De una tabla 2×2 a sensibilidad, especificidad y valores predictivos.
Introduce las cuatro casillas de tu tabla 2×2 y obtén sensibilidad, especificidad, valores predictivos, razones de verosimilitud y exactitud, cada uno con un intervalo de confianza del 95%. Tus números nunca salen del navegador.
La misma prueba se ve distinta en otra clínica
La sensibilidad y la especificidad pertenecen a la prueba. Los valores predictivos no, cambian con lo frecuente que sea la enfermedad. Informar el par correcto, con intervalos, es lo que un revisor espera.
Una estimación puntual no basta
Los estudios de exactitud diagnóstica siguen STARD, que espera sensibilidad y especificidad con intervalos de confianza del 95%. Aquí obtienes ambos.
El VPP y el VPN no son fijos
Introduce una prevalencia para tu entorno y la herramienta reexpresa los valores predictivos para él, la razón clásica por la que una prueba fuerte decepciona en la práctica.
También razones de verosimilitud
Las razones de verosimilitud combinan sensibilidad y especificidad en un solo número que puedes aplicar a un paciente concreto, y aquí llegan con intervalos.
Deja que un médico investigador con nombre haga el análisis diagnóstico
Las curvas ROC, los puntos de corte óptimos, la comparación de dos pruebas y los diseños pareados o por conglomerados necesitan más que una 2×2. El servicio de estadística de Rigora entrega el análisis, las figuras y el informe, hechos por un médico investigador que publica.
Preguntas
¿Cuál es la diferencia entre sensibilidad y especificidad?
La sensibilidad es la proporción de personas con la enfermedad que dan positivo. La especificidad es la proporción sin la enfermedad que dan negativo. Ambas son propiedades de la prueba y no dependen de lo frecuente que sea la enfermedad.
¿Por qué el VPP y el VPN cambian con la prevalencia?
Los valores predictivos responden a la pregunta del paciente, dado mi resultado tengo la enfermedad, y eso depende de lo frecuente que sea la enfermedad. La misma prueba tiene un valor predictivo positivo más bajo en un cribado de baja prevalencia que en una clínica de alta prevalencia.
¿Qué es una razón de verosimilitud?
Una razón de verosimilitud combina sensibilidad y especificidad en un número que indica cuánto cambia un resultado las probabilidades de enfermedad. Una razón positiva por encima de 10, o una negativa por debajo de 0,1, suele considerarse evidencia fuerte.