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PROCESO DIAGNOSTICO Y PRUEBAS DIAGNOSTICAS

PROCESO DIAGNOSTICO Y PRUEBAS DIAGNOSTICAS. PROPORCIONES, RAZONES, TABLAS DE 2X2. p / [ p + (1-p)]. p / (1-p). Proporción. Razón =. 100 - Proporción. 60. =. = 1.5. 100 - 60. Una proporción del 60% es equivalente a una razón de 1.5 veces. Si 60% fuera la probabilidad de tener Ca. de

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PROCESO DIAGNOSTICO Y PRUEBAS DIAGNOSTICAS

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Presentation Transcript

  1. PROCESO DIAGNOSTICO Y PRUEBAS DIAGNOSTICAS

  2. PROPORCIONES, RAZONES, TABLAS DE 2X2 p / [ p + (1-p)] p / (1-p)

  3. Proporción Razón = 100 - Proporción 60 = = 1.5 100 - 60 Una proporción del 60% es equivalente a una razón de 1.5 veces. Si 60% fuera la probabilidad de tener Ca. de lengua dado que se fuma, sería equivalente a decir que es 1.5 veces más frecuente tener Ca. de lengua dado que se fuma o que es una y media veces más frecuente tener Ca. de lengua cuando se fuma.

  4. En otras condiciones, se estaría interesado en convertir una razón en una probabilidad. Para realizarlo se divide la razón dentro de la razón mas uno. 1.5 Razón Proporción 60% = = = Razón + 1 1.5 + 1

  5. Sensibilidad= Es la proporción de personas con una enfermedad, que tienen un resultado positivo en una prueba diagnóstica. Especificidad= Es la proporción de personas sin una enfermedad, que tienen un resultado negativo en una prueba diagnóstica. Valor predictivo positivo= Es la proporción de personas con un resultado positivo en una prueba diagnóstica, que tienen la enfermedad. Valor predictivo negativo= Es la proporción de personas con un resultado negativo en una prueba diagnóstica, que no tienen la enfermedad. Razón de probabilidades (Likelihood ratio )= Indica cuánto más probable es un resultado determinado de una prueba diagnóstica, en un paciente con una enfermedad dada, comparado con un paciente sin la enfermedad.

  6. VERDADERA DIAGNOSTICO SEGÚN ESTANDAR DE REFERENCIA Resultado de la prueba en estudio Sensitivity = a / a+c Specificity = d / b+d Positive predictive value = a / (a+b)Negative predictive value = d / (c+d) Pre-test probability (prevalence) = (a+c) / (a + b + c + d)Pre-test odds = prevalence/(1-prevalence) Post-test odds = pre-test odds x likelihood ratio Post-test probability = post-test odds/(post-test odds + 1) LR + = sensitivity / (1-specificity) LR - = (1-sensitivity) / specificity

  7. 1. Brevemente enuncie cuándo, en su concepto, un niño tendría caries? 2. En un grupo de 100 individuos estudiados se sabe que hay 22 enfermos de SIDA. • Si la especificidad de una nueva prueba para SIDA fuese del 91% • y la sensibilidad del 77% a cuántos individuos detectaría b. Cuál es la probabilidad pre-prueba de SIDA en el grupo de individuos observados?

  8. SIDA + - 24 + 17 7 NUEVA PRUEBA 76 - 5 71 22 78 100

  9. 3. La probabilidad de no tener una enfermedad dado que un examen diagnóstico de esa enfermedad resultó negativo recibe el nombre de: Valor predictivo negativo 4. Hay un punto en el que usted, dados los hallazgos, se convence de la existencia de una enfermedad en su paciente y decide prescribirle un tratamiento. Cómo se llama ese punto? Umbral terapéutico 5. Hay un punto en el que usted, dados los hallazgos, decide abandonar el diagnóstico que estaba pensando e ir a perseguir otro factor como causante de la enfermedad de su paciente. Cómo se llama ese punto? Umbral diagnóstico

