Especificidad y Sensibilidad

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%Positivo 4000 1000 5000


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)


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%


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

“Receiver Operator Characteristic Curves”

1 - Especificidad

Sen

sibi

lidad

0

1

1

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)

Por favor, preguntasy dudas

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