmol/l) 731 VP 270 FP 1001
Negativa (65 mmol/l) 78 FN 1500 VN 1578809 1770 2579
Anemia ferropénica
Font: DL Sackett. Epidemiología clínica. Buenos Aires, Editorial Médica Panamericana, 1994
Diagnóstico de Anemia Ferropénica
VP = S × Total enfermos = 0,9035 × 809 = 731VN = E × Total sanos = 0,8474 × 1770 = 1500
Enfremedad Prueba S E ReferenciaInfarto de miocardio CK ui 93% 88% ECG, curso clínico
Cáncer de próstata Fosfatasa ácida 56% 94% Biopsia transrectal
Examen rectal 69% 89% Id.
Citología aspiración 55% 91% Id.
Cáncer de pancreas Ultrasonidos 65% 82% Cirugía
Scanner 90% 82% Id.
Trombosis profunda Pletismografia 92% 92% Venografia
Defectos neurales Colinesterasa l.a. 99% 66% Examen directo
Sensibilidad y Especificidad: ejemplo de pruebas
Uso de pruebas sensibles
• En primeras etapas del estudio de un enfermo
• Si una prueba tiene una sensibilidad alta, un resultado negativo descarta el diagnóstico
• Cuando la probabilidad de la enfermedad es bajay el objetivo es su detección (cribrado)
• Cuando no detectar la enfermedad puedecomportar problemas importantes Enfermedades graves pero tratables: tuberculosis,
sífilis, enfermedad de Hodgkin y ciertos cánceres
Uso de pruebas específicas
• Seran útiles cuando los posibles falsos positivos puedan ocasionar dañosemocionales, físicos o económicos: Antes de iniciar la quimioterapia de un cáncer
se debe confirmar el diagnóstico con un examen histológico
• Si una prueba tiene una especificidad alta, un resultado positivo confirma el diagnóstico
2. VALOR PREDICTIVO2. VALOR PREDICTIVO2. VALOR PREDICTIVO
• Valor predictivo positivo. Probabilidad de tener la enfermedad cuando el resultado de la prueba diagnóstica ha sido positivo
• Valor predictivo negativo. Probabilidad de no tener la enfermedad cuando el resultadode la prueba diagnóstica ha sido negativo
Utilidad del valor predictivo
• Tiene más interés práctico el Valor Predictivo que la Sensibilidad y la Especificidad, puesto que permite conocer cuál es probabilidad de que un sujeto con la prueba positiva tenga la enfermedad
• En cambio, conocer con qué probabilidad los individuos enfermos tienen la prueba positiva, proporciona escasa información para el diagnóstico
Resultado de laprueba estudiada Presente Ausente
Positiva VP FP VP+FP
Negativa FN VN FN+VN
VP+FN FP+VN(Total enfermos) (Total sanos)
Enfermedad
Valor predictivo: ejemplo
VP+ =VP
VP + FP VP- =VN
FN +VN
Ferritina Presente Ausente Total
Positiva (<65 mmol/l) 731 270 1001Negativa (65 mmol/l) 78 1500 1578
809 1770 2579
Anemia ferropénica
Font: DL Sackett. Epidemiología clínica. Buenos Aires, Editorial Médica Panamericana, 1994
Diagnóstico de Anemia Ferropénica
VP+ = 7311001 = 73% VP- = 1500
1578 = 95%
S =86
106 = 81,1% (FN: 18,9%) E =548981
= 55,9% (FP: 44,1%)
Tira reactiva Presente Ausente Total
Positiva 86 433 519Negativa 20 548 568
106 981 1087
Infección según cultivo de orina
Diagnóstico de Infección urinaria
Latorre C, Noguero M, Mira A. Evaluación de la tira reactiva para el diagnóstico de infección urinaria en niños y adultos. Med Clin (Barc.) 2001; 116: 286-289.
VP+ = 86519
= 16,6% VP- = 548568
= 96,5%
• Si una prueba tiene una sensibilidad alta, un resultado negativo descarta el diagnóstico• Si una prueba tiene una especificidad alta, un resultado positivo confirma el diagnóstico
El valor predictivo positivo de una prueba depende: De la especificidad de la prueba De la prevalencia de la enfermedad En menor grado, de la sensibilidad de la
prueba
Valor predictivo positivo, VP+
Si nos ofecen una prueba “mejorada” cuya Especificidad ha aumentado de 95% a 98% a expensas de la Sensibilidad, que ha caidode 95% a 80%. ¿Será útil?.
En realidad, comporta un elevado incremento del VP+ de 44,21% a 76,7%, mientras que la notable reducción de la Sensibilidad disminuye el VP- solamente en un 0,6%.
