Download - Epidemiología Clínica LCM 5
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Epidemiologa clnica
Lino Carmenate MilinDoctor en Medicina
Especialista Fisiologa Normal y Fisiopatologa
Especialista en Neurofisiologa Clnica
Mster en Salud de los Trabajadores (Salud Ocupacional)
Mster en Demografa Social y Desarrollo
Diplomado en Pedagoga Profesional
Diplomado en Metodologa de la Enseanza en Salud de los Trabajadores (Salud Ocupacional)
Diplomado en Medicina del deporte: Control Mdico del Entrenamiento Deportivo
Tema 5
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
Interrogatorio (entrevista)
Examen fsico
Exmenes complementarios
Realizar diagnstico (presuntivo, diferencial, positivo)
Sntomas y Signos
Clasificacin Tipologa
Subjetividad subjetivo (sntoma)
objetivo (signo)
Localizacin local, difuso, alejado o a distancia, general
Valor diagnstico comn, indiferente, banal, equivoco, plurvoco
caracterstico, patognomnico, unvoco
Momento de aparicin prodrmico, prdromo
acceso, ataque
insidioso
Elegir teraputica (preventiva, curativa, paliativa, rehabilitativa)
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
Tiempo comprendido entre comienzo infeccin y aparicin sntomas (latencia): entre 8 y 48 horas
Frecuencia aparicin
++ comn + ocurre -/+ variable - no comn
0 no comn o atpico (a menudo no presente)
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
Sntomas y Signos
FiebreRango de valores
alto y bajo no significan nada
El valor en si mismo es la informacin (objetivo)
Preguntas
Epidemiolgica: qu frecuente es en procesos no infecciosos?
Semiolgica: qu agentes no biolgicos la producen?
cmo se diagnostica una fiebre no infecciosa?
qu otro sntoma / signo est presente?
Fisiopatolgica: cmo agentes no biolgicos la producen?
Teraputica: Cul ser el tratamiento adecuado fiebre no infecciosa?
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
Sntomas y Signos
Valores de parmetros biolgicos
Presin arterial
pH
Hemoglobina (Hb)
Colesterol
etc.
normal anormalrango de normalidad
limites normales
Rango de valores
alto y bajo no significan nada
El valor en si mismo es la informacin
(objetivo)
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
Sntomas y Signos
Melanoma piel
Valor pronstico de grosor tumor (crecimiento vertical)
indica nivel de invasin
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Diagnstico:Enfoques:
Posibilista (descartar simultneo con exmenes complementarios)
Probabilstico (descartar considerando probabilidad relativa)
Pronstico (descartar diagnsticos peor pronstico)
Pragmtico (descartar diagnsticos con tratamiento ms eficaz)
Tipos:
por intuicin (directo)
por comparacin (diferencial, exclusin, eliminacin)
por raciocinio
por hiptesis (teraputico, de Hufeland)
Pasos:
Diagnstico de Sntomas SignosDiagnstico de sndromes o sindrmico (fisiopatologa)
Diagnstico anatmico
Diagnstico etiolgico
Cruzando los umbrales basado en probabilidades
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Etiologa:Clasificacin de factores (agentes):
a) Factor etiolgico (fundamental)
b) Factor contribuyente:
Factor predisponente
Factor desencadenante (precipitante)
Factor perpetuante
Factor configurante
Factor de irreversibilidad
c) Factor de riesgo:
Exgenos, externos o ecolgico
Endgeno, interno
Cruzando los umbrales basado en probabilidades
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
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Llegada persona
Probabilidad enfermedad
(preprueba) Depende:prevalencia enfermedad en la
poblacin a la que pertenece
Probabilidad confirmar enfermedad
(posprueba) Depende:Valor para diagnstico
Ej. Sntoma o signo patognomnico
Ej. Propiedades pruebas diagnsticas (Costo, Seguridad)
Sensibilidad, Especificidad, Valores predictivos
Cociente de probabilidad
Interrogatorio - Examen fsico
Examen complementario
Umbral de prueba
(diagnstico)Depende:
Validez del diagnstico
Umbral teraputicoDepende:
Costo beneficioGravedad enfermedad
Tratamiento
(eficacia, eficiencia,
seguridad, costo)
Cruzando los umbrales basado en probabilidades
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Cruzando los umbrales basado en probabilidades
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Estudio de una Prueba diagnstica
Herramientas (instrumento, pregunta, sntoma, signo, etc.) utilizadas
para
disminuir la incertidumbre en el diagnosticoestablecer estrategias para decisiones clnicas y teraputicas
Caractersticas de prueba diagnstica perfecta
Todos los individuos sin Enfermedad tienen un valor uniforme de la prueba (NEGATIVO)
Todos los individuos con Enfermedad tienen un valor uniforme, pero distinto de la prueba (POSITIVO)
Todos los resultados de las pruebas son consistentes con la existencia o no de enfermedad.
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Estudio de una Prueba diagnstica
No existe la prueba diagnstica perfecta porque existen variaciones
Tipos de variaciones
Variabilidad de Prueba diagnostica
Sensibilidad
Especificidad
Variabilidad del observador
Intraobservador
interobservador
Variabilidad de Poblacin enferma
Variaciones de la enfermedad (HNE, etapas, formas clnicas)
Variaciones persona (sexo, edad, estado nutricional, etc., etc., etc.
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Estudio de una Prueba diagnstica
Caractersticas de la poblacin no enferma (NORMAL)
Definicin de normalidad (1-5)
1. Distribucin Normal (intervalo normal, curva de Gauss)
a) En cualquier prueba diagnostica aplicada a un grupo, 5% de los
resultados se encuentran fuera de intervalo NORMAL (enfermos).
b) Mientras ms pruebas diagnosticas se realicen ms individuos
estarn por fuera del intervalo normal.
c) Pueden existir valores de prueba diagnostica incompatibles con la
vida, dentro del intervalo.
d) La demarcacin de los lmites sup. e inf. de una prueba diagnostica
depende del objetivo de la misma, se utilizan criterios clnicos y no
estadsticos.
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Estudio de una Prueba diagnstica
Caractersticas de la poblacin no enferma (NORMAL)
Definicin de normalidad (1-5)
2. Percentiles:
Ignora la forma distribucin, solo hace referencia a rangos (95% sup. o inferior) de la prueba normal. Criterio estadstico.
3. Deseable culturalmente: Social o polticamente esperada.
Ej: lactar y no lactar
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Estudio de una Prueba diagnstica
Caractersticas de la poblacin no enferma (NORMAL)
Definicin de normalidad (1-5)
4. Diagnostica:
Identifica un rango de los resultados de la prueba diagnostica ms all
del cual est presente la enfermedad
Limitacin: Depende de donde se fijen los lmites de lo normal, que es
por convencin segn los conocimientos, y evidencia.