  10. 6. Cuál fue la probabilidad, que tuvieron los pacientes del estudio, de tener candidosis oral? Qué otros nombres puede recibir ésta probabilidad? 107/606 = 0.176 = 17.6 % Pre-prueba 200 CD4 > 200 CD4 Candidosis oral POSITIVA 107 79 28 184 315 499 Candidosisoral NEGATIVA 263 343 606 7. Cuál fue la probabilidad, que tuvieron los pacientes del estudio, de tener unos CD4 menores de 200? 263/606 = 0.433 = 43.3%

  11. 8. Cuál fue la probabilidad, que tuvieron los pacientes del estudio, de haber tenido simultáneamente candidosis oral y unos CD4 menores de 200? 78/606 = 0.128 = 12.8% 200 CD4 > 200 CD4 Candidosis oral POSITIVA 107 78 28 184 315 Candidosisoral NEGATIVA 499 263 343 606 9. Cuál fue la probabilidad de un hallazgo de candidosis oral dado que se tenían unos CD4 menores de 200? Enuncie una palabra diferentes para expresar esta misma probabilidad 78/263 = 0.296 = 29.6%

  12. 10. Cuál fue la probabilidad de no encontrar candidosis oral dado que se tienen unos CD4 mayores de 200? Enuncie una palabra diferente para expresar esta misma probabilidad 315/343 = 0.918 = 91.8% 200 CD4 > 200 CD4 Candidosis oral POSITIVA 107 78 28 Candidosisoral NEGATIVA 184 315 499 263 343 606 11. Cuál fue la probabilidad de tener CD4 menores de 200 si se tiene Candidosis oral ? Qué nombre recibe esta probabilidad? 78/107 = 0.728 = 72.8% Vpp de una prueba +

  13. 200 CD4 > 200 CD4 107 78 28 Candidosis oral POSITIVA 184 315 Candidosisoral NEGATIVA 499 263 343 606 12. Cuál fue la probabilidad de tener CD4 mayores de 200 a pesar de que un examen clínico no detecto la candidosis oral? Qué nombre recibe esta probabilidad? 315/499 = 0.631 = 63.1%; Vpn de una prueba -

  14. 13. Puntualice a continuación los indicadores del estudio de CD4 y progresión a SIDA: Prevalencia de CD4  200 __________ Sensibilidad ___________________ Especificidad __________________ Valor Predictivo Positivo (+) _____ Valor Predictivo Negativo (-) _______ LR positivo: ________________ LR Negativo: _______________ DOR: ______________________ 43.3 % 29.6% 91.8% 72.8% 63.1% 3.6 0.766 DOR > 100 prueba buena. = 13.7 LR +/LR -

  15. 14. Usted diría en términos generales, que la candidosis oral es un hallazgo clínico útil para confirmar o para descartar la supresión inmune? LR + > 10 buena para confirmar LR -  .1 buena para descartar 15. Un paciente con dolor en el pecho, se le tomó un Electrocardiograma, que resultó “anormal”. Esta anormalidad supone que este individuo tiene un “chance” (una oportunidad) seis veces mayor de tener un infarto agudo del miocardio. A qué probabilidad (en términos porcentuales) equivale dicho chance? 6/6+1 = 6/7 = 0.857 = 85.7%

  16. 16. Cuando en el caso anterior, se dice “un chance 6 veces mayor”, quiere decir 6 veces mayor que quién? Seis veces mayor que quien tiene un EKG “normal” A cuánto asciende la probabilidad de enfermedad en una persona, que tiene una probabilidad pre-prueba del 25%, si una prueba específica de esa enfermedad, con un Likelihood Ratio positivo de 20 y un Likelihood Ratio negativo de 0.01, resultara positiva _______, y si resultara negativa. _______

  17. Pre-test probability (prevalence) = (a+c) / (a + b + c + d)Pre-test odds = prevalence/(1-prevalence) Post-test odds = pre-test odds x likelihood ratio Post-test probability = post-test odds/(post-test odds + 1) Probabilidad pre-prueba = 25% Chance pre-prueba = 0.25 / 1 – 0.25 = 0.33 Chance pos-prueba = 0.33 X LR + (20) = 6.6 Chance pos-prueba = 0.33 X LR - (0.01) = 0.003 Probabilidad pos-prueba + = 6.6 / 7.6 = 0.86 = 86% Probabilidad pos-prueba – 0.003 / 1.003 = 0.32 = 32%

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