ⓘ Valores predictivos. Los valores predictivos miden la eficacia real de una prueba diagnóstica. Son probabilidades del resultado, es decir, dan la probabilidad d ..

                                     

ⓘ Valores predictivos

Los valores predictivos miden la eficacia real de una prueba diagnóstica. Son probabilidades del resultado, es decir, dan la probabilidad de padecer no una enfermedad una vez conocido el resultado de la prueba diagnóstica. Se trata de valores post-test y dependen de la prevalencia de una enfermedad, es decir, del porcentaje de una población que está afectada por esa determinada patología.

¿Por qué son útiles los valores predictivos? La sensibilidad, especificidad y AUC área bajo curva son valores intrínsecos al test diagnóstico. Esto quiere decir que son valores teóricos, que no varían entre poblaciones y, por tanto, no tienen utilidad práctica por sí solos. En cambio, los valores predictivos positivo y negativo son índices que evalúan el comportamiento de la prueba diagnóstica en una población con una determinada proporción de enfermos por lo que sirven para medir la relevancia de la sensibilidad y especificidad en una determinada población.

  • Valor predictivo positivo PV+: probabilidad de tener la enfermedad si el resultado de la prueba diagnóstica es positivo.
P V + = Resultados positivos en enfermos Total de resultados positivos = V P F P + V P {\displaystyle \mathrm {PV} +={\frac {\text{Resultados positivos en enfermos}}{\text{Total de resultados positivos}}}=\mathrm {\frac {VP}{FP+VP}} }
  • Valor predictivo negativo PV-: probabilidad de no tener la enfermedad si el resultado de la prueba diagnóstica es negativo.
P V − = Resultados negativos en sanos Total de resultados negativos = V N V N + F N {\displaystyle \mathrm {PV} -={\frac {\text{Resultados negativos en sanos}}{\text{Total de resultados negativos}}}=\mathrm {\frac {VN}{VN+FN}} }
                                     

1. Definición estadística

En términos estadísticos, las pruebas diagnósticas se explican según el Teorema de Bayes.

Siendo E: estar enfermo, PE: probabilidad de estar enfermo prevalencia de la enfermedad, T+: resultado positivo en la prueba diagnóstica y T-:resultado negativo en la prueba diagnóstica.

Cálculo de los valores predictivos a partir de la sensibilidad SE, la especificidad SP y la prevalencia P.

  • Valor predictivo positivo
P E / T + = P E ∩ T + P E ∩ T + + P E ¯ ∩ T + = P E ⋅ P T + / E P E ⋅ P T + / E + P E ¯ ⋅ P T + / E ¯ → P V + = P ⋅ S E P ⋅ S E + 1 − P ⋅ 1 − S P {\displaystyle PE/T+={\frac {PE\cap T+}{PE\cap T++P{\overline {E}}\cap T+}}={\frac {PE\cdot PT+/E}{PE\cdot PT+/E+P{\overline {E}}\cdot PT+/{\overline {E}}}}\rightarrow PV+={\frac {P\cdot SE}{P\cdot SE+1-P\cdot 1-SP}}}
  • Valor predictivo negativo
P E − / T − = 1 − P ⋅ S P 1 − P ⋅ S P + 1 − S E ⋅ P {\displaystyle PE-/T-={\frac {1-P\cdot SP}{1-P\cdot SP+1-SE\cdot P}}}
                                     

2. Dependencia de los valores predictivos y la prevalencia

En líneas generales:

  • Si la prevalencia de una enfermedad es muy elevada por ejemplo, en poblaciones de alto riesgo el valor predictivo negativo tiende a bajar pues, al haber un mayor número de personas enfermas, aumenta el número de falsos negativos.
  • Si la prevalencia de una determinada enfermedad en una población es baja, el valor predictivo positivo PV+ tiende a ser bajo, ya que al haber una mayor número de personas sanas, se incrementa el número de falsos positivos. Es decir, si solo un porcentaje bajo de la población está afectado, un resultado positivo en una prueba no es concluyente por lo que había que hacer reconfirmar el resultado con una segunda prueba independiente.

A modo de ejemplo, suponiendo una prueba diagnóstica de SP = 99% y SE = 99% y partiendo de una población de 10 000 individuos, se calcularán los valores predictivos positivo y negativo teniendo en cuenta distintas prevalencias.

                                     

3. Problemas con los valores predictivos positivos y negativos

Otros factores individuales

Debido la dependencia de dichos valores respecto la prevalencia, se ha propuesto estandarizar la prevalencia del PE/T+ a un 50%. ​