8a. Propiedades de las pruebas de diagnóstico

1. CURSO DE EPIDEMIOLOGÍA BÁSICA 8a. Propiedades de las pruebas de diagnóstico Juan José Romero Zúñiga, DMV, MSc, PhD Programa de Investigación en Medicina Poblacional Escuela de Medicina Veterinaria Universidad Nacional Centro de Capacitación – Alto de Ochomogo Lunes, 3 de mayo 2010

2. Conceptos generales • Una prueba diagnóstica es el proceso mediante el cual un individuo o grupo de individuos es clasificado como poseedor o no de un determinado atributo. • En general, por simplicidad, se habla de presencia o ausencia de enfermedad; pero puede ser aplicado a eventos de manera general. • Ejemplos: • Exámenes clínicos (físicos) • Exámenes laboratoriales (Ac, Ag, Aislamiento, etc.) • Imágenes • Procedimientos

3. Conceptos generales • Se desarrollan o para detectar una enfermedad subclínica o para reemplazar otra técnica muy laboriosa o cara. • Debería tener una validez alta lo que significa que los porcentajes de resultados falsos (positivos o negativos) deberían ser limitados. • La validez será expresada por la Sensibilidad y la Especificidad. Para determinarlos es necesaria una prueba patrón llamada Prueba de Oro ó Gold Standard.

4. Conceptos generales • Según el objetivo de la prueba y el orden de uso de ellas, se ha generalizado el uso de los términos: • Pruebas de tamizaje: • Para detectar los individuos con alta probabilidad de poseer o no una enfermedad en un individuo o grupos de individuos aparentemente sanos. • Pruebas confirmatorias • Tiene como objetivo determinar si el individuo sospechoso (generalmente luego de una prueba tamiz) es clasificado definitivamente como enfermo o sano.

5. Conceptos generales • Las pruebas diagnósticas deberían cumplir con tres premisas: • Todos los individuos sanos tienen un rango de valores uniforme en los resultados de la prueba. • Todos los individuos enfermos tienen un rango de valores uniforme en los resultados de la prueba, pero diferente de los obtenidos en los individuos sanos. • Todos los resultados de la prueba diagnóstica son consistentes con la condición del individuo sano o enfermo.

6. Situación ideal de las pruebas de diagnóstico. 9 8 7 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 2 1 Individuos negativos Individuos positivos 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

7. Variabilidad de las pruebas diagnósticas • Confiabilidad y precisión • Ausencia de error aleatorio. • Validez • Ausencia de error sistemático o sesgo Por ejemplo: Una prueba puede repetir consistentemente resultados falsos positivos (confiable pero no válido), o puede dar resultados correctos pero con relativa alta variabilidad (válido pero poco confiable).

8. Variabilidad de las pruebas diagnósticas • Evaluar una prueba = confirmar su confiabilidad • Validar una prueba = determinar la capacidad discriminatoria Falta de validez: Falla en la prueba para detectar verdaderos poseedores o no, de una condición dada.

9. Variabilidad de las pruebas diagnósticas • Exactitud • Es el grado en que la prueba representa el verdadero valor del atributo que se esta midiendo. • En la práctica se estima por la concordancia observada entre la prueba y otra prueba de referencia. • Se requiere de ausencia de desviaciones sistemáticas en los resultados.

10. Variabilidad de las pruebas diagnósticas • Precisión • Se refiere al grado de detalle de la medición. • Entre más preciso es la prueba diagnóstica más exacta es la clasificación de un individuo como sano o enfermo. • Ej. Títulos de Ac. • 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096.... • 80, 160, 320, 640, 1280, 2560....

11. Variabilidad de las pruebas diagnósticas • Validez • Se refiere al hecho de que la prueba mida lo que debe medir. • Por ejemplo: Si se mide presencia y niveles de antígeno prostático, debemos estar seguro de que es eso lo que está midiendo y no otra cosa (falsos positivos). Resultados en mujeres o en hombres sanos deben ser nulos o muy bajos. • La falta de validez provoca errores de medición sistemáticos (sesgo).

