9788418892943. Browner_Diseño de investigaciones clínicas_5e

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Capítulo 13 • Diseño de estudios de pruebas médicas

La variable de valoración en un estudio de prueba pronóstica conlleva lo que ocurre a los pacientes con una enfermedad, como cuánto tiempo viven, qué complicaciones desarrollan o qué tratamientos adi cionales necesitan. De nuevo, el cegamiento es importante, en especial si los médicos que atienden a los pacientes pueden tomar decisiones con base en los factores de pronóstico que se estudian. Uno de los problemas es que un mal pronóstico puede convertirse en una profecía autocumplida, haciendo que una prueba pronóstica parezca una variable de predicción de una variable de valoración más fuerte de lo que sería. Por ejemplo, Rocker y cols. (9) descubrieron que las estimaciones de los médicos tratantes sobre el pronóstico, pero no las de las enfermeras, se asociaban con la mortalidad en la unidad de cuidados intensivos. Esto podría deberse a que los médicos tratantes eran más hábiles en la estimación de la gravedad de la enfermedad, pero también a que sus estimaciones pronósticas tuvieron un mayor efecto que las de las enfermeras en las decisiones de retirar el apoyo vital. Para distinguir entre estas posibilidades, sería útil obtener las estimaciones del pronóstico de los médicos que asisten a los pacientes, además de los que participan en la toma de decisiones sobre el retiro del apoyo o en su estructuración. Por otro lado, las pruebas o puntuaciones pronósticas serán menos predictivas de la variable de valora ción si sus resultados preocupantes conducen a decisiones de tratamiento que luego mejoran el pronóstico. Por ejemplo, la capacidad de una prueba positiva del virus de la inmunodeficiencia humana para predecir la mortalidad a 10 años se reduce mucho si los pacientes tienen acceso a un tratamiento antirretroviral muy efectivo. Análisis Sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivo y negativo y exactitud La comparación de una prueba dicotómica con un método de referencia dicotómico puede resumirse en una tabla de 2 × 2 (tabla 13-2). La sensibilidad de una prueba se define como la proporción de pacientes con la enfermedad en quienes la prueba da la respuesta correcta (es decir, positiva); la especificidad es la propor ción de pacientes sin la enfermedad en quienes la prueba da la respuesta correcta (es decir, negativa). Si la muestra del estudio es representativa de la población a la que va dirigida la prueba, se pueden calcular dos parámetros adicionales. El valor predictivo positivo es la proporción de personas con pruebas positivas que tienen la enfermedad, mientras que el valor predictivo negativo es la proporción de personas con pruebas negativas que no tienen la enfermedad. Otra medida que a veces se usa para las pruebas diagnósticas es la exactitud : la proporción global de pacientes en quienes la prueba dio la respuesta correcta. Como tal, la exactitud es el promedio de la sen sibilidad y la especificidad, ponderada por la proporción de la muestra con la enfermedad. Por esta razón, la exactitud no es una medida estadística muy útil: una prueba sin valor puede tener una exactitud mayor del 99% para una enfermedad con una prevalencia menor del 1% simplemente por dar siempre un resul tado negativo. *Los valores predictivos positivos y negativos pueden calcularse a partir de una tabla de 2 × 2 como esta solo cuando la prevalencia de la enfermedad es (a + c)/(a + b + c + d). Este no será el caso si las personas con y sin la enfermedad se muestrean por separado (p. ej., 100 de cada una en un estudio con muestreo de casos y controles). SAMPLE TABLA 13-2 RESUMEN DE LOS RESULTADOS DE UN ESTUDIO DE UNA PRUEBA DICOTÓMICA EN UNA TABLA DE 2 × 2 MÉTODO DE REFERENCIA CON ENFERMEDAD SIN ENFERMEDAD TOTAL PRUEBA POSITIVO a Verdadero positivo c Falso negativo b Falso positivo a + b Valor predictivo positivo* = a/(a + b) NEGATIVO d Verdadero negativo c + d Valor predictivo negativo* = d/(c + d) TOTAL a + c b + d a + b + c + d Sensibilidad = a/(a + c) Especificidad = d/(b + d) Exactitud = a + d a + b + c + d