PROVES DIAGNÒSTIQUESNOTES METODOLÒGIQUES

Per prova diagnostica entenem…SímptomaSigne físicVariable fisiològicaAgrupació sindròmica Prova de laboratoriProva d’imatgeEstudi citohistológicConjunt de criteris

raonament

intuició

coneixement

Quin es el procés habitual?

experiència

diagnòstic

Quin resultat donen les proves diagnòstiques?

Punt de Tall o Criteri de Possitivitat

Quantitatius

Ordinals

Categòrics

Dicotòmics

►Normal (-)

►Anormal (+)

Població Teòrica Prova Ideal Prova Real

Quin resultat donen les proves diagnòstiques?

Quin es el significat dels resultats d’una prova diagnòstica?

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

Verdader Positiu (VP)

Fals Positiu

(FP)

Prova Negativa

Fals Negatiu

(FN)

Verdader Negatiu

(VN)

Que es el patró oro? (gold standard)

Es la forma més exacte de conèixer l’existència de malaltia.

Poden ser complexes, cares o perilloses. Pot ser el resultat d’un consens clínic o el seguiment

durant un temps adequat. Ha de ser independent de la prova Realització sistemàtica en els estudis

Exactitud d’una prova diagnòstica

Sensibilitat (S): Proporció de VP

Especificitat (E): Proporción de VN

Esp.

Sens.

Nº VP Nº VN

Dividido por

Nº Enfermos

Dividido por

Nº sin Enfermedad

Sensibilitat i

Especificitat

Sensibilitat (S): Proporció de VP

VP / VP + FN → prob(P+|E+)

Especificitat (E): Proporció de VN

VN / VN + FP → prob(P-|E-)

Prevalença → prob(E+) preprueba:

VP + FN / Total

Exactitud d’una prova diagnòstica

Sensibilitat i Especificitat El fonamental la validesa del patró estándar.

Relació inversa al canviar el punt de tall

No depen de la prevalença

Sí depen del espectre clínic dels malalts i de les caracterítiques dels sans (aplicabilitat?)

En la seva determinació existeix errada aleatori

Aplicabilitat Clínica de les Proves

SENSIBLES Fases inicials del

diagnòstic Ampli diagnòstic

diferencial Sospita de malaltia greu

tractable Cribratge poblacional

ESPECIFIQUES Fases avançades del

diagnòstic Confirmació de

resultats previs Perjudicis físics,

emocionals o econòmics dels falsos positius

Valors Predictius (Probabilitats postprova)

Valor Predictiu Positiu (VP+)

Valor Predictiu Negatiu (VP-)

VPP

VPN

Nº VP Nº VN

Dividido por

Dividido por

Nº Pruebas Positivas

Nº Pruebas Negativas

Valors Predictius

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

Verdader Positiu (VP)

Fals Positiu (

FP)

Prova Negativa

Fals Negatiu (FN))

Verdader Negatiu (VN)

Sensibilitat Especificitat

V. Predictiu +

V. Predictiu -

Valor Predictiu Positiu (VP+):

VP / VP + FP → prob(E+|P+) =

Valor Predictiu Negatiu (VP-):

VN / VN + FN → prob(E-|P-) =

Valors Predictius (Probabilitats postprova)

Malaltia Present

Malaltia a Absent

Prova Positiva

Verdader Positiu (VP)

Fals Positiu (FP))

Prova Negativa

Fals Negatiu (FN)

Verdader Negatiu (VN)

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

Verdader Positiu (VP)

Fals Positiu (FP)

Prova Negativa

Fals Negativo (

(FN)

Verdader Negatiu (VN)

Relacions amb els Valors Predictius

►↑ Especificitat (↓FP) ó ↑ Prevalença → ↑ VP+

►↑ Sensibilitat (↓FN) ó ↓ Prevalença → ↑ VP-

Alta Prevalença Baixa Prevalença

Teorema de Bayes P(x|y) → P(y|x)

P(x/y) = P(y/x)· P(x)

Quocients de Probabilitat* Una altra alternativa a la exactitud de la prova Per a qualsevol resultat (x):

►Quantitatiu►Categòric

CP(x) = prob(Px|E+) / prob(Px|E-)

Son els índexs més útils Transformen la probabilitat preprova en postprova.

* Likelihood Ratio (LR)

CP+ = PVP / PFP

(VP / VP+FN) / (FP / FP+VN) =

Sensibilidad / 1 – Especificidad

CP- = PFN / PVN

(FN / FN+VN) / (VN / VN+FP) =

1 – Sensibilidad / Especificidad

Quocients de Probabilitat

Utilitat dels CPs

Quocients de Probabilitat

CP + CP- Valoració

>10 <0,1 Canvis amplis

5-10 0,1-0,2 Moderats

2-5 0,2-0,5 Petits

1-2 0,5-1 Insignificants

Teorema de Bayes P(x|y) → P(y|x)

Si comparo dos diagnòstics x1 i x2

P(x1 /y) P(y/ x1) P(x1)

P(x2 /y) P(y/ x2) P(x2)

=

ODDS POSTPROVA

CP ODDS PREPROVA

Odds Preprova x CP+ = Odds Postprova

Odds = Prob / 1 - Prob Prob = Odds / 1 + Odds

►Cálcul de Valors predictius

Probabilitat Preprova (Prevalencia)

Probabilitat Postprova

(V. Predictivo Positivo)

Quocients de Probabilitat*

Exercici

Calcular:

A. Prevalença, Sensibilitat, Especificitat, Exactitud GlobalB. Quocient de Probabilitat PositivaC. Valors Predictius Positius i Negatius

Resultats d’un estudi d’ Ergometria per a la Malaltia coronària.

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

54 42 96

Prova Negativa

6 98 104

60 140 200

Exercici. Escenari 1

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

54 42 96

Prova Negativa

6 98 104

60 140 200 SE 90 VP+ 56 EP 70 VP- 5,7

prevalença 30% Precisión diagnóstica global 76%

CP+ 3 CP- 0.14

Resultats d’un estudi d’ Ergometria per a la Malaltia coronària.

Exercici. Escenari 2 Resultats d’un estudi d’ Ergometria per a la Malaltia coronària.

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

540 42 582

Prova Negativa

60 98 158

600 140 740 SE 90 VP+ 92,7 EP 70 VP- 39

prevalença 81% Precisión diagnóstica global 86%

CP+ 3 CP- 0,14

Exercici. Escenari 3 Resultats d’un estudi d’ Ergometria per a la Malaltia coronària.

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva

54 420 474

Prova Negativa

6 980 986

60 1400 1460 SE 90 VP+ 11,4 EP 70 VP- 99,3

prevalença 4,1% Precisión diagnóstica global 70,8

CP+ 3 CP- 0,14

N Eng J Med 1975;293:257

Exercici. Escenari 1

Malaltia Present

Malaltia Absent

Prova Positiva 54 42 96

Prova Negativa 6 98 104

60 140 200 SE 90 VP+ 56 EP 70 VP- 5,7

prevalença 30% CP+ 3 CP- 0.14

Resultats d’un estudi d’ Ergometria per a la Malaltia coronària.