Se trata de buscar índices que engloben la sensibilidad y la especificidad. Se definen los cocientes de probabilidades (likelihood ratio) positivo y negativo como:

¿Qué información dan? Según el teorema de Bayes

dividiendo [1] por [2]

es decir, si la prueba da positivo, el odds postprueba es igual al odds preprueba multiplicado por el cociente de probabilidades positivo:

Similarmente:

si la prueba da negativo, el odds postprueba es también igual al odds preprueba multiplicado por el cociente de probabilidades negativo:

si el cociente de probabilidades para un resultado (+ ó -) es 1, dicho resultado no añade ninguna información y cuanto más alejado esté de 1, más información añade.

Para la gammagrafía de perfusión:

es decir: un resultado positivo apenas añade información, mientras que uno negativo da toda la información (si el resultado es negativo, la odds postprueba es 0, la probabilidad postprueba es 0) ¿Cuál sería la probabilidad postprueba de un paciente con una probabilidad prepueba de 0,1 si la prueba es positiva?

No hemos ganado prácticamente nada, como informa el valor de CP+ tan próximo a 1.

Ventajas de usar los CP:

- No cambian con la probabilidad preprueba.
- Permiten calcular la probabilidad postprueba.
- Son fácilmente generalizables.

Ultimamente se ha descrito otro índice denominado efectividad de la prueba, cuya distribución es aproximadamente normal, que se define como

y que puede interpretarse como la diferencia entre las medias de los resultados entre una población de enfermos y otra de sanos en una escala normalizada. Si d=1 la prueba no es efectiva y si d=3 es altamente efectiva.

Referencias

Hasselband V., Hedges L. (1995). Meta-analysis of diagnostics test. Psychol Bull 117: 167-178