5. Teraputica:
Se vincula con la accin, se fija el punto ms all de cual las acciones
teraputicas han demostrado ser ms beneficiosas que perjudiciales
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Estudio de una Prueba diagnstica
Caractersticas de la poblacin no enferma (NORMAL)
Definicin de normalidad (1-5)
Resumen
Los criterios de normalidad o no enfermedad para caracterizar a la poblacin en estudio dependen de:
Naturaleza de los datos considerados para medir la normalidad. Proceso de medicin utilizado. Conceptualizacin de enfermedad, y lmites clnicos establecidos
para su diagnostico.
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Estudio de una Prueba diagnstica
Caractersticas de la poblacin no enferma (NORMAL)
Definicin de anormalidad (enfermos)
Antes de valorar y aplicar una prueba diagnostica se debe
Definir la enfermedad y por lo tanto los enfermos
En los Enfermos la variabilidad de los resultados de las pruebas
diagnosticas se puede deber a:
Lmites establecidos entre la normalidad y la enfermedad Diferencias en la gravedad Respuesta individual a la prueba
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Estudio de una Prueba diagnstica
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Tabla de contingencia (tabla 2x2)
Utilidad Clnica
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Una distribucin en filas y columnas en la que los individuos de una
poblacin se clasifican en funcin de variables
Tabla con 2 columnas y 2 filas (2 x 2) o n x n variables
cuatro celdas (tabla cuadricelular o tetracrica) con diferentes valores
Suma de totales por cada fila y columna y el gran total
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Utilidad: contrastar una asociacin o relacin entre dos variables
extenso uso en investigacin clnica
1. Medir utilidad de prueba diagnstica
2. Evaluar concordancia entre dos observaciones
3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
4. Calcular estadsticos como la Chi / Xi / Ji cuadrado (2)
5. Contrastar hiptesis
6. Otras (calculo probabilidades)
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filas y columnas pueden ser definidas de diferentes formas
segn tipo de diseo estadstico
diseo prospectivo: se seleccionan los sujetos con base en la
exposicin, se definen las filas y cada columna representa un resultado
diferente
diseos retrospectivos (casos-control): cada columna representa un
grupo diferente de sujetos que se identifican en funcin de la presencia o
ausencia de enfermedad y cada fila representa diferente exposicin en
el pasado
diseos experimentales: cada fila representa diferente tratamiento de
grupo y cada columna diferentes resultados
diseos transversales: diferentes filas representan las categora de
exposicin y las columnas representan la enfermedad
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
La eficacia de una prueba diagnstica est determinada por su
capacidad para clasificar correctamente a los pacientes:
a los enfermos como enfermos y a los sanos como sanos
prueba diagnsticaExamen fsico (presin arterial, tacto rectal, examen de mama)
Signo (implantacin de las orejas, pliegue lbulo oreja
pliegue epicanto, circunferencia abdominal)
Examen complementario (citologa vaginal, BAAF, cultivo,
Rx, US, RMN, cariotipo)
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
prueba diagnstica o criterio que provee el diagnstico de certeza de
una condicin determinada se denomina estndar o patrn de oro
siempre no es posible en la prctica clnica** se pueden utilizar pruebas alternativas cuando son comparadas con el estndar de oro permiten obtener su
validez a travs del clculo de:
sensibilidad
especificidad
capacidad de prediccin
exactitud o eficiencia
razn de probabilidad positiva
razn de probabilidad negativa
valor de prediccin positivo
valor de prediccin negativo
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
estndar o patrn de oro
siempre no es posible en la prctica clnica**
Disponibilidad tecnolgica Complejidad Seguridad Aceptabilidad y confortabilidad Costo Oportunidad
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Donde: (a) verdaderos positivos
(b) falsos positivos
(c) falsos negativos
(d) verdaderos negativos
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Sensibilidad: Capacidad de la prueba para identificar o reconocer
correctamente a los enfermos (clasificar a los enfermos como enfermos).
Proporcin de enfermos identificados como enfermos por la prueba.
Proporcin de individuos enfermos en los que la prueba es positiva.
a/(a+c) verdaderos positivos / total enfermos
Ejemplo:
de 100 pacientes con cncer de prstata, 65 son diagnosticados como
enfermos al utilizar como prueba diagnstica un tacto rectal.
La sensibilidad del tacto rectal es del 65%.
Unidades: porcentajes
Interpretacin: ms cerca de 100% se considera la prueba ms efectiva
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Especificidad: Capacidad de la prueba para identificar o reconocer
correctamente a los sanos (clasificar a los sanos como sanos).
Proporcin de sanos identificados como sanos por la prueba.
Proporcin de individuos sanos en los que la prueba es negativa.
d/(b+d) verdaderos negativos / total sanos
Ejemplo:
de 100 pacientes sin patologa prosttica, 65 son diagnosticados como
sanos al utilizar como prueba diagnstica un tacto rectal.
La especificidad del tacto rectal es del 65%.
Unidades: porcentajes
Interpretacin: ms cerca de 100% se considera la prueba ms efectiva
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Sensibilidad y Especificidad son
Valores de probabilidad que cuantifican la fiabilidad (discriminacin
diagnostica) de una prueba, comparada con el criterio de referencia
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Exactitud o Eficiencia:
(a+d)/(a+b+c+d)
Razn de probabilidad (verosimilitud) positiva (falsos positivos):
Proporcin de sanos no detectada por la prueba.
Personas que la prueba consider errneamente como enfermos.
Constituye el complemento de la especificidad.
1 Especificidad
Razn de probabilidad (verosimilitud) negativa (falsos negativos):
Proporcin de enfermos no detectados por la prueba.
Personas enfermas que la prueba no fue capaz de identificar.
Constituye el complemento de la sensibilidad.
1 Sensibilidad Falsos negativos / Total de enfermos
Falsos positivos / Total de sanos
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar Prueba de esfuerzo (banda caminadora) en el diagnstico de
Estenosis coronaria
estndar de oro:
arteriografa coronaria
Sensibilidad 55/104 = 52.9%
Falsos negativos 1 Sensibilidad = 47.1%
Especificidad 84/91 = 92.3%
Falsos positivos 1 Especificidad = 7.7%
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar Ultrasonido en el diagnstico de
Carcinoma primario de hgado
estndar de oro:
Biopsia por aspiracin
Sensibilidad 16/21 = 76.2%
Falsos negativos 1 Sensibilidad = 23.8%
Especificidad 31/39 = 79.4%
Falsos positivos 1 Especificidad = 20.6%
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar valor de procedimientos en el diagnstico de
Cncer de prstata
estndar de oro?
Tacto Rectal (Examen Digital Rectal)
Antgeno Prosttico Especfico (PSA)
Ecografa Prosttica Transrectal (EPTR)
Biopsia y citologa
Endoscopia transuretral
2do ms frecuente entre los hombres
13,5% de todos los canceres en hombres
899.000 nuevos casos al ao en el mundo
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar valor de procedimientos en el diagnstico de
Cncer de prstata
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar valor de procedimientos en el diagnstico de
Tuberculosis
estndar de oro?
