Diagnóstico: Evaluación de una prueba diagnóstica (1)
Las pruebas diagnósticas se desarrollan para detectar una enfermedad subclínica o para reemplazar otra técnica muy laboriosa o cara, por lo tanto una buena prueba diagnóstica debería tener una validez alta lo que significa que los porcentajes de resultados falsos positivos y falsos negativos deberían ser limitados. La validez se expresa en función de la Sensibilidad y la Especificidad, pero para determinarlas es necesaria una segunda prueba, llamada prueba de oro o estándar con una validez estimada del 100% aproximadamente.

Así pues la evaluación de la primera prueba se puede realizar fácilmente usando una tabla de contingencia de 2x2 entradas, a partir de la cual también se pueden calcular otros parámetros como el valor predictivo de un resultado positivo/negativo de la prueba (es decir, el porcentaje de animales positivamente/negativamente diagnosticados que realmente están infectados/sanos) y la prevalencia aparente (el número de animales positivos o enfermos dividido por el número total de animales diagnosticados).
Otros parámetros de interés para evaluar una prueba diagnóstica son la J de Youden y su intervalo de confianza y la fiabilidad o eficiencia de un test.

También pueden establecerse los límites de confianza para todos esos estadísticos usando una aproximación normal al error estándar para proporciones, y teniendo en cuenta el nivel de confianza deseado.

Para realizar los cálculos correspondientes a este módulo necesitaremos los siguientes datos:


Antes de evaluar una prueba diagnóstica debe indicar el tipo de datos del que dispone:

Nivel de confianza :   
Prueba evaluada :    
Prueba de oro :    
Número de verdaderos positivos :   -
Número de falsos positivos :   -
Número de falsos negativos :   -
Número de verdaderos negativos :   -
Resultados :   

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Estimación de valores predictivos




Ignacio de Blas, Facultad de Veterinaria, Universidad de Zaragoza ©2006
Ultima actualización: 19/02/2006