
Cuando pensamos en la compra de un kit de pruebas para diagnóstico de alguna
enfermedad nos preguntamos cual será el mejor? Hay muchas ofertas en el
mercado, la primera recomendación no miremos el precio para realizar la
selección, los criterios que debemos observar en las pruebas son: SENSIBILIDAD
Y ESPECIFICIDAD, VALOR PREDICTIVO (positivo – negativo),
INDICE DE PROBABILIDAD, UMBRAL DE ANORMALIDAD, son criterios muy
técnicos que nos ayudan en nuestra tarea de selección de la prueba.
Es importante tener en cuenta al escoger una prueba de diagnóstico, cual es la
sensibilidad y especificidad de la ésta, Al determinar las CARACTERISTICAS
OPERANTES (la sensibilidad y la especificidad), el cual debe ser objetivo
primordial de todo estudio con el cual se quiera evaluar estadísticamente un
examen o procedimiento diagnóstico. Aunque no siempre es posible ordenar el
examen más sensible y específico, la correcta selección de otros exámenes
disponibles con base en sus características operantes puede resultar eficaz en la
detección de enfermedad.
Se define SENSIBILIDAD como la probabilidad de que un examen sea positivo
cuando el paciente tiene la enfermedad. Se define ESPECIFICIDAD como la
probabilidad de que un examen sea negativo cuando el paciente no tiene la
enfermedad.
Se puede obtener información adicional de una prueba al estimar la probabilidad
de que una enfermedad esté presente o ausente cuando un examen o
procedimiento sea positivo o negativo respectivamente (VALOR PREDICTIVO). El
Teorema de Bayes sustenta estadísticamente el proceso, generalmente intuitivo,
por el cual el médico después de estimar clínicamente la probabilidad que el
paciente tenga la enfermedad, modifica esta probabilidad analizando la nueva
información en términos del resultado que aporta un examen o procedimiento
diagnóstico. La probabilidad de que un paciente tenga o no la enfermedad cuando
un examen es positivo o negativo se denomina el valor predictivo positivo o
negativo respectivamente.
EL ÍNDICE DE PROBABILIDAD expresa cuántas veces es más probable que el
resultado positivo provenga de un paciente que tenga la enfermedad que de uno
sin la enfermedad. El índice de probabilidad puede calcularse dividiendo la
proporción de verdaderos positivos del total de casos por la proporción de falsos
positivos del total de controles. Una propiedad importante del índice de
probabilidad es su invariabilidad con respecto a la prevalencia. De tal modo que la
prevalencia no lo afecta, ya que las proporciones son derivadas en sentido
vertical, como la sensibilidad y especificidad y no en sentido horizontal como el
valor predictivo.
UMBRAL DE ANORMALIDAD Y LA CURVA CARACTERISTICA OPERANTE
RELATIVA
ya conocemos como el resultado positivo o negativo de una prueba se
puede utilizar como predictor de presencia o ausencia de enfermedad.
Aunque en algunos casos estos casos conviene interpretar la prueba otorgando
una calificación según el hallazgo. De esta manera se establecen categorías de
anormalidad a las cuales se asignan valores cualitativos. Es decir, se transforma la
escala original en que están expresados los resultados obtenidos mediante la
maniobra diagnóstica, a un sistema o escala ordinal (categórica).
Debido a que la prueba aplicada no es perfecta, algunos verdaderos positivos no
serán detectados y en algunos sujetos libres de enfermedad se obtendrá un
resultado positivo.
Y sobre cada una de estos conceptos de calidad y medición de un kit es
importante que esté validado, la validación de un kit es un proceso que determina
la idoneidad de una prueba, que se ha desarrollado, optimizado y estandarizado
adecuadamente para un propósito concreto. Todas las pruebas de diagnóstico
(pruebas de laboratorio y de campo) deben validarse para la especie en la que se
utilizarán. La validación incluye estimaciones de las características de rendimiento
analítico y diagnóstico de una prueba.