Tuberculina
Esputo BAAR y bacteriolgico
Cultivo
Radiografa de trax
Biopsia (BAAF)
Broncoscopa
2da causa mundial de mortalidad por un agente
infeccioso
Una de las 3 causas principales de muerte en
mujeres entre 15 - 44 aos
2012, 8,6 millones enfermos
1,3 millones muertes
+95% de muertes en pases de ingresos bajos y
medios
530000 nios enfermos
74000 nios muertos
Principal causa de muerte en VIH/SIDA (5ta parte
de las muertes)
TB multirresistente en casi todos los pases
ODM
Tasa mortalidad disminuy un 45% (22 millones de vidas) entre 1990 y 2012 (estrategias
DOTS y Alto a la Tuberculosis)
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar valor de procedimientos en el diagnstico de
Diabetes Mellitus
estndar de oro?
Glucosa en sangre (glicemia)
Prueba Tolerancia Glucosa
Hemoglobina glicosilada
Insulina en sangre (insulinemia)
366 millones personas en 2011
552 millones personas en 2030
Aumento a expensas de DM tipo
80% personas DM en pases de ingresos medios
y bajos
Mayora personas DM entre 40 y 59 aos edad
183 millones personas DM (50%) sin diagnostico
DM caus 4,6 millones de muertes en 2011
DM origin 465.000 millones USD en gasto
sanitario en 2011
Representa 11% de gastos totales en sanidad en
adultos (20-79 aos)
78.000 nios desarrollan DM tipo 1 cada ao
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar valor de procedimientos en el diagnstico de
Diabetes Mellitus
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Relacin entre sensibilidad y especificidad
Idealmente una prueba debera ser 100% sensible y 100% especfica
Implicara que es capaz de reconocer correctamente a todos los
enfermos y a todos los que no tienen la alteracin en la prueba.
Cuando se estudian variables cuantitativas continuas puede observarse
que existe una relacin inversa entre el valor de sensibilidad y el valor
de especificidad (a medida que uno se incrementa el otro disminuye).
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Relacin entre sensibilidad y especificidad
variable
cuantitativa continua
Fuente: Fletcher R., et al: Clinical epidemiology. The essentials. p. 48
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Relacin entre sensibilidad y especificidad
1. Permiten medir la validez diagnostica de una prueba
2. Son parmetros de validez interna de una prueba
3. Tienen la capacidad para determinar los verdaderos (enfermos o sanos)
4. En estudios de variables cuantitativas continuas existe una relacin
inversa entre valor de sensibilidad y el valor de especificidad
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La interpretacin de un resultado (+) o (-) de una Prueba diagnstica
varia de un contexto a otro, de acuerdo con la prevalencia estimada de la
enfermedad.
FP FN VPP VPN
Prevalencia
Alta (100%)
pocos muchos alto bajo
Prevalencia
Baja
(0%)
muchos pocos bajo alto
1. Medir utilidad de prueba diagnstica
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Consideraciones en la seleccin de Prueba diagnostica
alta sensibilidad (es (+) cuando hay enfermedad)
cuando el costo de omitir la enfermedad sea muy elevado, enfermedades graves pero tratables.
es sobre todo til para el clnico cuando su resultado es negativo, ya que excluye la posibilidad de enfermedad.
se utiliza en las primeras etapas diagnosticas (screening).
alta especificidad (es (-) en ausencia de enfermedad)
tiles para confirmar un diagnostico que ha sido sugerido por otros datos. proporciona pocos resultados falsos positivos. ms til cuando su resultado es positivo, ya que asegura la presencia de
enfermedad.
1. Medir utilidad de prueba diagnstica
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Valor de Prediccin de una prueba
vara en relacin con la prevalencia de la enfermedad estudiada
Cuando la prueba es positiva cul es la probabilidad de que el individuo
realmente tenga la enfermedad?
Valor de Prediccin Positivo (VPP): Probabilidad de presentar la
enfermedad cuando la prueba ha dado un resultado positivo.
De los resultados positivos cuantos estn enfermos.
Capacidad de la prueba, cuando es positiva, de predecir que la persona
tiene la enfermedad
VPP= a/(a+b) verdaderos positivos / total positivos
Ejemplo: de 100 pacientes con un resultado positivo del tacto rectal, 65
corresponden a pacientes con cncer de prstata.
El VP de un resultado positivo del tacto rectal es del 65%
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Valor de Prediccin de una prueba
vara en relacin con la prevalencia de la enfermedad estudiada
Cuando la prueba es negativa cul es la probabilidad de que esa
persona realmente no tenga la enfermedad?
Valor de Prediccin Negativo (VPN): Probabilidad de estar sano
cuando la prueba ha dado un resultado negativo.
De los resultados negativos cuantos estn sanos.
Capacidad de la prueba, cuando es negativa, de predecir que la persona
no tiene la enfermedad
VPN=d/(c+d) verdaderos negativos / total negativos
Ejemplo: de 100 pacientes con un resultado negativo del tacto rectal, 65
corresponden a pacientes sin cncer de prstata.
El VP de un resultado negativo es del 65%.
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Es importante conocer y tener en cuenta que:
1- La Sensibilidad y la Especificidad son ndices de Validez interna de la
prueba diagnstica.
Dependen del valor del resultado de la prueba
(por ej. nivel de glucosa, nivel de colesterol, etc)a partir del cul vamos a considerar a la persona como enferma o sana.
Por ejemplo, consideramos diabetes mellitus valores cuando valores de
glicemia > 120 mg/dl
Una vez establecido este nivel de separacin entre lo que consideraremos
normal y patolgico, el valor de la S y de la E permanece fijo (afirmacin que
vamos a considerar como tal, pero que no es del todo cierta).
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Es importante conocer y tener en cuenta que:
2- En la prctica clnica, se solicitan pruebas diagnsticas ya validadas, con
una determinada validez interna (sensibilidad y especificidad).
El medico lo que interpreta es el resultado de la prueba.
Una vez que dispone del resultado (positivo o negativo), establece la
posibilidad de que tenga o no la enfermedad.
Esta probabilidad, est determinada por los valores predictivos (positivos
y negativos), los cuales son considerados como parmetros de Validez
externa de la prueba.
Estos dependen de la frecuencia de la enfermedad en la poblacin de
pacientes a los que se aplica.
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Punto de corte
Valor de una prueba a partir del cual se considera que cambia el
resultado de negativo a positivo.
Se puede definir de manera arbitraria, sin embargo puede hacerse
tambin en funcin de la mxima sensibilidad y/o especificidad que la
prueba puede ofrecer.
Constituye un criterio de referencia que permite hacer una interpretacin
uniforme de los resultados por distintos observadores (evaluadores).
