Precisión diagnóstica deutsch
ResumenLos resultados de las pruebas médicas son la principal fuente de información para la toma de decisiones clínicas. La información principal para evaluar la utilidad de las pruebas médicas para la correcta discriminación de los pacientes son las medidas de precisión. Para la estimación de las medidas de precisión de las pruebas, se pueden utilizar muchos diseños de estudio diferentes. El diseño del estudio está relacionado con la pregunta clínica a la que se quiere dar respuesta (diagnóstico, pronóstico, predicción), determina las medidas de precisión que pueden calcularse y puede influir en el riesgo de sesgo. Por lo tanto, es muy importante distinguir de forma clara y coherente los diferentes diseños de estudio en las revisiones sistemáticas sobre estudios de precisión de pruebas. En este trabajo, proponemos un algoritmo para la clasificación de los diseños de los estudios sobre la exactitud de las pruebas, que comparan los resultados de una prueba índice (la prueba a evaluar) con los resultados de una prueba de referencia (la prueba cuyos resultados se consideran correctos/el patrón de oro) en las revisiones sistemáticas.
Fig. 1Algoritmo para la clasificación de los diseños de estudios de precisión de pruebasImagen completa¿Es un estudio de precisión de pruebas? No siempre es directamente obvio si el estudio que se está considerando es realmente un estudio de precisión de pruebas porque los estudios pueden no informar de las medidas de precisión, sino que sólo proporcionan datos que permiten calcular las medidas de precisión (por ejemplo, la sensibilidad de la prueba cognitiva para el diagnóstico de la demencia). En otras palabras, los autores de la revisión sistemática deben comprobar si es posible calcular una tabulación cruzada 2 × 2 (véase la Tabla 1). Por lo tanto, el primer criterio del algoritmo es la pregunta de si el estudio es un estudio de precisión de la prueba.
Evaluación diagnóstica
Existen muchas listas de comprobación para la evaluación y la valoración crítica de los estudios de pruebas diagnósticas, ya que los informes suelen ser inadecuados[1][2], pero todas ellas incluyen alguna variación de tres preguntas críticas[2][3]:
En los estudios de pruebas diagnósticas se suelen comunicar dos tipos de resultados. Uno se refiere a la exactitud de la prueba y se refleja en la sensibilidad y la especificidad, a menudo definidas como la capacidad de la prueba para encontrar verdaderos positivos para el trastorno (sensibilidad) o verdaderos negativos para el trastorno (especificidad). Una prueba diagnóstica ideal no encuentra falsos positivos, pero al mismo tiempo no pasa por alto a nadie con la enfermedad (no encuentra falsos negativos) – ¡mucho más fácil de decir que de hacer!
La otra se refiere a los resultados de la prueba en la población analizada y se refleja en los valores predictivos (también llamados probabilidades posteriores a la prueba) y en los cocientes de probabilidad. Para definir brevemente estos términos, consideremos este ejemplo (basado en la referencia[5]):
1000 ancianos con sospecha de demencia se someten a una prueba índice y a un estándar de referencia. La prevalencia de la demencia en este grupo es del 25%. 240 personas obtuvieron un resultado positivo tanto en la prueba índice como en el estándar de referencia y 600 personas obtuvieron un resultado negativo en ambas pruebas. Las 160 personas restantes tuvieron resultados inexactos en las pruebas.
Las pruebas de diagnóstico son aquellas que: quizlet
National Institute for Health Research, Newcastle In Vitro Diagnostics Co-operative, Newcastle upon Tyne Hospitals National Health Services Foundation Trust, Newcastle upon Tyne, Inglaterra, Reino UnidoEncontrar artículos de Sara GraziadioLuke Vale1
National Institute for Health Research, Newcastle In Vitro Diagnostics Co-operative, Newcastle upon Tyne Hospitals National Health Services Foundation Trust, Newcastle upon Tyne, Inglaterra, Reino Unido4
Comparación de los ensayos de liberación de interferón gamma en tubo QuantiFERON-TB gold plus y QuantiFERON-TB gold en pacientes con riesgo de tuberculosis y en trabajadores sanitarios. Revista de microbiología clínica. 2018;56(7). 10.1128/JCM.00614-18
Rendimiento de los inmunoensayos enzimáticos disponibles en el mercado para la detección de anticuerpos contra el virus del herpes simple tipo 2 en poblaciones africanas. Journal of Clinical Microbiology. 2004;42(7):2961-5. 10.1128/JCM.42.7.2961-2965.2004
Predicción de la enfermedad inflamatoria intestinal en niños con dolor abdominal y diarrea: Pruebas de calgranulina-C versus calprotectina en heces. Archivos de enfermedades en la infancia. 2018;103(6):565-71. 10.1136/archdischild-2017-314081
Evaluación de pruebas de diagnóstico
Un tipo de revisión sistemática es la revisión de la exactitud de las pruebas diagnósticas (DTA). Además de investigar la precisión de las pruebas, lo ideal es que también investiguen por qué los resultados pueden variar entre los estudios, comparen el rendimiento de pruebas alternativas y ayuden al lector a situar las pruebas en un contexto clínico. Vea el siguiente vídeo y siga leyendo para saber más sobre las revisiones DTA.
Las revisiones DTA buscan todos los estudios relevantes sobre la precisión de las pruebas, evalúan la fiabilidad de los estudios y combinan sus resultados. De este modo, se obtiene la mejor estimación posible de la precisión de una prueba índice basada en todas las pruebas disponibles. Las revisiones DTA son sistemáticas porque buscan y analizan las pruebas de forma sistemática, según métodos predeterminados y publicados.
Una forma alternativa de informar sobre la exactitud de las pruebas es utilizar los valores predictivos positivos y negativos, que nos informan sobre la utilidad de un resultado positivo de una prueba índice y de un resultado negativo de una prueba índice, respectivamente; esto ayuda a los pacientes a comprender la fiabilidad de los resultados de sus pruebas. Los valores predictivos miden el número de resultados positivos de las pruebas índice que serán verdaderos positivos y el número de resultados negativos de las pruebas índice que serán verdaderos negativos. Cuanto más se acerquen los valores predictivos positivo y negativo al 100%, mejor será la prueba.