12. Variabilidad de las pruebas diagnósticas • Confiabilidad • Es el grado de estabilidad cuando la prueba es repetida en condiciones idénticas. • Es el grado en el cual los resultados obtenidos en una medición pueden ser replicados. • Influenciada por: • Variabilidad de las condiciones del paciente y el laboratorio • Variabilidad de interpretación entre observadores (concordancia) • Variabilidad de interpretación del mismo observador en condiciones diferentes

13. Variabilidad en los individuos sanos • Al aplicar una prueba a un grupo de individuos sanos, se debe obtener una serie de resultados variables. • Variación biológica verdadera • Variación por los métodos de medición • Son este rango de resultados “normales”?

14. Determinación de normalidad Distribución Gaussiana • Se basa en el supuesto de los resultados siguen una curva de Gauss. • El 95% de los valores están ±2 DE de la media, a los que se les considerará “normales”. • Problemas: • Algunas mediciones tienes distribución no normal • Todas las enfermedades tendrían la misma frecuencia esperada • Definición de enfermedad sin sustento biológico (matemático) • Cambios en un mismo individuo, dentro del rango de normalidad podrían significas patología.

15. Determinación de normalidad Percentiles • Se utiliza, de manera arbitraria un percentil sobre o debajo del cual se considera como anormal un resultado • P. ej. 5% inferior o superior • Es una estimación no paramétrica pues no depende de que los datos presenten una curva Gaussiana. • Se aplica a todo tipo de distribución. • Si los datos presentan distribución Gaussiana, utilizar este método resulta idéntico que usar el anterior.

16. Determinación de normalidad Lo socialmente aceptable • No hay procesos estadísticos que medien en la definición del criterio de normalidad, sino la subjetividad. • P. ej. Figura femenina, color de la piel, estatura, etc.

17. Determinación de normalidad Terapéutico • Se basa en los valores a partir de los cuales un sujeto requiere tratamiento médico. • Anormal: • Niveles de glicemia sobre 126mg/dL • Tensión arterial sobre 130/85 • IMC sobre 30 • Etc.

18. Determinación de normalidad Factores de riesgo • Se considera normal aquel sujeto que no presenta el factor de riesgo para la enfermedad. • Se circunscribe a los valores de la prueba (exposición) que no adicionan riesgo de morbilidad o mortalidad. • No todos los expuestos enferman y viceversa, por lo que el riesgo de ser “anormal” es alto respecto a la probabilidad de enfermar.

19. Determinación de normalidad A partir del diagnóstico • Conocido como Valor Predictivo • Se basa en la comparación de los resultados respecto a una prueba patrón (estándar de oro). • Normal: negativo a la prueba • Anormal: positivo a la prueba • No importa la distribución de los resultados. • No considera los falsos positivos ni falsos negativos.

20. Características deseables de las pruebas diagnósticas • Alta capacidad discriminatoria • Debe diferenciar muy bien los individuos sanos de los enfermos. • Economía • Uso de pequeñas cantidades de material biológico. • Uso de pequeñas cantidades de antígeno. • Equipo sencillo. • Bajo costo por muestra

21. Características deseables de las pruebas diagnósticas • Simplicidad • Facilidad de aprehensión y aplicación. • Entre más compleja la prueba hay más fuentes de error. • Seguridad • Preferiblemente no debe utilizar material biológico potencialmente patógeno.

22. Características deseables de las pruebas diagnósticas • Objetividad • Es preferible el uso de pruebas con equipos de lectura automática, los cuales deben estar bien calibrados y estandarizados. • P. ej : ELISA vs. Inmunofluorescencia indirecta.

23. Golden standard test ó realmente enfermos + - Test + a ba+b alternativo - c d c+d a+c b+d N Propiedades de las pruebas de diagnóstico a = número de verdaderos positivos b = número de falsos positivos c = número de falsos negativos d = número de verdaderos negativos

24. # de individuos enfermos clasificados positivos por la prueba Número total de individuos enfermos Se = a a+c Se = Sensibilidad • Es la probabilidad de que un individuo realmente enfermo (infectado) sea clasificado como enfermo utilizando una prueba diagnóstica. • Se basa en el hecho que ninguna prueba diagnóstica es perfecta.

