27124_Presentacion_3

Diplomado en Bioestadística
1ra Promoción

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO
DIRECCIÓN DE DESARROLLO DEL PERSONAL
ACADÉMICO

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“Estadísticas vitales”
a. Tasas de prevalencia e
incidencia.
b. Tasas y razones de mortalidad.
c. Medidas de fertilidad.
d. Medidas de morbilidad.

a. Tasas de prevalencia e incidencia
Pruebas diagnósticas
Se le llama así a cualquier proceso que pretendadeterminar en un paciente la
presencia de cierta condición, supuestamente patológica, no susceptible de
ser observada directamente (con alguno de los cinco sentidos elementales).

INDICADORES ESTADÍSTICOS BÁSICOS PARA EVALUAR EL
DESEMPEÑO DE UN PROCEDIMIENTO DIAGNÓSTICO

Son indicadores estadísticos que evalúan el grado de eficacia inherente a
una prueba diagnostica.

Sensibilidad

Especificidad

Midenla discriminación diagnostica de una prueba en relación a un
criterio de referencia, que se considera la verdad.
Permiten comparar la eficacia de una prueba con la de otras y esperar
resultados similares cuando son aplicadas en diferentes países, regiones
o ámbitos.

Sensibilidad (S)
Es la probabilidad de que la prueba identifique como enfermo a aquél
que efectivamente lo está.
Contesta a lapregunta: Si la enfermedad esta presente, ¿cuál es la
probabilidad de que el resultado sea positivo?

Especificidad (E)
Es la probabilidad de que la prueba identifique como no enfermo a
aquél que efectivamente no lo está.
Contesta a la pregunta: Si el individuo no tiene la enfermedad, ¿cuál
es la probabilidad de que el resultado sea negativo?

Para obtener tanto la sensibilidad como la especificidadse debe de
construir una tabla de 2x2 donde:

Gold standard

Grupo de prueba
Sensibilidad = = 100%
VP: Verdaderos  positivos (a)
FP: Falsos positivos (b)
FN: Falsos negativos (c)
VN: Verdaderos  negativos (d) Especificidad = = 100%
N: Tamaño de muestra

Teorema de Bayes
Se utiliza para obtener el valor predictivo positivo y el valor predictivo
negativo. Para obtener estos valores se debe conocer apriori la
prevalencia, la sensibilidad y la especificidad.

Prevalencia (P)
Cuantifica la proporción de sujetos en una población o grupo que
están enfermos en un momento determinado. Sería la probabilidad de
estar enfermo o tener la característica en el momento en que se
produce la medición. Es un concepto estático.
Fórmula:

Potencia de 10
 

P = 100%

Nota: El resultado no se expresanecesariamente en términos de porcentaje,
pero para aplicar el Teorema de Bayes se maneja así.

Valor predictivo positivo o valor predictivo de una prueba positiva
[VPP o VP(+)]
Es la probabilidad de que los individuos con una prueba positiva
tengan realmente la enfermedad.
Fórmula:

 

VPP = 100%

Valor predictivo negativo o valor predictivo de una prueba
negativa [VPN o VP(-)]
Es la probabilidad de quelos individuos con una prueba negativa no
tengan realmente la enfermedad.
Fórmula:
 

VPN = 100%

Las pruebas de sensibilidad, especificidad, VPP y VPN se consideran
adecuadas cuando resultan iguales o mayores al 80%. Sin embargo,
cualquier valor se puede reportar, dependiendo del criterio del
investigador.

Curva ROC
Las siglas ROC vienen de su nombre en inglés: Receiver Operating
CharacteristicCurve, que se traduce como Curva de Características
Operacionales del Receptor (COR).
Es un indicador que mide la eficacia de una prueba diagnóstica.

AUC: Área bajo la curva (ABC). Se interpreta cuando la p es
≤0.05.

A modo de guía para interpretar las curvas ROC se han establecido los
siguientes intervalos para los valores de ABC:
[0.5, 0.6): Test malo.
[0.6, 0.75): Test regular.
[0.75, 0.9):Test bueno.
[0.9, 0.97): Test muy bueno.
[0.97, 1): Test excelente.

Ejercicio:

Pacientes

Campos
positivos IHQ

qPCR

Se quiere evaluar la eficacia de
la inmunohistoquímica (IHQ)
para identificar VPH utilizando
la PCR en tiempo real (qPCR)
como gold standard utilizando
biopsias de 15 pacientes.

1

5

34.5

2

7

28.7

3

8

23.4

4

9

35.6

5

4

18.4

Para la IHQ se consideraron
positivas...