9788418892943. Browner_Diseño de investigaciones clínicas_5e

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Sección II • Diseños de estudios

sin infecciones. Por lo tanto, el LR para ese resultado de la prueba es 36%/0.44% = ~82. 7 Este primer LR corresponde al primer segmento de línea en la curva ROC superior de la figura 13-1, que va desde el origen hasta el punto menor de 5000, donde la sensibilidad fue del 36% y la especificidad del 0.44%. De hecho, las pendientes de los segmentos de línea de la curva ROC corresponden a los LR de los intervalos definidos por los puntos de inflexión circundantes. Cuando las pruebas se utilizan en la clínica, el LR del resultado de la prueba puede combinarse con la información previa (la probabilidad previa a la prueba o preprueba) utilizando el teorema de Bayes para estimar la probabilidad de que el paciente presente la enfermedad teniendo en cuenta el resultado de la prueba (la probabilidad posterior o posprueba). La fórmula para hacerlo es: Posibilidades preprueba × LR = Posibilidades posprueba donde las posibilidades se relacionan con la probabilidad por posibilidades = − P P 1 y P = Por ejemplo, en un neonato cuya probabilidad de infección grave antes de la prueba era del 1% (posibili dades preprueba 1%/99% = 0.0101), si el recuento de leucocitos era inferior a 5000/µl, la posibilidad de infección después de la prueba sería de 0.0101 × 82 = 0.83 y la probabilidad de infección después de la Posibilidades 1 + Posibilidades . Riesgos absolutos, cocientes de riesgos, diferencias entre riesgos y cocientes de riesgos instantáneos El análisis de los estudios de pruebas pronósticas es similar al de otros estudios de cohortes. Si todos los participantes en un estudio de pruebas pronósticas son seguidos durante un período determinado (digamos, 1 año) con pocas pérdidas de contacto, los resultados pueden analizarse como un simple estudio de cohortes con riesgos absolutos, cocientes de riesgos y diferencias entre riesgos. Especialmente cuando el seguimiento es completo y de corta duración, los resultados de los estudios de pruebas pronósticas se resumen a veces como los de pruebas diagnósticas, con el uso de la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo, los LR y las curvas ROC. Por otra parte, cuando los participantes en el estudio son seguidos durante distintos períodos, es preferible usar una técnica de análisis de supervivencia que tenga en cuenta la duración del seguimiento y permita estimar los cocientes de riesgos instantáneos. Calibración En el caso de las pruebas pronósticas, cuyo objetivo es guiar las decisiones mediante la estimación de la probabilidad de que se produzca una variable de valoración en un período definido, estas deben tener una discriminación más que buena (es decir, resultados diferentes para las personas que desarrollan y no desarrollan posteriormente la variable de valoración, según la medición del AUROC). También deben tener una buena calibración: la probabilidad prevista de una variable de valoración debe ser cercana a la probabilidad real. La cuantificación de la calibración requiere que la muestra del estudio se divida en gru pos (digamos, decilos) con probabilidades previstas similares del acontecimiento. A continuación, se com paran las probabilidades previstas en cada decilo con la proporción de individuos de este que experimentó el acontecimiento. Los resultados se suelen resumir en un gráfico de calibración , en el que las probabili dades observadas se representan en función de las previstas; si se utilizan decilos, este gráfico tendrá 10 puntos. Una calibración perfecta daría lugar a gráficos a lo largo de la diagonal (con pendiente = 1). Véase en Newman y Kohn una revisión de otras medidas de calibración, como el sesgo medio, el error absoluto medio, la puntuación de Brier y los cálculos del beneficio neto (12). 7 Para obtener el LR exacto, se podría calcular 32/90/(104/23.825) = 81453. Se redondeó porque se piensa que la mayoría de la gente que intenta entender el cálculo se limita a dividir los porcentajes: 36%/0.44% = 81.8. SAMPLE prueba (= Posibilidades 1 + Posibilidades ) sería 0.83/1.83 = 0.45 = 45%. Véase el texto de Newman y Kohn (11) o su sitio de Internet (www.ebd-2.net) para obtener más infor mación sobre el cálculo y el uso de los LR.