En muchas circunstancias es muy costoso y difícil establecer el verdadero estado sanitario de una población animal. Esto frecuentemente conduce al uso de una prueba diagnóstica imperfecta como prueba estándar. La sensibilidad y la especificidad de esta prueba imperfecta no tienen que ser conocidas, aunque se presume que los valores predictivos son suficientemente aceptables para propósitos prácticos. Bajo estas circunstancias, una prueba diagnóstica alternativa tiene que ser comparada con la prueba imperfecta estándar. La concordancia o conformidad entre ambas pruebas se expresa por el valor de KappaEl coeficiente kappa de Cohen expresa la proporción de concordancia más allá del azar, de forma que un valor de kappa igual a 0 indica que no existe ninguna concordancia una vez descontado el factor azar, mientras si el valor de kappa es igual a 1 nos indica una concordancia total.
Para estimar kappa partiremos de una tabla de contigencia cuadrada (NxN) a partir de la cual se calcula el cociente entre la proporción observada de concordancia descontado el azar y la máxima proporción de conformidad no debida al azar. Según los valores obtenidos el grado de concordancia variará desde "desacuerdo" a "concordancia excelente". A modo de ejemplo si comparamos los diagnósticos de dos clínicos experimentados debería obtenerse un valor de kappa alrededor de 0.6, mientras que la concordancia entre los diagnósticos clínicos realizados sobre los mismos sujetos en diferentes ocasiones por un mismo clínico debería dar un valor de kappa entre 0.6 y 0.8.
Debe recalcarse que el valor de kappa no indica cual es el método que proporciona los mejores resultados en términos del número de animales sanos o enfermos correctamente diagnosticados, ni si ambas poseen la misma sensibilidad y especificidad, y tampoco sirve como medida de estos valores.
Para realizar los cálculos correspondientes a este módulo necesitaremos los siguientes datos:
- NC: el nivel de confianza deseado (normalmente se establece como 95%), para definir el intervalo de confianza de kappa
- N: la dimensión de la matriz cuadrada, que equivale al número de categorías diagnósticas de ambas pruebas A y B (debe ser el mismo para ambas, y su colocación en filas o en columnas no influye en el resultado).
- (Ax,By): el número de resultados de la categoría x que se han obtenido con la prueba A que se han diagnosticado en la categoría y por la prueba B.
Antes de calcular el grado de concordancia entre dos pruebas diagnósticas debe indicar el tipo de datos del que dispone:
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