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17 Sensibilidad Y Especificidad
Estadística
Universidad Autónoma de Nuevo León
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Prueba de Diagnóstico Sensibilidad y Specificity
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La sensibilidad y la especificidad son dos estadísticas importantes de dicha ayuda en la interpretación de los resultados de las pruebas de diagnóstico. La definición de la sensibilidad y la especificidad depende de la comprensión de los conceptos de aspectos positivos y negativos verdaderos y falsos:
Pruebas de un animal positivo y tiene la enfermedad: Los verdaderos positivos Falsos positivos: pruebas un animal positivo, pero no tiene la enfermedad Verdadero negativo: un animal pruebas negativas y no tiene la enfermedad Falso negativo: las pruebas de un animal negativo pero tiene la enfermedad
El valor máximo de sensibilidad y especificidad es 1,0 o 100% Es importante reconocer que ninguna prueba de diagnóstico tiene 100% de sensibilidad o especificidad.
Sensibilidad
La sensibilidad se refiere a la capacidad de una prueba para identificar correctamente a un individuo como tener la enfermedad. Si una persona tiene la enfermedad, la sensibilidad indica con qué frecuencia el resultado de la prueba será positiva. Matemáticamente, la sensibilidad es la probabilidad de una prueba es positiva cuando la enfermedad está presente:
Sensibilidad = número de verdaderos positivos número de verdaderos positivos + número de falsos negativos
Si una prueba tiene una alta sensibilidad y el resultado de la prueba es negativa, puede tener una alta confianza en que la persona no tiene la enfermedad. En otras palabras, una prueba con alta sensibilidad ayudará a descartar la enfermedad cuando el resultado es negativo.
Especificidad
La especificidad se refiere a la capacidad de la prueba para identificar correctamente a un individuo como libre de una enfermedad. Si una persona no tiene la enfermedad, la sensibilidad indica con qué frecuencia el resultado de la prueba será negativa. Matemáticamente, la sensibilidad es la probabilidad de una prueba de ser negativo cuando la enfermedad está ausente:
Especificidad = número de verdaderos negativos número de negativos + número de falsos positivos verdaderos
Si una prueba tiene gran especificidad y el resultado de la prueba es positivo, se puede tener una alta confianza en que el individuo tiene la enfermedad. En otras palabras, una prueba con alta especificidad ayudará a descartar o confirmar la enfermedad cuando el resultado es positivo.
Ejemplo
Existen varios exámenes para el diagnóstico de la paratuberculosis bovina, pero ninguno es altamente confiable por sí mismos. Una prueba que se utiliza ampliamente es para detectar anticuerpos contra las bacterias paratuberculosis utilizando una prueba de ELISA.
Con el fin de determinar la sensibilidad y especificidad de la prueba ELISA paratuberculosis, un proyecto de investigación se llevó a cabo en el que muestras de suero de 824 vacas fueron probados por ELISA, y luego se sacrificaron las vacas y varias pruebas adicionales (cultivo fecal, la cultura ganglio linfático, histopatología , PCR) se realizaron sobre muestras de cada vaca para proporcionar un diagnóstico definitivo de si cada vaca fue o no infectado. Los resultados de este ensayo se describen en la siguiente tabla como el número de vacas en cada una de cuatro categorías.
a = verdaderos positivos (animales infectados que dieron positivo b = falsos positivos (animales infectados que presenten resultados negativos) c = falsos negativos (animales no infectados que dieron positivo) d = verdaderos negativos (animales no infectados que dieron negative)
Utilizando los datos anteriores, se puede calcular la sensibilidad y especificidad de esta prueba ELISA:
Sensibilidad = a (a + c) = 84 (84 + 39) = 0,68 o 68% Sensibilidad = d (b + d)
= 693 (8 + 693)
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Índice de conicidad
Sensibilidad y especificidad
Dado un estimador para una variable estadística discreta binaria se definen dos valores asociados importantes: Sensibilidad y especificidad. Por ejemplo, dado un test estimador que clasifica la población en personas sanas y enfermas, tendremos: La sensibilidad nos indica la capacidad de nuestro estimador para dar como casos positivos los casos realmente enfermos; proporción de enfermos correctamente identificados. Es decir, la sensibilidad caracteriza la capacidad de la prueba para detectar la enfermedad en sujetos enfermos. La especificidad nos indica la capacidad de nuestro estimador para dar como casos negativos los casos realmente sanos; proporción de sanos
correctamente identificados. Es decir, la especificidad caracteriza la capacidad de la prueba para detectar la ausencia de la enfermedad en sujetos sanos.
Índice
DefiniciónEditar
SensibilidadEditar
La sensibilidad se define como:
Donde VP es verdaderos positivos y FN falsos negativos.
EspecificidadEditar
La especificidad de una prueba representa la probabilidad de que un sujeto sano tenga un resultado negativo en la prueba. La especificidad se define como:
Donde VN , serían los verdaderos negativos; y FP , los falsos positivos.
La sensibilidad es la fracción de verdaderos positivos y la especificidad la fracción de verdaderos negativos (FVN).
No obstante, cada prueba tendrá mayor o menos porcentaje tanto en especificidad (SP) como en sensibilidad (SE) dependiendo de su punto de corte. Lo ideal sería que no se solapasen y al hacer un test solamente obtuviésemos verdaderos positivos y verdaderos negativos pero no es así. Por ello lo importante conocer la especificidad y la sensibilidad de cada estimador que usemos.
Punto de corteEditar
Ver también Curva ROC
Dado un estimador de una variable con un parámetro ajustable, se puede hablar de sus curvas de sensibilidad y especificidad o curvas ROC (del inglés, receiver operating ). En ellas se representa la sensibilidad de la técnica diagnóstica frente el valor que se obtiene al restarle la especificidad a la unidad (1-especificidad). El área bajo la curva obtenida oscila entre un valor de 0,5 (no discrimina entre un positivo y un falso positivo) y 1 (test diagnóstico perfecto). Sabiendo esto, se puede jugar con los valores de especificidad y sensibilidad hasta ajustar nuestra técnica diagnóstica a lo deseado.
En diagnóstico clínico, cuando el valor de especificidad supera el 80%, se considera buena.
17 Sensibilidad Y Especificidad
Materia: Estadística
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