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Razn de Probabilidades (RP)
Comparacin de proporciones entre sujetos con la alteracin blanco y
aqullos que no la tienen, que presentan un nivel dado de resultado de
una prueba de diagnstico, sea sta la presencia (o ausencia) de un
signo, sntoma o resultado de un examen complementario.
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Razn de Probabilidades Positiva (RPP)
Compara la proporcin de verdaderos positivos entre el total de
enfermos (sensibilidad), con la de falsos positivos (1especificidad).RPP = Sensibilidad / 1 especificidad
Razn de Probabilidades Negativa (RPN)
Compara la proporcin de falsos negativos (1 sensibilidad) en relacin entre la del total de sanos (especificidad).
RPN = Falsos negativos / especificidad
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Propiedades de las Razones de Probabilidad
No se ven afectados por la prevalencia de la enfermedad en estudio.
Puede calcularse para varios niveles del signo, sntoma o resultado de la
prueba.
Constituyen una herramienta para reducir la lista de hiptesis
diagnsticas.
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Aplicaciones de las Razones de Probabilidad
Valorar qu tan buena es una prueba de diagnstico. Ayudar a seleccionar una prueba apropiada y la secuencia de las
mismas.
Ventaja sobre la sensibilidad y la especificidad debido a que es menos probable que cambie con la prevalencia del trastorno
estudiado.
Puede ser calculada para varios niveles del sntoma/signo o prueba. Puede ser usada para combinar los resultados de mltiples pruebas
de diagnstico.
Puede ser utilizada para calcular la probabilidad post test de un trastorno blanco.
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Gua para la interpretacin de las Razones de Probabilidad
Fuente: Adaptado de: Jaeschke R, Guyatt GH, Sackett DL. Users guide to the medical literature. III. How to use an article about a diagnostic test. B. What are the results and will they help me in caring for my patients? JAMA 1994;
271: 704
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Estrategias en la aplicacin de pruebas de diagnstico
En serie
Implica la aplicacin de dos o ms pruebas, en secuencia, de tal forma
que slo pasan a la segunda quienes resultaron positivos a la primera.
Ejemplo: primero Papanicolaou segunda biopsia.
Utilidad: Se logra un incremento en la especificidad.
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Estrategias en la aplicacin de pruebas de diagnstico
En paralelo
Implica la aplicacin de dos o ms pruebas, incluso simultneas, cuyo
resultado se valora de manera independiente, de tal forma que se
considera como sospechoso a aquel que haya sido positivo al menos a
alguna de las pruebas o a todas.
Ejemplo: Baciloscopas o coproparasitoscpicos.
Utilidad: Se logra un aumento de la sensibilidad.
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Preguntas sobre una prueba diagnstica vlida
Se encuentra disponible?
Es barata, exacta y precisa?
Existe una estimacin clnicamente sensible de la probabilidad
preprueba?
Las probabilidades posprueba ayudarn al paciente?
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Vaginitis, cervicitis y uretritis por T. vaginalis
enfermedades de transmisin sexual ms conocidas en el mundo
estima que entre 120 - 180 millones de mujeres sufren la infeccin
anualmente en el mundo
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Factores de riesgo
25 - 50% de mujeres infectadas asintomticas = portadores.
50 - 90% de hombres infectados asintomticos = portadores.
- Antecedentes de otras infecciones de transmisin sexual
- Contactos sexuales indiscriminados
- Contactos sexuales con sexo-servidoras
- Contactos sexuales entre sujetos homosexuales y bisexuales
- Juguetes sexuales
- No uso de proteccin sexual
Transmisin
Infeccin de transmisin sexual. Aunque se ha indicado la posibilidad de
transmisin no venrea (no existen casos bien documentados).
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
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1. Medir utilidad de prueba diagnstica
Evaluar valor de procedimientos en el diagnstico de
Hipertensin Arterial
estndar de oro?
Presin arterial
Sensibilidad?
Especificidad?
http://zl.elsevier.es/es/revista/hipertension--riesgo-vascular-67/validez-automedida-presion-arterial-diagnostico-
hipertension-arterial-13152255-originales-2010
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Utilidad: contrastar una asociacin o relacin entre dos variables
extenso uso en investigacin clnica
1. Medir utilidad de prueba diagnstica
2. Evaluar concordancia entre dos observaciones
3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
4. Calcular estadsticos como la Chi / Xi / Ji cuadrado (2)
5. Contrastar hiptesis
6. Otras (calculo probabilidades)
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2. Evaluar concordancia entre dos observaciones
Grado de acuerdo o consistencia entre dos observaciones (concordancia
intraobservador o interobservador)
a) Porcentaje de concordancia absoluto:
proporcin de observaciones en las cuales dos observadores
emiten resultados iguales, no elimina concordancia debida al azar
Suma de concordancias / total de observaciones
(a+d) / (a+b+c+d)
b) Coeficiente kappa ():para variables dicotmicas
elimina concordancia debida al azar
= (Po-Pc)/1-Pc
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2. Evaluar concordancia entre dos observaciones
b) Coeficiente kappa ():para variables dicotmicas
elimina concordancia debida al azar
= (Po-Pc)/1-PcDonde: Po es concordancia observada (a + d)/n
Pc es concordancia esperada debida al azar
{[(a+b)/n] [(a+c)/n]} + {[(b+d)/n] [(c+d)/n]}
Valores: -1 a +1
Interpretacin: 0 indica deficiente concordancia
mientras se acerca a +1 la concordancia va en aumento
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2. Evaluar concordancia entre dos observaciones
2 radilogos evalan serie de TAC de crneo
para distinguir si existen o no cisticercos calcificados
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2. Evaluar concordancia entre dos observaciones
2 radilogos evalan serie de TAC de crneo
para distinguir si existen o no cisticercos calcificados
a) Concordancia absoluta
(47 + 45) / 106 = 87%
b) Coeficiente kappa ()
Po = (47+45) /106= 0.867
Pc = (47+5)/106 (47+9) /106 + (5+45)/106 (9+45) /106=0.259 + 0.240
= 0.499
= 0.368 / 0.501 = 0.7345
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3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
Si un agente (denominado de riesgo) se observa de manera conjunta
con una enfermedad con mayor frecuencia que la esperada slo por el
azar, es posible que exista entre ambos una relacin causal.
Es conveniente sealar que la asociacin no implica de forma necesaria
una relacin causa - efecto.
Mientras mayor fuerza de asociacin exista entre ambos factores es ms
probable que haya entre ellos una relacin causal.
