Sensibilidad: es la capacidad que tiene la prueba de encontrar individuos enfermos.
Ejemplo: Sensibilidad del ElISA para VIH es del 99%, significa que si el estándar de oro (puede ser cultivo vital) detectó 100 personas VIH positivo de estas Elisa va a detectar 99.
La sensibilidad evita los falsos negativos, dada la alta capacidad de la prueba de encontrar enfermos, si la prueba es negativa lo más probable es que el individuo no tenga la enfermedad.
Por eso cuando el Elisa para VIH es negativo no hay necesidad de repetir la prueba porque la probabilidad de un falso negativo es mínima casi todos los individuos enfermos serán detectados.
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Especificidad: es la capacidad de la prueba de encontrar individuos sanos.
Con la especificidad lo que se evita son los falsos positivos.
Dada la capacidad que tiene la prueba para encontrar individuos sanos si la prueba es positiva lo más probable es que el individuo tengan enfermedad, ya que cuando la especificidad es alta casi todos los individuos sanos serán detectados.
Ejemplo: el Western Blot para VIH tiene una especificidad del 99% comparado con el estándar de oro (puede ser cultivo viral).
Por eso no es necesario repetirlo si la prueba da positiva porque si el individuo estuviera sano lo más probable es que la prueba lo hubiera detectado.
Corolario:
Las pruebas con alta sensibilidad se utilizan para estudios de screening dada su alta capacidad de encontrar individuos enfermos.
Las pruebas con alta especificidad se utilizan como estudios confirmatorios, para evitar el error de dar tratamiento a un individuo sano.
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El valor predictivo positivo: es la probabilidad, que dado un resultado positivo, este sea realmente positivo.
Ejemplo: una adolescente llega donde su médico porque cree estar embarazada, y la prueba es positiva, la joven pregunta;
- está seguro?
Ella está preguntando sobre el valor predictivo positivo de la prueba ya que, dado que la prueba es positiva, pregunta si hay una alta probabilidad de que la prueba sea realmente positiva
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Valor predictivo negativo: es la probabilidad de la prueba que, dado un resultado negativo, este sea realmente negativo.
Ejemplo: una mujer quiere quedar embarazada y llega donde su médico, el resultado de la prueba de embarazo es negativo, ella esta segura de estar embarazada, y pregunta al médico,
- está seguro que es negativa?
Ella esta preguntando sobre el valor predictivo negativo, ya quedado que el resultado es negativo, cuál es la probabilidad de que realmente sea negativo.
Corolario:
Valor predictivo positivo es directamente proporcional a la prevalencia del enfermedad.
Es decir que si la enfermedad tiene una alta prevalencia el valor predictivo positivo de la prueba para detectar esa enfermedad será alto.
Ejemplo: paciente de siete semanas que se presenta la emergencia con fiebre. Dada la edad y la fiebre se sospecha sepsis neonatal.
Se hace una punción lumbar, y se reportan más de 100 células blancas no se reportan glóbulo rojo.
Gram negativo.
Dada la alta prevalencia de meningitis en un paciente como este, el valor predictivo positivo de este resultado se considera alto y se trata de pacientes como meningitis aunque el gram sea negativo y el cultivo no este disponible todavía
El valor predictivo negativo es inversamente proporcional a la prevalencia de la enfermedad.
Es decir que entre más rara sea la enfermedad el valor predictivo negativo aumenta.
Ejemplo: A este mismo paciente se le manda detección de antígenos para meningococo en líquido cefalorraquídeo.
La prueba es reportada como negativa. El valor predictivo negativo se considera alto porque la infección por meningococo, a esta edad, es extremadamente rara.
Hasta habrá alguno que diga, " y esto porque se lo mandaron?"
Si el valor predictivo positivo es del 80%:
Significa que 80 de cada 100 son verdaderos positivos y 20 falsos positivos
Si el valor predictivo negativo es del 80%:
Significa que el 80 de cada 100 son verdaderos negativos y 20 falsos negativos
