Confiabilidad Diagnóstica: Un Acercamiento a la asertividad

LESCA S.A. de C.V.
M.MVZ. Victor Manuel Carrera Aguirre
Soporte Técnico Salud Animal
[email protected]

MVZ. José Martin Fuentes Rodriguez
Asesor Técnico Comercial. Zona Centro
[email protected]

Victor Hugo Bautista Morales
Asesor Técnico Comercial. Zona Sur-Sureste
[email protected]

Usualmente en nuestra vida realizamos diagnósticos; regularmente sin darnos cuenta nos hemos preguntado ¿Qué ropa usaré hoy? ¿Qué celular me compraré? ¿Cómo administraré mi dinero?, sólo por mencionar algunos ejemplos. De esta manera nos hacemos una serie de cuestionamientos que van envueltos en un proceso de análisis y de toma de decisiones que finalmente se reflejará en una acción.

El diagnóstico clínico, es un ejemplo más que se aborda de manera metodológica. Lo definimos como un proceso inferencial, realizado a partir de un cuadro clínico, destinado a definir la enfermedad que afecta a una población animal. Como Médico Veterinario Zootecnista en medicina de poblaciones, el objetivo primordial del diagnóstico, es establecer la prevalencia o probabilidad de una enfermedad en función de un determinado perfil clínico o estado zoosanitario con un enfoque epidemiológico.

Términos como sensibilidad, especificidad, valores predictivos, valor de verosimilitud, etc., constituyen conceptos abstractos para algunos MVZ’s sin embargo, como responsables necesitamos entender estos conceptos, así podremos relacionarnos mejor con quienes realizan pruebas de diagnóstico, entender su utilidad y significado del resultado en una condición particular.

Es evidente que una buena prueba diagnóstica es la que ofrece resultados fidedignos identificando animales enfermos o sanos. Por lo tanto, las condiciones que se deben exigir a una prueba son:

• Validez: Es el grado en que una técnica mide lo que debe medir. La validez de una prueba diagnóstica depende de su capacidad para detectar correctamente la presencia o ausencia de la enfermedad que se estudia.
• Reproducibilidad: es la capacidad de la técnica para ofrecer los mismos resultados cuando se repite su aplicación en circunstancias similares.
• Seguridad: La seguridad viene determinada por el valor predictivo de un resultado positivo o negativo.

VALIDEZ

En una tabla de contingencia de 2 x 2 se exponen los resultados de una población para la presencia o ausencia de enfermedad.

Sensibilidad: A / A+C

La sensibilidad en una prueba diagnóstica hace referencia a su capacidad para detectar enfermedad y se expresa como el porcentaje de animales con enfermedad o que son verdaderos positivos. Una prueba con alta sensibilidad ayuda a descartar un diagnóstico, debido a que el objetivo es disminuir los resultados negativos falsos. Por ejemplo, sirve para controlar la prevalencia y posterior difusión de la enfermedad mediante programas de prevención primaria y secundaria.

Preguntas que responde la sensibilidad:

• ¿Cómo funciona la prueba en animales enfermos?
• ¿Cuántos resultados positivos se obtendrán en animales con la enfermedad?
• ¿Cuántos casos pueden ser identificados mediante un resultado positivo de la prueba?

La baja sensibilidad en una prueba, conduce a permitir la entrada de patógenos o prevalecer los animales enfermos como fuente de infección.

Especificidad: D / B+D

La especificidad en una prueba diagnóstica hace referencia a su capacidad para detectar ausencia de enfermedad y se expresa como el porcentaje de pacientes sin enfermedad en que la prueba es negativa. Una prueba con alta especificidad ayuda a confirmar un diagnóstico, debido a que el objetivo es disminuir los resultados positivos falsos. Por ejemplo, en el control paulatino de una enfermedad o evitando la entrada de nuevos agentes infecciosos.

Preguntas que responde la especificidad:

• ¿Cómo funciona la prueba en animales no enfermos?
• ¿Cuántos resultados positivos se obtendrán en animales sin enfermedad?
• ¿Cuántos animales sanos pueden ser identificados mediante un resultado negativo de la prueba?

La baja especificidad en una prueba, conduce a la eliminación de animales que clínicamente sanos serológicamente falsos positivos, reflejándose en pérdidas económico-productivas.