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3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
Riesgo Relativo (RR):
En estudios longitudinales (ej. cohorte)
Razn de Momios (RM) u Odds Ratio (OR):
En estudios transversales (ej. casos controles)
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3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
Riesgo Relativo (RR):
En estudios longitudinales (ej. cohorte)
Existe la posibilidad de conocer la incidencia de la enfermedad y permite
establecer que el evento o enfermedad es posterior a la exposicin
[a/(a+b)]/ [c/(c+d)]
Interpretacin: la exposicin al factor conlleva un riesgo X veces mayor
que la no exposicin para desarrollar la enfermedad
Mientras ms alejados de la unidad se encuentre el valor de RR la
fuerza de asociacin es ms alta
Si el valor es 1 puede significar proteccin
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3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
Razn de Momios (RM) u Odds Ratio (OR):
En estudios transversales (ej. casos controles)La incidencia no puede conocerse
Cociente entre la probabilidad de que un hecho ocurra y la probabilidad
de que no ocurra (ad)/(bc)
Interpretacin: existe una asociacin X veces mayor entre el factor que
se presume de riesgo y la enfermedad
Mientras ms alejados de la unidad se encuentre el valor OR la fuerza
de asociacin es ms alta
Si el valor es 1 puede significar proteccin
-
3. Cuantificar fuerza de asociacin en evaluacin de causalidad
estudio de cohorte
RR = [a/(a+b)]/ [c/(c+d)]
RR = [47/(47+5)]/ [9/(9+45)]
RR = [0.904]/[0.167]
RR = 5.413
estudio de casos - controles
OR = (ad)/(bc)OR = (4745)/(59)OR = 2115/45
OR = 47
Interpretacin:
RR: la exposicin al factor conlleva un riesgo 5.413 veces mayor que la no
exposicin para desarrollar la enfermedad
OR: indica que existe una asociacin 47 veces mayor entre el factor que se
presume de riesgo y la enfermedad.
-
4. Calcular estadsticos como la Chi / Xi / Ji cuadrado (2)
Cuando se comparan las proporciones o frecuencias de dos grupos y la
pregunta de investigacin es:
Existen diferencias en las proporciones observadas con respecto a las
que cabra esperar si ambos grupos fueran independientes?
Los resultados observados se plasman en una tabla 2 X 2
Se comparan con los esperados cuando los grupos son independientes
aplicando la prueba 2 para independencia
-
4. Calcular estadsticos como la Chi / Xi / Ji cuadrado (2)
No dependencia entre grupos, no hay relacin entre variables de las
columnas y filas, las frecuencias observadas y las esperadas variarn
entre s slo por una cantidad pequea debido a la variabilidad muestral
y el valor de 2 ser tambin pequeo
Si dependencia entre grupos, hay relacin entre variables de las
columnas y filas, las frecuencias observadas y las esperadas variarn de
entre s de manera sustancial y el valor de 2 ser mayor
Calculo 2 para cada celda: 2 = (O-E)2/E
Donde: O frecuencia observada en cada celda
E frecuencia esperada
Suma de valores obtenidos en cada celda y se obtiene valor total de 2
-
4. Calcular estadsticos como la Chi / Xi / Ji cuadrado (2)
Valor obtenido se compara con el sealado en la tabla de valores de la
distribucin de 2 de acuerdo a los grados de libertad:Grados de libertad = (columnas -1)(filas-1) = (2-1)(2-1) = 1
Valor: no negativos
La media es el nmero de grados de libertad
Cualquier valor mayor al valor crtico sealado en la tabla de
distribuciones indica que las dos variables no son independientes
La prueba 2 no deber utilizarse si en cualquiera de las celdas el valor de la frecuencia esperada (no la observada) es menor de 5, en esos
casos deber realizarse un procedimiento alternativo conocido como la
prueba exacta de Fisher.
-
Otras. Calcular probabilidades de que un hecho ocurra
Cada casilla y sumasentre el total 106
-
Otras. Calcular probabilidades de que un hecho ocurra
Si se elige una persona al azar de las 106 personas de la poblacin
estudiada
La probabilidad pueden ser
que sea hombre p11+p12 = 0.490
que sea hombre con sobrepeso p11 = 0.443
que sea mujer sin sobrepeso p22 = 0.425
Siendo hombre, la probabilidad de
que tenga sobrepeso
p11/ (p11+p12)
0.443/0.490 = 0.904
-
Referencias bibliogrficas
-
Presunta identificacin de enfermedad o defecto no reconocido, por la
utilizacin de pruebas o exmenes u otros procedimientos que pueden
implementarse rpidamente
Last, 1951 Comisin Americana de Enfermedades Crnicas)
Permiten diferenciar un grupo de personas aparentemente sanas que probablemente tengan la enfermedad de otro grupo que
probablemente no la tenga.
No tiene un fin diagnstico. Las personas con hallazgos positivos o sospechosos deben ser referidas a sus mdicos tratantes para
diagnstico y eventual tratamiento.
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional (screening)
-
Estrategias y objetivos:
1. Identificar un agente de riesgo o una enfermedad en individuos
aparentemente sanos (la persona no toma la iniciativa, la iniciativa es del
sistema de salud)
Formas obligatorias Ej. Carn de salud laboral
Exmenes mdicos peridicos
2. Buscar casos en la consulta mdica (la persona busca un servicio y el
sistema de salud aprovecha la oportunidad para determinar otros problemas)
Pacientes que llegan a consulta por una enfermedad intercurrente se
realiza diagnostico precoz de otras enfermedades o agentes de riesgo.
3. Buscar predictores de enfermedad o fallecimiento precoz.
Compaas de Seguros para minimizar riesgos econmicos.
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional (screening)
-
Evaluacin masiva de sujetos asintomticos respecto de una enfermedad
especfica y antes que ellos consulten espontneamente.
Poblaciones o grupos vulnerables
Importancia:
Diagnstico precoz, periodo preclnico Tratamiento precoz y efectivo (eficaz y eficiente)
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Si el tratamiento no es efectivo, no est justificado el cribado, con
independencia de la facilidad con que pueda identificarse el problema de
salud.
La deteccin precoz solo prolonga el periodo de tiempo en que se conoce
la enfermedad, sin ningn beneficio para el paciente.
El resultado del tratamiento debe ser mejor si se identifica la enfermedad
por cribado (precoz), que si se diagnostica despus de que el proceso
llega a ser sintomtico y el paciente solicita asistencia.
-
Caractersticas de la enfermedad a diagnosticar Prevalencia importante (problema comn y de consecuencia grave) Repercute significativamente en la vida de quienes la padecen Conocimiento sobre HN enfermedad (existe fase latente o presintomtica) Exista mtodo de diagnstico eficiente de alta sensibilidad Exista evidencia admisible de beneficios de la deteccin Exista tratamiento efectivo y accesible
Caractersticas de la prueba Riesgo y seguridad (invasibilidad, efectos adversos) Sensible y especifica Fiable Beneficio (diagnostico, mejora en sobrevida y calidad de vida) Costo
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
-
Criterios que debe satisfacer una enfermedad para ser incluida en un programa
de deteccin precoz neonatal financiado por el Sistema Pblico de Salud. Comittee on Screening for Inborn Errors of Metabolism, Genetic Screening : Programes, Principles and Research (1975). National Academy of Sciencies, Washington DC.
