Características y rendimiento de las pruebas de cribado

El rendimiento de una prueba de cribado se describe por su capacidad para diferenciar a las personas que tienen una afección de las que no la tienen. La sensibilidad y la especificidad expresan la precisión intrínseca de la prueba, mientras que los valores predictivos expresan lo que significa un resultado para un individuo y dependen en gran medida de la frecuencia de la afección en la población sometida a cribado.

Definition

Las características de una prueba de cribado son las propiedades cuantitativas que describen la capacidad de una prueba para clasificar correctamente a los individuos, principalmente la sensibilidad (la proporción de personas verdaderamente afectadas que la prueba detecta) y la especificidad (la proporción de personas verdaderamente no afectadas que la prueba clasifica correctamente como sanas), junto con los valores predictivos que traducen un resultado en la probabilidad de enfermedad.

Scope

Este tema abarca las medidas fundamentales del rendimiento de las pruebas de cribado: sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo, razones de verosimilitud, la elección del punto de corte y la forma en que la prevalencia de la enfermedad influye en el valor predictivo. Se enmarcan como conceptos metodológicos para evaluar las pruebas de cribado, no como instrucciones para solicitar o interpretar ninguna prueba específica en un paciente.

Core questions

• ¿Qué miden la sensibilidad y la especificidad, y por qué se consideran intrínsecas a una prueba?
• ¿Por qué cambian los valores predictivos positivos y negativos con la prevalencia de la enfermedad, incluso cuando la prueba no ha cambiado?
• ¿Cómo afecta el cambio del punto de corte de una prueba a la relación entre sensibilidad y especificidad?
• ¿Qué son las razones de verosimilitud y cómo actualizan la probabilidad de enfermedad?
• ¿Por qué las pruebas de cribado favorecen una alta sensibilidad y cuál es el costo de hacerlo?

Key concepts

• Sensibilidad (tasa de verdaderos positivos)
• Especificidad (tasa de verdaderos negativos)
• Valor predictivo positivo y negativo
• Prevalencia de la enfermedad y probabilidad pre-prueba
• Razones de verosimilitud
• Punto de corte y la relación sensibilidad-especificidad
• Falsos positivos y falsos negativos

Mechanisms

Un resultado de cribado se compara con un estándar de referencia para rellenar una tabla de dos por dos de verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos. La sensibilidad y la especificidad se calculan a lo largo de las columnas del estado de la enfermedad y, por lo tanto, no dependen de la prevalencia, mientras que los valores predictivos se leen a lo largo de las filas del resultado de la prueba y, por lo tanto, cambian con la prevalencia: a medida que una afección se vuelve más rara, incluso una prueba altamente específica produce proporcionalmente más falsos positivos, lo que disminuye el valor predictivo positivo. La disminución del umbral de la prueba aumenta la sensibilidad pero disminuye la especificidad, y las razones de verosimilitud combinan ambas para mover la probabilidad pre-prueba hacia una probabilidad post-prueba.

Clinical relevance

Estas medidas explican por qué un cribado positivo suele ser provisional y necesita pruebas diagnósticas confirmatorias, y por qué el cribado de una población de baja prevalencia genera muchas falsas alarmas. Los conceptos son fundamentales para evaluar la precisión publicada de las pruebas de cribado; describen cómo se interpreta la evidencia de la prueba y no sustituyen el juicio clínico sobre los resultados de un individuo.

Epidemiology

Debido a que el valor predictivo depende de la prevalencia, la misma prueba se comporta de manera diferente en distintas poblaciones: en un grupo de alto riesgo, un resultado positivo tiene más probabilidades de ser verdadero, mientras que en una población asintomática general, la mayoría de los positivos pueden ser falsos. Por esta razón, el cribado se dirige a grupos en los que la afección es lo suficientemente común como para que los beneficios de la detección superen los daños de los falsos positivos y el trabajo de seguimiento posterior.

Evidence & guidelines

Los estándares para informar la precisión diagnóstica y de cribado enfatizan un estándar de referencia explícito y un espectro representativo de pacientes, ya que la mezcla de casos y la verificación pueden inflar la precisión aparente. Los relatos educativos de Altman y Bland (1994) siguen siendo referencias ampliamente utilizadas para las definiciones, y los criterios del programa de cribado requieren que exista una prueba adecuada y suficientemente precisa antes de que se ofrezca el cribado poblacional (Wilson & Jungner, 1968).

History

La lógica de dos por dos de la sensibilidad y la especificidad se formalizó para la medicina a mediados del siglo XX y se estandarizó con el crecimiento del cribado masivo. El reconocimiento de que el valor predictivo depende de la prevalencia, y la posterior popularización de las razones de verosimilitud para el razonamiento clínico, refinaron la forma en que los médicos y epidemiólogos interpretan los resultados de las pruebas.

Debates

¿Dónde debe establecerse el punto de corte de una prueba de cribado?

Un umbral más bajo detecta más casos verdaderos, pero multiplica los falsos positivos y los daños posteriores, mientras que un umbral más alto omite casos; el punto de corte óptimo depende de los costos relativos de los dos errores y sigue siendo un juicio cargado de valores más que puramente estadístico.

Key figures

• Douglas Altman
• J. Martin Bland
• Leon Gordis

Seminal works

• altman-bland-1994
• altman-bland-1994b

Frequently asked questions

¿Por qué una prueba muy precisa puede producir aun así principalmente falsos positivos?

Cuando la afección es rara, el pequeño número de casos verdaderos es superado por la gran cantidad de personas no afectadas; incluso una baja tasa de falsos positivos aplicada a ese grupo grande puede producir más falsos positivos que verdaderos positivos, por lo que el valor predictivo positivo es bajo a pesar de la alta especificidad.

¿Por qué las pruebas de cribado suelen buscar una alta sensibilidad?

El propósito del cribado es evitar pasar por alto a las personas que tienen la afección, por lo que una prueba sensible minimiza los falsos negativos; la contrapartida son más falsos positivos, que luego se resuelven mediante pruebas diagnósticas confirmatorias.