Valor predictivo positivo, VP+, segúnla prevalencia de la enfermedad
0,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,0
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00
Prevalencia
Valo
r pre
dict
ivo
posi
tivo
Para: Sensibilidad = 0,8 y Especificidad = 0,8
Aplicación en una Clínica Nefrológica y en un Centro de Atención Primaria de la prueba de la N-acetil-D-glusoamina (NAG) en orina
para diagnosticar la Insuficiencia renal
Aplicación en una Clínica Nefrológica y en un Centro de Atención Primaria de la prueba de la N-acetil-D-glusoamina (NAG) en orina
para diagnosticar la Insuficiencia renal
CL. NEFROLCL. NEFROLÓÓGICA GICA ATENCIATENCIÓÓN PRIMARIAN PRIMARIAEnfermedadEnfermedad EnfermedadEnfermedad
NAGNAG Si No Total Si Si No Total Si No TotalNo TotalElevado 316Elevado 316 171171 487487 3434 268268 302 302 NormalNormal 7474 439439 513513 88 690690 698698
TotalTotal 390390 610 1000610 1000 4242 958 1000958 1000
Sensibilidad = 316/390 = 34/42 = 81%Sensibilidad = 316/390 = 34/42 = 81%Especificidad = 439/610 = 690/958 = 72%Especificidad = 439/610 = 690/958 = 72%VP+ = 316/487 = 65% en la ClVP+ = 316/487 = 65% en la Clíínica Nefrolnica Nefrolóógicagica
34/302 = 11% en Atenci34/302 = 11% en Atencióón Primarian Primaria
Efecto de la prevalencia sobreel valor predictivo positivo, VP+
Prevalencia de la
enfermedad
Resultadode la
pruebaEnfermos No
enfermos TotalesValor
predictivo+
10%Positivo 800 1800 2600
30,8%Negativo 200 7200 7400Totales 1.000 9.000 10.000
20%Positivo 1600 1600 3200
50,0%Negativo 400 6400 6800Totales 2.000 8.000 10.000
50%Positivo 4000 1000 5000
80,0%Negativo 1000 4000 5000Totales 5.000 5.000 10.000
Para: Sensibilidad = 0,8 y Especificidad = 0,8
3. PRUEBAS BASADAS EN VARIABLES CONTINUAS3. PRUEBAS BASADAS EN 3. PRUEBAS BASADAS EN VARIABLES CONTINUASVARIABLES CONTINUAS
• Muchas pruebas diagnósticas se basan en una variable continua
• La distribución de la variable en pacientes con una enfermedad se puede dibujar de forma superpuesta a la de los pacientes sin la enfermedad
• Al usar una variable continua, debe decidirse que valor se utilizará para clasificar los individuos como sanos o enfermos (punto de corte)
Glucemia en ayunas y diabetesGlucemia en ayunas y diabetes
DiabetesDiabetes
Glucemia Glucemia 120120Si NoSi No
Glucemia < 120Glucemia < 120
Especificidad =Especificidad =222222
191191Sensibilidad =Sensibilidad =
3939
5252= 83%= 83% = 86%= 86%
3939 3131 7070
1313 191191 204204
5252 222222 274 274
Punto de corte (Punto de corte (mgmg/dl)/dl)
Punto de corte Sensibilidad EspecificidadPunto de corte Sensibilidad Especificidad
8080 mgmg/dl/dl 100%100% 27%27%
100100 96%96% 65%65%
120120 83%83% 86%86%
140140 67%67% 97%97%
160160 46%46% 99%99%
Glucemia en ayunas y diabetesGlucemia en ayunas y diabetes
Punto de corte Sensibilidad Especificidad Valor globaPunto de corte Sensibilidad Especificidad Valor globall
8080 mgmg/dl/dl 100%100% 27%27% 63,5%63,5%
100100 96%96% 65%65% 80,5%80,5%
120120 83%83% 86%86% 84,5%84,5%
140140 67%67% 97%97% 82%82%
160160 46%46% 99%99% 72,5%72,5%
Valor global = (Sensibilidad + Especificidad) / 2
Glucemia en ayunas y diabetes. El Glucemia en ayunas y diabetes. El punto de corte que discrimina mpunto de corte que discrimina máás es el s es el
de mayor valor globalde mayor valor global
Variables continuas
Sanos
Nºo
Pro
porc
ión
Punto de corte para un resultado positivo
VN VP
FPFN
Enfermos
Glucemia
PUNTO DE CORTE BAJO
PUNTO DE CORTE ALTO
Falsos negativos, FN
Elevada sensibilidadMuchos falsos positivosBaja especificidad
Falsos positivos, FP
No IAM
No IAM
IAM
IAM
Elevada especificidadMuchos falsos negativosBaja sensibilidad
Nº
Nº
VP
VP
VN
VN
Elección del punto de corte
• Debe conocerse la sensibilidad y especificidad de cada punto de corte
• Cuanto más bajo sea el punto de corte:─ Aumentará la sensibilidad─ Disminuirá la especificidad
• Cuanto más alto sea el punto de corte:─ Disminuirá la sensibilidad─ Aumentará la especificidad
Curva ROC
• Una curva ROC es la representación gráfica de la sensibilidad y especificidad de los diferentes puntosde corte de una prueba diagnósticabasada en una variable continua
• En abscisas se representa la proporción de falsos positivos (1-especificidad) de cada punto y, en ordenadas, la sensibilidad
Interpretación de la curva ROC
• La curva ROC informa del comportamiento de la variable en sanos y enfermos, según diversos puntos de corte (PC) ─ Cuanto más se acerque la curva al vértice
superior izquierdo, los discriminará mejor─ Cuanto más se acerque a la diagonal de la
gráfica, los discriminará peor─ Cuanto más elevada sea el área bajo la curva
ROC, los discriminará mejor• El área bajo la curva ROC permite comparar dos o
más pruebas usadas para diagnosticar una enfermedad
Curva ROC de la Glucemia
0,0 0,1 0,2 0,3 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
1- Especificidad
Sen
sibi
lidad
1,0; 0,73 [80]0,96; 0,35 [100]0,83; 0,14 [120]
0,67; 0,03 [140]
0,46; 0,01 [160]
[Punto de corte]
Cambio del punto de corte “cut point”diagnóstico. PSA y Cáncer de Próstata
Gann PH, Hennekens CH, Stampfer MJ. A prospective evaluation of plasma prostate-specific antigen for detection of prostatic cancer. JAMA. 1995; 273 :289-294.
(60,90)
(80,65)
(92,35)