1. Cursa con morbilidad mental o fsica severa y/o mortalidad si no se
diagnostica en el periodo neonatal.
2. Bsqueda clnica mediante un simple examen fsico no es efectiva y no
identifica la enfermedad en este periodo.
3. Existe un tratamiento efectivo disponible.
4. El tratamiento precoz mejora significativamente el pronstico.
5. La enfermedad tiene una incidencia relativamente elevada: > 1 por 10.000-
15.000 recin nacidos.
6. Existe un test analtico de cribado, rpido, sencillo, fiable y de bajo coste.
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
-
Enfermedades incluidas en programas de cribado neonatal europeos
Hiperfenilalaninemias Hipotiroidismo congnito Galactosemia Hiperplasia suprarrenal congnita Hemoglobinopatas Deficiencia de biotinidasa Enfermedad de jarabe de arce Homocistinuria Fibrosis qustica Defectos de la beta-oxidacin de cidos grasos de cadena media Tirosinemia
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej. Tamizaje Neonatal
pruebas para detectar Enfermedades Metablicas en todos RN
Pruebas de Tamizaje Neonatal segn Ley 4 (8 enero 2007, Panam)
Dficit de Glucosa 6 Fosfato Deshidrogenasa Tipo de Hemoglobina Hipotiroidismo Congnito (TSH) Galactosemia Fenilcetonuria Hiperplasia Suprarrenal Congnita (17OH progesterona)
Ley establece que se deben realizar desde el nacimiento hasta los 28
das de vida, considerndose como ideal entre el tercer al sptimo da.
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
1. Aminoacidopatas
Fenilcetonuria Hiperfenilalaninemias Hiperornitinemia Hipermetioninemias Tirosinemias Citrulinemia Leucinosis Acidemia Argininosuccnica Hiperglicinemia
3.- Trastornos en la Betaoxidacin de cidos Grasos
Deficiencia Carnitina/Acilcarnitina Translocasa Deficiencia 3-Hydroxi-Acil-CoA Dehidrogenasa de c. Grasos de cadena larga (LCHAD) Deficiencia de Acil-CoA Dehidrogenasa de c. Grasos de cadena mediana (MCAD) Deficiencia Mltiple de Acil-CoA Dehidrogenasa (MADD o Acidemia Glutrica-Tipo II) Deficiencia Neonatal de Carnitina Palmitoil Transferasa -Tipo II (CPT-II) Deficiencia de Acil-CoA Dehidrogenasa de c. Grasos de cadena corta (SCAD) Deficiencia de Acil-CoA Hidroxi Dehidrogenasa de c. Grasos de cadena corta (SCHAD) Deficiencia de Acil-CoA dehidrogenasa de Ac.Grasos de cadena muy larga (VLCAD) Deficiencia de Protena Trifuncional (Deficiencia TFP)
2. Acidurias Orgnicas
Deficiencia de 3-Hidroxi-3-Metilglutaril-CoA Liase (HMG) Acidemia Glutarica Tipo I (AG 1) Deficiencia Isobutiril-CoA dehidrogenasa Acidemia Isovalrica (AIV) Deficiencia 2-Metilbutiril-CoA Dehidrogenasa Deficiencia 3-Metilcrotonil-CoA Carboxilasa Deficiencia 3-Metilglutaconil-CoA Hidratasa Acidemia Metilmalnica (AMM) Deficiencia Metilmalonil-CoA Mutasa Defectos de Sntesis de algunas Adenosilcobalaminas Deficiencia Materna de Vitamina B12 Deficiencia Mitocondrial de Acetoacetil-CoA Tiolasa Acidemia Propinica (AP): Presentacin neonatal Deficiencia Mltiple de CoA carboxilasas
Tamizaje mediante Espectrometra de Masa en Tandem (EMT)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej. Tamizaje prenatal (Embarazadas)
Sndrome de Down
Sndromes de Patau
Sndrome de Edwards
Sndrome de Turner
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej. Tamizaje prenatal (Embarazadas)
Primer trimestre (10 - 14 semanas de gestacin)
US sonolucencia nucal (medir grosor del pliegue de la nuca del feto)
US Presencia del hueso nasal fetal
US Presencia y medicin del ducto venoso
Sangre Protena A Plasmtica del Embarazo (PAPP-A)
Sangre Fraccin libre de la B-HCG (Gonadotropina Corinica Humana)
biopsia de vellosidades coriales (biopsia de placenta)
amniocentesis
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej. Tamizaje prenatal (Embarazadas)
Segundo trimestre (15 - 18 semanas de gestacin)
Sangre Estriol
Sangre Alfa fetoprotena srica
Sangre Gonadotropina Corinica Humana total (HCG)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Probabilidadenfermo
Positivos prueba
Poblacin (N)
Probabilidadsano
FN: Falsos Negativos
VP: Verdaderos Positivos
VN: Verdaderos NegativosFP: Falsos Positivos
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Probabilidadenfermo
Positivos prueba
Poblacin (N)
Probabilidadsano
FN: Falsos Negativos (Probabilidad enfermo la prueba sea negativa)
VP: Verdaderos Positivos (Probabilidad enfermo la prueba sea positiva)
SENSIBILIDAD
VN: Verdaderos Negativos (Probabilidad sano la prueba sea negativa)
ESPECIFICIDAD
FP: Falsos Positivos (Probabilidad sano la prueba sea positiva)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Antes (Preprueba) Despus (Postprueba)
Estado de salud Estado de salud
P
r
u
e
b
a
P
r
u
e
b
a
SENSIBILIDAD y ESPECIFICIDAD
son propiedades intrnsecas de prueba
Valor constante siempre que se hagan
en condiciones similares
aunque sea en diferente poblacin
VALORES PREDICTIVOS
no propiedades intrnsecas de prueba
Varan (dependen) en funcin de la
prevalencia de la enfermedad en la
poblacin
-
Cncer de prstata (adenocarcinoma, CaP)
Clasificacin del PSA: < 4 ng/ml menor probabilidad CaP
Entre 4 y 10 ng/ml zona Gris
> 10 ng/ml mayor probabilidad CaP
> 20 ng/ml cncer propagado no curable
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Riesgo de CaP
relacin con niveles bajos de PSA
-
Cncer de prstata
EEUU
VPP: 25% tacto rectal
VPP: 32% Antgeno Prosttico Especfico (diferencia significativa)
VPP: 47% ambos exmenes
Chile
VPP: 15,7% tacto rectal
VPP: 18,6 APE
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
Se decide realizar un estudio de tamizaje (cribado) de la enfermedad X en la
poblacin Y de 1000000 de personas. Se utilizar la @@@@ como prueba
tamiz que tiene una Sensibilidad de 0,66 y una Especificidad de 0,96. Estudios
epidemiolgicos han determinado que la prevalencia de la enfermedad es de 1
por 10000 personas (0.0001)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
Se decide realizar un estudio de tamizaje (cribado) de la enfermedad X en la
poblacin Y de 1000000 de personas. Se utilizar la @@@@ como prueba
tamiz que tiene una Sensibilidad de 0,66 y una Especificidad de 0,96. Estudios
