9788418892943. Browner_Diseño de investigaciones clínicas_5e

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Sección II • Diseños de estudios

1.00

< 20000

< 15000

0.75

< 10000

0.50

< 5000

0.25 Sensibilidad

Edad de 4 h o más Edad < 1 h

0.00

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1 – Especificidad

■ FIGURA 13-1 Curvas de rendimiento diagnóstico para el recuento de leucocitos (por µL) como factor de predicción de infección en recién nacidos (10). Cada punto representa un valor de corte diferente para calificar la prueba como anómala. A ≥ 4 h de edad, la prueba es bastante buena, pero a < 1 h no tiene valor.

Curvas de rendimiento diagnóstico Muchas pruebas diagnósticas arrojan resultados ordinales o continuos. Con estas pruebas, es posible obte ner diversos valores de sensibilidad y especificidad, dependiendo del valor de corte elegido para definir una prueba como positiva. Este equilibrio entre la sensibilidad y la especificidad puede visualizarse mediante una técnica gráfica desarrollada originalmente en la electrónica: las curvas ROC. El investigador selecciona varios puntos de inflexión y determina la sensibilidad y la especificidad en cada uno de ellos. A conti nuación, incluye la sensibilidad (o tasa de verdaderos positivos) en el eje de ordenadas como función de 1 − especificidad (tasa de falsos positivos) en el eje de abscisas. Por ejemplo, la línea superior de la figura 13-1 muestra los puntos de inflexión (por µL) para considerar positivo el recuento de leucocitos como una prueba de infección en recién nacidos de 4 h o más, junto a los correspondientes puntos de la curva ROC (los valores más bajos de los recuentos de leucocitos son más indicativos de infección a esta edad). Una prueba perfectamente exacta es aquella que alcanza la esquina superior izquierda del gráfico (100% de verdaderos positivos y ningún falso positivo). Una prueba sin valor sigue la diagonal desde la esquina inferior izquierda hasta la superior derecha: en cualquier punto de inflexión la tasa de verdaderos positivos es la misma que la de falsos positivos. En la figura 13-1 también se muestra que, a diferencia de cuando se realiza a las 4 h o más, cuando se hace a menos de 1 h de edad, el recuento de leucocitos no tiene valor para predecir la infección. El área bajo la curva ROC (AUROC, area under the ROC curve ), también llamada estadística C , propor ciona una estimación resumida de la discriminación de la prueba (lo bien que la prueba permite discri minar [diferenciar] entre las personas que presentan la enfermedad y las que no) y puede emplearse para comparar dos o más pruebas. 5 El área varía entre 0.5 para una prueba inútil y 1.0 para una perfecta (si el área es < 0.5, significa que se tiene que cambiar la definición de qué dirección de los resultados [mayor o menor] es más indicativa de enfermedad.) El AUROC para el recuento de leucocitos a la edad de 4 h o más fue de 0.86, mientras que a menos de 1 h fue de 0.51. 5 El AUROC es una buena medida de la discriminación de una prueba solo cuando la pendiente es monotónicamente decreciente, es decir, cuanto más alto (o más bajo, para las pruebas más anómalas cuando son bajas) es el resultado, más probable es la enfermedad. Cuando los resultados de las pruebas en un rango medio son normales y tanto los bajos como los altos pueden sugerir una enfermedad, el AUROC no es una buena medida de discriminación. En el caso de las cur vas ROC con pendientes monotónicamente decrecientes, el AUROC también puede usarse para comparar las pruebas diagnósticas; cuanto mayor sea esta, mejor será la prueba para discriminar entre las personas con y sin la enfermedad. SAMPLE