25. # de individuos sanos* clasificados negativos por la prueba Número de individuos sanos* Sp= d b+d Sp= Especificidad • Es la probabilidad que un individuo verdaderamente no enfermo (no infectado) sea clasificado como negativo por la prueba diagnóstica. * Se puede usar los términos no infectado, seronegativo, etc.

26. Razones de obtener baja sensibilidad(aumento en número de falsos negativos) • Tolerancia natural o inducida (no hay producción de Ac al contacto con el Ag [BVDV]). • Tiempo de toma de muestra inadecuado. • Tiempo entre infección y producción de Ac. • Muestras cerca del parto. • Inhibidores no específicos. • Bloqueo de Ac (altas cantidades de IgG1 pueden bloquear o enmascarar las cantidades de IgG2). • Errores de laboratorio. • Inmunosupresión.

27. Razones de obtener baja especificidad(aumento en número de falsos positivos) • Reacciones cruzadas (TBC-PTBC). • Reacciones no específicas. • Exposiciones verdaderas pero no relacionadas con el estado actual. • Vacunación. • Inmunización pasiva (Ac calostrales). • Exposición previa (no vacunal). • Errores de laboratorio.

28. Uso de pruebas con alta sensibilidad • En fases tempranas de patogénesis cuando existen varios posibles agentes etiológicos. • Si la probabilidad de encontrar la enfermedad (infección) es muy baja (baja prevalencia).

29. Uso de pruebas con alta especificidad • Para confirmar los resultados de otras pruebas con alta sensibilidad. • Si los falsos positivos tienen un gran efecto (efectos sicológicos, sociológicos, etc.. en individuos falsos positivos. • P. ej: VIH, Uso de drogas prohibidas en deporte).

30. Relación entre los resultados de las pruebas diagnósticas y el estado de salud del individuo Juan José Romero Zúñiga, DMV, MSc, PhD Programa de Investigación en Medicina Poblacional Escuela de Medicina Veterinaria Universidad Nacional

31. Situación ideal de las pruebas de diagnóstico. 9 8 7 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 2 1 Individuos negativos Individuos positivos 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

32. Situación ideal de las pruebas de diagnóstico. 9 8 7 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 2 1 Individuos negativos Individuos positivos 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

33. Relación entre estado de salud y resultado de la prueba diagnóstica Goldenstandard test ó realmente enfermos Test alternativo + ̶ Enfermos positivos Sanos positivos + ̶ Aparentemente Enfermos Enfermos negativos Sanos negativos Aparentemente Sanos Verdaderos Enfermos Verdaderos Sanos Población

34. Tasa de falsos positivos • Proporción de resultados positivos a la prueba y que corresponden a individuos sin el evento. • Efecto relativo importante en enfermedades que signifiquen la muerte del individuo (animal) o de fuerte efecto social o personal. Tasa falsos positivos = 1 - Sp VN FP+VN 1 -

35. Tasa de falsos negativos • Proporción de resultados negativos a la prueba y que corresponden a individuos con el evento. • Importante efecto relativo si se tata de enfermedades que se desea eliminar de una población, pues significaría la persistencia del agente infeccioso en esa población. Tasa falsos negativos = 1 - Se VP VP+FN 1 -

36. Relación entre estado de salud y resultado de la prueba diagnóstica La mejor prueba es la que tiene el menor área de superposición de positivos y negativos 9 8 7 Cut-off 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 Individuos negativos Individuos positivos 2 1 FN FP 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

37. Sensibilidad Especificidad Relación entre sensibilidad y especificidad Sensibilidad Especificidad 9 8 7 Cut-off 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 2 1 Individuos negativos Individuos positivos 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

38. Sensibilidad Especificidad Relación entre sensibilidad y especificidad 9 8 7 Cut-off 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 2 1 Individuos negativos Individuos positivos 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