epidemiolgicos han determinado que la prevalencia de la enfermedad es de 1
por 10000 personas (0.0001)
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
Antes (Preprueba)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
Se decide realizar un estudio de tamizaje (cribado) de la enfermedad X en la
poblacin Y de 1000000 de personas. Se utilizar la @@@@ como prueba
tamiz que tiene una Sensibilidad de 0,66 y una Especificidad de 0,96. Estudios
epidemiolgicos han determinado que la prevalencia de la enfermedad es de 1
por 10000 personas (0.0001)
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
Pasos en Tabla contingencia Preprueba:1. Determinar # enfermos a partir de Prevalencia
2. Determinar # sanos (Total Poblacin enfermos)3. Determinar Probabilidad Pos Enf a partir de SEN
4. Determinar Probabilidad Neg San a parir de ESP
5. Determinar Probabilidad Neg Enf (Enf Pos Enf)6. Determinar Probabilidad Pos San (San Neg San)7. Determinar Probabilidad Pos (Pos Enf + Pos San)
8. Determinar Probabilidad Neg (Neg Enf + Neg San)
Antes (Preprueba)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
Se decide realizar un estudio de tamizaje (cribado) de la enfermedad X en la
poblacin Y de 1000000 de personas. Se utilizar la @@@@ como prueba
tamiz que tiene una Sensibilidad de 0,66 y una Especificidad de 0,96. Estudios
epidemiolgicos han determinado que la prevalencia de la enfermedad es de 1
por 10000 personas (0.0001)
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
66
34
100
Pasos en Tabla contingencia Preprueba:1. Determinar # enfermos a partir de Prevalencia
2. Determinar # sanos (Total Poblacin enfermos)3. Determinar Probabilidad Pos Enf a partir de SEN
4. Determinar Probabilidad Neg San a parir de ESP
5. Determinar Probabilidad Neg Enf (Enf Pos Enf)6. Determinar Probabilidad Pos San (San Neg San)7. Determinar Probabilidad Pos (Pos Enf + Pos San)
8. Determinar Probabilidad Neg (Neg Enf + Neg San)
1999900
2
3
95990445
399966
400627
9599388
Antes (Preprueba)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
Se decide realizar un estudio de tamizaje (cribado) de la enfermedad X en la
poblacin Y de 1000000 de personas. Se utilizar la @@@@ como prueba
tamiz que tiene una Sensibilidad de 0,66 y una Especificidad de 0,96. Estudios
epidemiolgicos han determinado que la prevalencia de la enfermedad es de 1
por 10000 personas (0.0001)
Conclusin
Muchos FP a pesar de que la ESP es bastante alta.
Realizar pruebas de confirmacin a muchas personas para
acabar confirmando el diagnstico solo en 66 personas.
Cribados en enfermedades de baja prevalencia son costosos
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
Pasos en Tabla contingencia Postprueba:1. Determinar Probabilidad Enf Pos a partir VPP
Pos Enf (verdaderos enfermos) / Total Pos
66 / 40.062 = 0,0016
habr un enfermo por cada 1.600 positivos
2. Determinar Probabilidad San Neg a partir VPN
Neg San (verdaderos sanos) / Total Neg
959.904 / 959.938 = 0,99
resultado negativo hace altamente improbable
que se est enfermo
0,00161
0,992
Despus (Postprueba)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
66
34
1001
9999002
3
95990445
399966
400627
9599388
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
0,00161
0,992
Despus (Postprueba)Antes (Preprueba)
Es til la prueba para tamizaje poblacional con FP = 39996 y VPP = 0,0016?
Calcular Cociente de Probabilidad Positivo (CPP)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
66
34
1001
9999002
3
95990445
399966
400627
9599388
Estado de salud
P
r
u
e
b
a
0,00161
0,992
Despus (Postprueba)Antes (Preprueba)
Cociente de Probabilidad Positivo (CPP)
Probabilidad postprueba (VPP) la capacidad de deteccin de la prueba
Probabilidad preprueba (Prevalencia) la probabilidad de estar enfermo
0.0016
0.0001= 16 La prueba multiplica por 16 la capacidad de detectar la
enfermedad (a pesar de baja prevalencia y baja sensibilidad)
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Ej.
Se decide realizar un estudio de tamizaje (cribado) de la enfermedad X en la
poblacin Y de 1000000 de personas. Se utilizar la @@@@ como prueba
tamiz que tiene una Sensibilidad de 0,66 y una Especificidad de 0,96.
Estudios epidemiolgicos han determinado que la prevalencia de la
enfermedad es de 1 por 10000 personas (0.0001)
No existe informacin sobre la epidemiologa de la enfermedad (prevalencia)
Necesidad de estimar la Prevalencia de la enfermedad
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Estimacin de Prevalencia de la enfermedad
Poblacin = N
Prueba Pos = (VP + FP)
No se puede calcular cuantos son Neg Enf (FN) porque sera (Enf Pos Enf) y no se conoce Enf porque no se conoce la Prevalencia
Necesita conocer Enf
Conocemos
Enf = POS totales FP + FN
FP = (1-Prevalencia) (1-Especificidad) x N
FN = Prevalencia (1-Sensibilidad) x N
Conoce Sensibilidad = 0,66Especificidad = 0,96
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Estimacin de Prevalencia de la enfermedad
Ej.
Poblacin = 1000000
Prueba positivos = 40062 (66 + 39996)
Conocemos
Enf = POS totales FP + FN
Sensibilidad = 0,66Especificidad = 0,96
-
Pruebas de tamizaje o cribado poblacional
Estimacin de Prevalencia de la enfermedad
Pregunta
En poblacin adulta y poblacin infantil una prueba de tamizaje para
la enfermedad celiaca (EC) mejora la morbilidad, la mortalidad, la calidad de vida o la adherencia al tratamiento?
Respuesta
http://www.celiaconline.org/Secciones%20Web/Descargas/Archivos/C
eliaca.%20Estrategias%20digtcas.pdf
https://www.aepap.org/previnfad/pdfs/previnfad_celiaca.pdf
-
Diferencias entre
prueba de tamizaje o cribado (screening) y prueba diagnostica
Caractersticas Prueba
Tamizaje o cribado
Prueba
diagnostica
Aplicacin Sanos aparentes Presuntos enfermos
Practicado a Grupos de poblacin Individuos
Preferencia de la Prueba Alta Sensibilidad Alta Especificidad
Costo unitario Bajo Alto
-
Toma de decisiones diagnsticas y teraputicas:
rbol de decisiones
Siempre se parte de un problema clnico que hay que resolver.
Siempre se parte de una pregunta clnica que hay que responder.
Ej.
