Índices de validez

Se trata, en esta clase, de procedimientos para evaluar la validez, es decir cuánto se aproxima una medida al valor real que pretende medir. Son procedimientos muy generales, pero aquí se van a tratar al hilo del problema de las pruebas diagnósticas (problema muy importante en la práctica y la investigación clínica): pruebas para determinar si un individuo tiene, o no, una cierta enfermedad (u otra característica). Hay que resaltar (y no siempre se hace) que si bien la validez de una prueba depende exclusivamente de la prueba, las estimaciones numéricas que se obtengan de la misma pueden depender de la prevalencia y de las características clínicas de los pacientes que se hayan estudiado.

Empezemos por el caso más sencillo: una prueba cuyos resultados posibles son "positivo" o "negativo". Para evaluar su validez habrá que aplicarla a una muestra de individuos que sepamos que tienen la enfermedad y a otra que sepamos que no la tiene. Los resultados se pueden expresar en una tabla como la siguiente:

Estado  
Prueba No Enfer. Enfermo Total
Negativo a b r
Positivo c d s
Total t u N

siendo N el número total de individuos observados, t el número de no enfermos, u el de enfermos, a el número de no enfermos en que la prueba ha dado negativa, etc.

Si la prueba fuera perfectamente válida b=c=0. Como índices de validez se definen: Sensibilidad o proporción de verdaderos positivos como la probabilidad de que la prueba dé positivo condicionada a que el individuo esté enfermo y Especificidad o proporción de verdaderos negativos como la probabilidad de que la prueba dé negativo condicionada a que el individuo no esté enfermo. También se usan como índices de error sus complementarios, es decir proporción de falsos positivos y de falsos negativos.

A partir de la tabla, estos índices (que tomarán valores entre 0 y 1) se estiman como:

Sen = d/u
Esp = a/t
PFP = c/t = 1 - Esp
PFN = b/u = 1 - Sen

Como son proporciones, sus I.C. se construyen como tal, es decir, p.e. para la sensibilidad y asumiendo muestras grandes (0,05 < Sen < 0,95):

Ejemplo: Evaluación de la gammagrafía de perfusión en el diagnóstico de embolismo pulmonar (datos tomados de McNeil). Uno de los problemas de estos estudios es la definición del "gold standard". En éste, se usó la arteriografía pulmonar

  Estado  
Prueba No Enfermo Enfermo Total
Negativo 2 0 2
Positivo 78 54 132
Total 80 54 134

Sen = 54/54 =1 Esp = 2/80 =0,02

Es una prueba extraordinariamente sensible (en todos los enfermos da positivo) pero muy inespecífica (también da positivo en muchos individuos no enfermos). Es una situación extrema de un hecho habitual.

¿Es razonable usar esta prueba? Depende del contexto clínico. Hay otros índices que ayudan en esta decisión: los llamados valores predictivos:

VP+=p(enfermo|prueba+)=d/s
VP-=p(no enfermo|prueba-)=a/r

Para el ejemplo

VP+=54/132= 0,41 y VP-=2/2=1

que ponen de manifiesto que podría ser una muy buena prueba para descartar un diagnóstico de EP, pero mala para confirmarlo.

Hay que tener en cuenta que estas probabilidades postprueba corresponden a la probabilidad preprueba del estudio 54/134=0,40 y no serían aplicables a otras situaciones. Sin embargo, el teorema de Bayes permite calcular los valores predictivos a partir de la sensibilidad y especificidad (que sólo dependen de la prueba) para distintas probabilidades preprueba.

siendo p(E) la probabilidad preprueba y similarmente

Ejemplo: Calcular los VP+ y VP- de la gammagrafía de perfusión para un paciente cuya probabilidad preprueba es de 0,7

es decir, no obtenemos ninguna información si la prueba da positivo.

sin embargo, si da negativa estamos seguros de que no tiene la enfermedad (porque la prueba tiene Sen=1). Observar que el VP- es igual que el calculado antes para una probabilidad preprueba de 0,4 sin embargo el VP+ es distinto.

Referencias

Cabello J.B., Pozo F. (1997) Métodos de investigación en cardiología clínica (X). Estudios de evaluación de las pruebas diagnósticas en cardiología. Rev Esp Cardiol 50:507-519.

McNeil B.J. (1980) Ventilation-perfusion studies and the diagnosis of pulmonary embolism: concise communication. J Nucl Med. 21: 319-23.

INDICE CAPÍTULO ANTERIOR SIGUIENTE CAPÍTULO VOLVER A BIOESTADÍSTICA