La probabilidad “pretest” es la prevalencia de la enfermedad en la población de la que procede el paciente.

Por lo tanto, la sensibilidad y especificidad permite valorar la validez de una prueba diagnóstica, estos parámetros proporcionan información acerca de la probabilidad de obtener un resultado positivo o negativo en función de la verdadera condición del enfermo con respecto a la enfermedad.

En la situación interpretativa más simple, una prueba positiva en un sólo animal significa que dicho animal se ha expuesto previamente a un antígeno (infecciosos o vacuna), pero no significa que el animal esté infectado en ese momento con el agente infeccioso entonces, ¿Cuánta confianza se puede depositar en un resultado positivo o negativo? Si la prueba es altamente específica, se puede tener mucha confianza en un resultado positivo; de la misma manera, si la prueba es altamente sensible puede tenerse mucha confianza cuando aparezca un resultado negativo. Si un animal resultara positivo a App mediante fijación del complemento (alta especificidad y baja sensibilidad) entonces, se le puede tener confianza. Por el contario, si el animal resultara negativo a App con la misma prueba citada pero sale positivo con la prueba de ELISA (alta sensibilidad y baja especificidad), se deberá tener menor confianza por lo que será necesario repetir la prueba en el animal o probar a otros animales de la misma población para obtener mayor información.

SEGURIDAD

Cuando a un grupo de animales se le realiza alguna prueba con algún objetivo específico, el Médico Veterinario carece de información “a priori” acerca de su verdadero diagnóstico, así que: ante un resultado positivo o negativo en la prueba, ¿cuál es la probabilidad de que los animales analizados estén realmente enfermos o sanos?

VALOR PREDICTIVO POSITIVO (VPP): A / A+B

Es la probabilidad de padecer la enfermedad si se obtiene un resultado positivo en la prueba. Es decir, se trata de los enfermos con prueba positiva de entre todos los tests positivos. Este concepto se denomina también probabilidad “a posteriori” o probabilidad “post-test”

VALOR PREDICTIVO NEGATIVO (VPN): D / C+D

Es la probabilidad de que un animal con un resultado negativo en la prueba esté realmente sano. Se trata de los animales libres de enfermedad y con test negativo dentro de todos aquéllos con prueba negativa.

Los valores predictivos, tanto el positivo como el negativo dependen de forma muy importante de la prevalencia de la enfermedad. Al aumentar la prevalencia crece el valor predictivo positivo para una misma sensibilidad y especificidad; lo cual se debe, fundamentalmente, a que disminuye el número de falsos positivos. Por otra parte, cuando disminuye la prevalencia, se reduce también el valor predictivo positivo y aumenta el negativo, dado que para una misma sensibilidad y especificidad, disminuyen los falsos negativos.

RAZONES DE VEROSIMILITUD

Son parámetros independientes de la prevalencia de la enfermedad que aglutinan la información sobre sensibilidad y especificidad, por lo tanto estos parámetros no se ven afectados por la prevalencia. Sirven para valorar qué tan buena es una prueba diagnóstica y ayuda a seleccionar una prueba apropiada. Valora el impacto clínico de la prueba de estudio.

RAZÓN DE VEROSIMILITUD POSITIVA (RVP): (A/A + C)/(B/B + D)

Es el cociente entre la probabilidad de una prueba positiva en presencia de la enfermedad (sensibilidad) y la proba- bilidad de una prueba positiva en ausencia de la enfermedad (1-especificidad). Sensibilidad/(1-Especificidad).

RAZÓN DE VEROSIMILITUD NEGATIVA (RVN): (C/A + C)/(D/B + D)

Es el cociente entre la probabilidad de una prueba negativa en presencia de la enfermedad (1-sensibilidad), y la probabilidad de una prueba negativa en ausencia de la enfermedad (especificidad). (1-Sensibilidad)/Especificidad.

Estos cocientes resumen el mismo tipo de información que la sensibilidad y la especificidad expresando, además, cuántas veces es más probable que se encuentre un resultado positivo en animales enfermos en comparación con los sanos.

En la medida en que los valores de las razones de verosimilitud se alejen de 1 hacia ∞ (en el caso de la positiva), o hacia 0 (en la negativa); mejor será el cociente y la información que aporte a la prueba. Para una misma prevalencia, una prueba diagnóstica con una razón de verosimilitud positiva alta tiende a aumentar la probabilidad “post-test” de un resultado. En sentido contrario, para una misma prevalencia, una prueba diagnóstica con un valor de la razón de verosimilitud nega
iva alto, tiende a disminuir la probabilidad “postest” de un resultado.