39. Relación entre sensibilidad y especificidad Sensibilidad Especificidad 9 8 7 Cut-off 6 5 Frecuencia (x 100) 4 3 2 1 Individuos negativos Individuos positivos 0 2 4 8 16 32 64 128 256 Títulos de Ac

40. El cálculo usando WinEpiscope

41. Exactitud • Qué proporción de todas las muestras han dado el resultado correcto? Verdaderos positivos + verdaderos negativos • Total de muestras Exactitud= a + d a+b+c+d Exactitud=

42. Seguridad de las pruebas diagnósticas Juan José Romero Zúñiga, DMV, MSc, PhD Programa de Investigación en Medicina Poblacional Escuela de Medicina Veterinaria Universidad Nacional

43. La seguridad de las pruebas diagnósticas • La sensibilidad y la especificidad: • Valoran la validez de una prueba diagnóstica. • Informan de la probabilidad de obtener un resultado concreto (positivo o negativo) en función de la verdadera condición del enfermo con respecto a la enfermedad. • Carecen de utilidad en la práctica clínica.

44. La seguridad de las pruebas diagnósticas • Cuando a un paciente se le realiza una prueba: • Ante un resultado (positivo o negativo) en la prueba, ¿cuál es la probabilidad de que el paciente esté realmente enfermo (sano)?. • Los valores predictivos nos brindan esa información.

45. a a + b VP+ = Valor predictivo positivo • Clínicamente: es la probabilidad de padecer la enfermedad si se obtiene un resultado positivo en el test. • Cuantitativamente: es la proporción de individuos que resultaron positivos a la prueba diagnóstica, y que estaban realmente enfermos, con respecto a la totalidad de individuos positivos a la prueba.

46. d c + d VP- = Valor predictivo negativo • Clínicamente: Es la probabilidad de que un sujeto con un resultado negativo en la prueba esté realmente sano. • Cuantitativamente: Es la proporción de individuos que resultaron negativos, y que estaban realmente sanos, con respecto a la totalidad de individuos que fueron negativos a la prueba.

47. Gold standard test ó realmente enfermos + - Test + a ba+b alternativo - c d c+d a+c b+d N Resumen Sensibilidad (%) = 100*a/(a+c) Especificidad(%) = 100*d/(b+d) Valor predictivo + (%) = 100*a/(a+b) Valor predictivo - (%) = 100*d/(c+d) Tasa de falsos positivos = (a/a+c) / (1- (d/b+d) )… Se/1-Sp Tasa de falsos negativos = (1- (a/a+c))/ (d/b+d) ... (1- Se)/Sp También pueden (y deben)establecerse los límites de confianza para la sensibilidad, especificidad, valores predictivos y prevalencias usando una aproximación normal al error estándar para proporciones.

48. Propiedades de las pruebas de diagnósticoCómo determinar los valores umbrales Juan José Romero Zúñiga, DMV, PhD Programa de Investigación en Medicina Poblacional Escuela de Medicina Veterinaria Universidad Nacional

49. Valor umbral (cut off) de una prueba diagnótica • Es un valor límite para la positividad y negatividad delaprueba. En función de éstos se determinará la sensibilidad (Se), la especificidad (Sp) y los valores predictivos (VP) de dicha prueba. • Se puede hacer mediante (al menos) dos métodos: • Usando la distribución de las muestras controles (positivos y negativos). • Mediante curvas de ROC (Receiver Operating Characteristic) • Cambiar el punto de corte modifica la sensibilidad, especificidad y valores predictivos de un estudio, y por ende, la forma en que este se utiliza.

50. Método de “desviaciones estándar” • Se requiere de al menos 100 muestras de controles positivos y 300 muestras de controles negativos (Se debe esperar una distribución normal !!!) • Se debe aplicar la prueba y medir el resultado. • Posteriormente se describen los datos para obtener la desviación estándar de cada grupo de muestras control (positivas y negativas). • Se selecciona el número de desviaciones estándar en que los resultados de las muestras incógnita serán clasificadas como positivos o negativos.