Como hemos visto en la entrada previa, el cociente de probabilidades me da una idea de la utilidad de una prueba diagnóstica una vez la hemos aplicado y conocemos su resultado en un paciente. Si tiene determinados valores me confirma que dicho resultado es relevante. Vimos también que el cociente de probabilidades se obtiene a partir de la sensibilidad y especificidad de una prueba y que, al contrario que los valores predictivos, no depende le la probabilidad preexamen o de la prevalencia de la condición a estudio.
Lo que proponemos ahora es conocer la probabilidad de que un paciente tenga o no la condición o enfermedad que se estudia mediante una prueba validada, teniendo en cuenta los cocientes de probabilidades de dicha prueba y la probabilidad estimada previamente (preprueba, preexamen o pretest). Es decir, si sé cuánto de relevante es el resultado de la prueba y la prevalencia de la condición (o la estimación de la probabilidad preprueba a partir de anamnesis y examen físico), ¿cuál es la probabilidad de confirmar ese resultado?
La prevalencia será la de la población a la que pertenezca nuestro paciente o usuario. Pero, si tenemos en cuenta la experiencia del profesional y los datos de la historia clínica, se hace la estimación “personalizada” para ese paciente. Esta es la situación más típica a la que se enfrenta un fisioterapeuta. Con el dato de la probabilidad preprueba y los de los cocientes de probabilidades (o razones de verosimilitud o likehood ratios) obtengo una probabilidad posprueba de que el paciente tenga o no la condición. Para ello, podemos hacer los cálculos pertinentes según el teorema de Bayes, lo cual nos complica un poco la vida. O podemos, siendo prácticos, emplear un diagrama bidimensional que nos presenta el cambio de probabilidades, de la preprueba a la posprueba, el nomograma de Fagan:
Su uso es sencillo. Simplemente se trazan dos líneas que unen la posibilidad preprueba estimada y que pasa por cada uno de los valores de los cocientes de probabilidades positivo y negativo, hasta la línea vertical que marca las probabilidades posprueba para cada cociente de probabilidades. Pero, siendo aún más pragmático, podemos hacer uso de una calculadora en línea (esta o esta otra calculadora), en la que introduciendo los valores conocidos antedichos obtenemos las misma probabilidades posprueba.
Así pues, en las entradas previas y aquí hemos intentado entender y hacer entender cómo reconocemos, en base a los estudios disponibles, si una prueba es válida; y si los resultados en nuestro paciente predecirán el diagnóstico correcto (¿tiene o no la condición o enfermedad?) con un cierto margen de seguridad. Todo eso lo encontraremos en la literatura.
La cuestión un tanto espinosa que, llegado este punto, debemos considerar ante una eventual molestia, dolor o dificultad, ¿cuál es nuestra capacidad prediagnóstica? En definitiva, ¿cómo se estima la probabilidad preprueba?
Siguiente entrada de la serie.
Para saber más:
- Likelihood ratio (razón de verosimilitud): definición y aplicación en Radiología https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048761916301910. Artículo con ejemplo de utilización de nomograma de Fagan, y que utiliza todas las variables estadísticas de las que hemos hablado.
- Estudios que evalúan un test diagnóstico: interpretando sus resultados https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-98872008000900018 Artículo que comprende y explica los elementos de evaluación de las pruebas diagnósticas de una manera completa y muy comprensible.
- Razón de verosimilitud y nomograma de Fagan http://www.elsevier.es/es-revista-revista-calidad-asistencial-256-articulo-razon-verosimilitud-nomograma-fagan-2-S1134282X13000523
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