Sensibilidad
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Publicado: 6 de noviembre de 2012
Sensibilidad
Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. Lasensibilidad es, por lo tanto, la capacidad del test para detectar la enfermedad.
Cuando los datos obtenidos a partir de una muestra de pacientes se clasifican en una tabla , es fácil estimar a partir deella la sensibilidad como la proporción de pacientes enfermos que obtuvieron un resultado positivo en la prueba diagnóstica. Es decir:
[pic]
Punto de corte
Dado un estimador de una variablecon un parámetro ajustable, podemos hablar de sus curvas de sensibilidad y especificidad o curvas ROC (del inglés,receiver operating). En ellas se representa la sensibilidad de la técnica diagnósticafrente el valor que se obtiene al restarle la especificidad a la unidad (1-especificidad). El área bajo la curva obtenida oscila entre un valor de 0,5 (no discrimina entre un positivo y un falsopositivo) y 1 (test diagnóstico perfecto). Sabiendo esto, podemos jugar con los valores de especificidad y sensibilidad hasta ajustar nuestra técnica diagnóstica a lo deseado.
En diagnóstico clínico,cuando el valor de especificidad supera el 80%, se considera buena.
Por regla general, se elige una prueba muy específica cuando prefieres obtener falsos negativos en lugar de falsos positivos, porejemplo, para asegurar de que un paciente tiene realmente una enfermedad. Por ejemplo, una prueba para detectar una enfermedad que implique una operación, es imprescindible asegurarse de que elpaciente está enfermo y necesita la operación, para no operar a un paciente sano. Otros casos en los que se usa una prueba muy específica son: al tratarse de una enfermedad grave y prácticamente incurable,cuando es importante desde el punto de vista sanitario y psicológico saber que no se padece la enfermedad, cuando un resultado positivo falso supone un trauma económico y psicológico para el...
Es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. Lasensibilidad es, por lo tanto, la capacidad del test para detectar la enfermedad.
Cuando los datos obtenidos a partir de una muestra de pacientes se clasifican en una tabla , es fácil estimar a partir deella la sensibilidad como la proporción de pacientes enfermos que obtuvieron un resultado positivo en la prueba diagnóstica. Es decir:
[pic]
Punto de corte
Dado un estimador de una variablecon un parámetro ajustable, podemos hablar de sus curvas de sensibilidad y especificidad o curvas ROC (del inglés,receiver operating). En ellas se representa la sensibilidad de la técnica diagnósticafrente el valor que se obtiene al restarle la especificidad a la unidad (1-especificidad). El área bajo la curva obtenida oscila entre un valor de 0,5 (no discrimina entre un positivo y un falsopositivo) y 1 (test diagnóstico perfecto). Sabiendo esto, podemos jugar con los valores de especificidad y sensibilidad hasta ajustar nuestra técnica diagnóstica a lo deseado.
En diagnóstico clínico,cuando el valor de especificidad supera el 80%, se considera buena.
Por regla general, se elige una prueba muy específica cuando prefieres obtener falsos negativos en lugar de falsos positivos, porejemplo, para asegurar de que un paciente tiene realmente una enfermedad. Por ejemplo, una prueba para detectar una enfermedad que implique una operación, es imprescindible asegurarse de que elpaciente está enfermo y necesita la operación, para no operar a un paciente sano. Otros casos en los que se usa una prueba muy específica son: al tratarse de una enfermedad grave y prácticamente incurable,cuando es importante desde el punto de vista sanitario y psicológico saber que no se padece la enfermedad, cuando un resultado positivo falso supone un trauma económico y psicológico para el...
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