Valor Predictivo Positivo

El valor predictivo positivo (VPP) es la probabilidad de que una persona con un resultado positivo en una prueba realmente tenga la condición. A diferencia de la sensibilidad y la especificidad, que son propiedades de la prueba, el VPP se lee a lo largo de la fila de resultados positivos y, por lo tanto, depende de cuán común sea la condición en la población analizada.

Definition

El valor predictivo positivo es la probabilidad condicional de que la enfermedad esté realmente presente dado un resultado positivo en la prueba, calculado como el número de verdaderos positivos dividido por el número total de resultados positivos (verdaderos positivos más falsos positivos).

Scope

Esta entrada define el VPP como la proporción de verdaderos positivos entre todos los resultados positivos, explica su dependencia de la prevalencia de la enfermedad, lo contrasta con la sensibilidad y la especificidad, y lo relaciona con la actualización bayesiana de la probabilidad pre-prueba a la post-prueba. Es un tema metodológico y no aconseja sobre el uso de ninguna prueba en particular.

Key concepts

• Probabilidad de enfermedad dado un resultado positivo
• Dependencia de la prevalencia (probabilidad pre-prueba)
• Verdaderos positivos versus falsos positivos
• Probabilidad post-prueba
• Teorema de Bayes en el diagnóstico
• Relación con la razón de verosimilitud positiva

Mechanisms

El VPP se calcula a lo largo de la fila de resultados positivos de la tabla 2x2: de todos los sujetos que la prueba clasifica como positivos, es la fracción cuyo estado de enfermedad es verdaderamente positivo. Debido a que el número absoluto de falsos positivos se genera a partir del grupo libre de enfermedad, el VPP aumenta a medida que la enfermedad se vuelve más prevalente y disminuye a medida que se vuelve más rara, incluso cuando la sensibilidad y la especificidad se mantienen fijas. Esto hace que el VPP sea un producto conjunto de la precisión intrínseca de la prueba y la probabilidad pre-prueba de la enfermedad en la población analizada. La relación se formaliza mediante el teorema de Bayes, que actualiza la probabilidad pre-prueba a una probabilidad post-prueba utilizando las razones de verosimilitud de la prueba; el VPP es precisamente esa probabilidad post-prueba después de un resultado positivo.

Clinical relevance

El VPP expresa lo que un resultado positivo realmente significa para la probabilidad de enfermedad en un entorno dado y, por lo tanto, es fundamental para interpretar los resultados de cribado y diagnóstico en contexto. El concepto apoya la evaluación crítica de la evidencia diagnóstica; describe cómo se interpretan los resultados de las pruebas en las poblaciones y no es una base para decisiones individuales de diagnóstico o tratamiento.

Epidemiology

En poblaciones de cribado de baja prevalencia, el VPP puede ser sorprendentemente bajo incluso para pruebas con alta sensibilidad y especificidad, porque la mayoría libre de enfermedad contribuye con muchos falsos positivos. Esta es una fuente recurrente de mala interpretación en el cribado poblacional y una razón clave por la que los valores predictivos deben informarse con referencia a la prevalencia relevante en lugar de citarse como atributos fijos de la prueba.

History

La dependencia de los valores predictivos de la prevalencia se aclaró a medida que el marco de precisión diagnóstica maduró en el siglo XX, y la distinción entre las propiedades intrínsecas de la prueba y el rendimiento predictivo dependiente de la población se hizo accesible a los clínicos a través de escritos estadísticos expositivos en la década de 1990.

Debates

¿Deberían citarse los valores predictivos como características fijas de la prueba?

Dado que el VPP cambia con la prevalencia, un único valor citado puede inducir a error a menos que se especifique la población y su frecuencia de enfermedad; por esta razón, algunos argumentan que las razones de verosimilitud, que son independientes de la prevalencia, son preferibles para la notificación transferible.

Key figures

• Douglas Altman
• Martin Bland
• Jonathan Deeks
• David Grimes
• Kenneth Schulz

Seminal works

• altman-bland-1994b
• deeks-altman-2004
• grimes-schulz-2002-screening

Frequently asked questions

¿Por qué el valor predictivo positivo puede ser bajo incluso para una prueba precisa?

Cuando la condición es rara, la mayoría de las personas analizadas están libres de enfermedad, por lo que incluso una pequeña tasa de falsos positivos produce muchos falsos positivos en relación con los verdaderos positivos, lo que disminuye la proporción de positivos que están realmente enfermos.

¿Es el valor predictivo positivo una propiedad de la prueba?

No. Depende de la prevalencia de la condición en la población analizada, así como de la sensibilidad y especificidad de la prueba, por lo que la misma prueba arroja diferentes valores predictivos en diferentes entornos.