Esto quiere decir que la probabilidad de que un positivo esté enfermo depende de lo frecuente o rara que sea la enfermedad en la población de la que procede. En los casos de prevalencia alta, un positivo ayuda más a confirmar la enfermedad y un negativo ayuda menos para descartarla. Por el contrario si la enfermedad es muy rara, un negativo permitirá descartar la enfermedad con una seguridad razonable pero un positivo nos ayudará mucho menos a la hora de confirmarla

De manera práctica se expone un ejercicio con valores finales:

• Se realizó un muestreo serológico en una piara reproductora de 8,500 hembras para enfermedad de PRRS, utilizando un kit comercial con 99% de sensibilidad y 97% de especificidad. Los valores predictivos se verán influenciados con una prevalencia del 30%

• VPP: 93.33%
• VPN: 99.56%
• RVP: 33 (94%)
• RVN: 0.01 (0.4%)

En este caso, se obtuvieron la cantidad de animales acorde a la sensibilidad (99%) y especificidad (97%), respectivamente. La probabilidad de que un animal esté enfermo o sano dentro de los analizados como positivos o negativos es del: 93.3% probable de que el animal esté enfermo y 99.56% de que el animal esté sano. Además, 33 veces más probable encontrar un resultado positivo en un enfermo que en un sano y 0.01 más probabilidad de encontrar un negativo en un enfermo que en un sano (falsos negativos).

Una razón de verosimilitud igual a 1, indica que el resultado de la prueba no modifica la probabilidad de obtener un animal enfermo. Si es mayor aumenta la probabilidad y si es menor la disminuye. Este parámetro es el que se utiliza para determinar la potencia diagnostica de la prueba (Nomograma de Fagan). Los cocientes de probabilidades no expresan una probabilidad directa, si no que nos ayudan a calcular la probabilidad posprueba de enfermedad.

En el ejemplo anterior, la probabilidad de encontrar un animal positivo en presencia de enfermedad asciende hasta 94% de potencia diagnostica mientras que la probabilidad de encontrar un negativo en ausencia de enfermedad es de 0.4% para descartar enfermedad.

CONCLUSIÓN

El conocimiento técnico de estos parámetros, debe usarse conjuntamente para valorar la prueba realizada e interpretar su resultado de acuerdo a una historia clínica, de esta forma sabremos si aplicamos la prueba correcta.

El Médico Veterinario Zootecnista debe de tomar la decisión de qué prueba de diagnóstico usar dentro de una gama de posibilidades. Es necesario que se promueva el conocimiento de las bondades de las pruebas de laboratorio disponibles en el mercado y que no se basen en su “popularidad” sin contemplar otras opciones. Es importante considerar las pruebas confirmatorias para descartar la presencia de agentes infecciosos en el hato o en animales con mayor valor genético.

Como resultado en una prueba de laboratorio; el manejo de la información, experiencia y sentido común del analista promueve la incertidumbre por ayudar a definir de manera óptima un diagnóstico con mayor certeza. El flujo de la información entre el personal, Gerente de Producción, MVZ encargado de granja y el Analista de Laboratorio, motiva un vínculo estrecho hacia la inferencia asertiva en el diagnóstico.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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2. Gómez de la Cámara A: Caracterización de Pruebas Diagnósticas. Epidemiología Clínica y Bioestadística. Madrid: IDEPSA, 43-46, 1998.

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4. Argimon Pallas J., Jiménez Villa J. Métodos de Investigación Clínica y Epidemiológica. 2004 3° Edic. Elsevier.

5. Pita Fernández, S., Pértegas Díaz, S. Pruebas diagnóstica: Sensibilidad y especificidad. Cad Aten Primaria 2003; 10: 120-124.

6. Álvarez Cáceres R. Estadística aplicada en ciencias de la salud. Madrid: Díaz de Santos; 2007.

7. Ávalos O. Las pruebas diagnósticas. Su aplicación en los estudios epidemiológicos. 2000 Nefrología. Vol. XX. Número 5.

Artículo publicado en Los Porcicultores y su Entorno Marzo-Abril 2015