Paciente con dolor lumbar progresivo que no cede con el tratamiento mdico
sintomtico.
El paciente es candidato de operacin, pero tiene antecedentes de infarto
agudo de miocardio que podra presentar complicaciones en la intervencin.
La pregunta de partida es: Cul es la mejor alternativa teraputica para el
paciente? operar o no operar?
-
En el clculo de la Probabilidad esperada de xito, para diferentes
alternativas, que nos ayude a la toma de decisiones ante la incertidumbre o
duda teraputica de qu tratamiento elegir?, seguiremos las siguientes etapas
metodolgicas:
1. Elaborar un rbol de decisiones.
a. Nudos de decisin
b. Nudos de azar (probabilidad)
2. Asignar Probabilidades de ocurrencia.
3. Asignar Utilidades a cada una de los resultados (nudos de azar).
4. Calculo de las Utilidades esperadas de cada uno de los nudos de decisin.
a. Calculo de las Utilidad esperada para cada resultado o nudo de azar
b. Clculo de la Utilidad esperada para cada nudo de decisin
5. Eleccin de la mejor opcin.
6. Estudio de la Sensibilidad de la decisin. Anlisis del nudo de decisin con
la mayor utilidad esperada.
-
En el clculo de la Probabilidad esperada de xito, para diferentes
alternativas, que nos ayude a la toma de decisiones ante la incertidumbre o
duda teraputica de qu tratamiento elegir?, seguiremos las siguientes etapas
metodolgicas:
1. Elaborar un rbol de decisiones.
Representacin grfica, en forma de ramificaciones de un rbol, de las
diferentes posibilidades de actuacin teraputica y de los diferentes resultados
obtenidos con cada una de las intervenciones. Se representan
a. Nudos de decisin: Posibilidades de actuacin, es decidir las diferentes opciones
teraputicas. Se representan como un cuadrado. Ejemplo: operar y no operar.
b. Nudos de azar (probabilidad): Posibles resultados de un nudo de decisin. Se
representan como un crculo. Ejemplo: los diferentes resultados que pueden obtenerse
si se opera al paciente es que sobreviva (y este a su vez que sobreviva con resolucin
completa, con mejora parcial o que los sntomas le persistan) y que fallezca.
En el caso de no operar los posibles nudos de azar son: curacin espontnea, mejora
parcial y que no mejore.
-
1. Elaborar un rbol de decisiones.
a. Nudos de decisin
b. Nudos de azar (probabilidad)
Cuadrado = nudos de decisin
Crculos = nudos de azar (probabilidad)
Rectngulos = resultados (terminal)
-
1. Elaborar un rbol de decisiones.
a. Nudos de decisin
b. Nudos de azar (probabilidad)
-
2. Asignar Probabilidades de ocurrencia.
A cada resultado (nudo de azar o probabilidad) se le asigna una probabilidad de
que ocurra o se presente ese resultado. La asignacin se realiza teniendo en
cuenta la experiencia propia, las indicaciones de los expertos o la informacin
de la literatura cientfica. La suma de las probabilidades de ocurrencia de todos
los resultados asociados a un nudo de decisin suman 1 100.
Ejemplo: En el caso de intervencin en estos pacientes, el riesgo de que
fallezca por complicaciones en la anestesia es del 13% (0.13).
La probabilidad de ocurrencia de que sobreviva (la otra posibilidad de resultado)
es del 87% (0.87), obtenido de restar a 1 a 100 la probabilidad de
fallecimiento (1-0.13; 100-13).
-
3. Asignar Utilidades a cada una de los resultados (nudos de azar).
La utilidad es un valor numrico que se adjudica a un resultado.
El valor se asigna teniendo en cuenta las preferencias de ocurrencia de cada
uno de los resultados (es decir que resultado preferimos que ocurra).
El valor que se le asigna puede estar entre 0 y 1. La utilidad 0 correspondera
al peor resultado (ej: la muerte) y el valor 1 correspondera al mejor resultado
(ej: la curacin sin secuelas).
Ordenar los resultados por orden de preferencia y asignar a cada uno un valor
de preferencia comprendido entre 0-1.
En el momento de asignar la utilidad hay que tener en cuenta las preferencias
del paciente, los conocimientos cientficos existentes y/o la experiencia del
mdico.
-
4. Calculo de las Utilidades esperadas de cada uno de los nudos de decisin.
Se establece en dos fases:
a. Calculo de las Utilidad esperada para cada resultado o nudo de azar:
multiplicar la probabilidad de ocurrencia de ese resultado por la utilidad
asignada.
b. Clculo de la Utilidad esperada para cada nudo de decisin: sumar las
utilidades esperadas de cada uno de los resultados de un nudo de decisin.
-
5. Eleccin de la mejor opcin.
La mejor opcin teraputica se corresponde con el nudo de decisin que
presenta una mayor utilidad esperada. En el ejemplo, no se opera tiene una utilidad esperada del 87% y el se opera una utilidad del 81%.
6. Estudio de la Sensibilidad de la decisin.
Anlisis del nudo de decisin con la mayor utilidad esperada considerando
los intervalos de probabilidad de ocurrencia de cada uno de los resultados y
considerando las posibles utilidades asignadas a cada resultado.
-
Gua para el diagnstico clnico
diferencial de las lesiones de la
mucosa oral
http://www.dentalcare.es/educacion-
profesionales-odontologicos/mucosa-
oral.aspx?ModuleName=coursecontent&
PartID=0&SectionID=-1
-
Interpretacin de estudios de costo-efectividad en ginecologa
http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0034-74342011000200009&script=sci_arttext
rbol de decisin de vacunacin
contra el Virus del Papiloma Humano
(VPH)
NIC (Neoplasia Intraepiteliar Cervical)
-
http://zl.elsevier.es/es/revista/atencion-primaria-27/analisis-las-alternativas-terapeuticas-trastorno-panico-atencion-
13146915-originales-2010
Anlisis de las alternativas teraputicas del trastorno de pnico en atencin
primaria mediante un rbol de decisin + = mejora - = no respuesta al tratamiento
ATC: antidepresivos tricclicos
BZD: benzodiacepinas
ISRS: inhibidores selectivos
recaptacin de serotonina
TCC: terapia cognitivo-conductual
-
Toma de decisiones diagnsticas y teraputicas:
rbol de decisiones
Diagnstico Abdomen agudoTratamiento Abdomen agudo
Diagnstico infeccin
Bacteriana
ViralFngica
Diagnstico infestacinParasitaria
Gram +Gram - Teraputica
Anfenicoles
Estreptograminas
Oxazolinonas
Quinolonas
Sulfamidas
Penicilinas
Cefalosporinas
Monobactmicos
Carbapenemes
Glicopptidos
Aminoglcosidos
Macrlidos
Lincosamidas
Cetlidos
Tetraciclinas
Protozoos
Helmintos (Pla y Nema)Artrpodos
AerobiaAnaerobia