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Dr. Antonio Fernández Moyano. Internista. Jefe del Servicio de Medicina. Hospital San Juan de Dios del Aljarafe. Sevilla. @antoniofmoyano
Continuación del artículo ¿Tiene relevancia el valor predictivo de las pruebas para la práctica clínica? Parte 2.
¿Y si el escenario no es la realización de una prueba en un paciente, sino el cribado poblacional?
En este caso, lo que es necesario, es que ante una prueba positiva, la probabilidad de que la persona tenga la enfermedad, sea alta. Esto es un VPP elevado. Para ello se requieren dos condiciones esenciales: alta sensibilidad (elevada frecuencia de verdaderos positivos) y alta prevalencia de la enfermedad a diagnosticar.
Si se tiene en cuenta que una prueba de cribado inicia un proceso diagnóstico, que luego se verifica mediante otras pruebas de confirmación, lo más importante en una enfermedad grave es que no queden casos sin un diagnóstico de presunción, es decir, que inicialmente no haya falsos negativos.
Lo vemos con nuestro ejemplo. Recordemos los datos de sensibilidad y especificidad de la radiografía de tórax para detectar cáncer de pulmón en nuestra población descrita de hombres mayores de 65 años, fumadores con consumo acumulado de más de 60 paquetes/año y con síndrome consuntivo, hemoptisis y tos irritativa de más de 3 meses. Es del 99,4% (900/905) y 98,9% (94/95) respectivamente. En este grupo característico de pacientes, con una prevalencia del 90,5% de cáncer de pulmón (90 casos de cada 100), el VPP es del 99,9%. Así, si tuviéramos 10000 pacientes de estas características (figura 4), 9000 tendrían cáncer y 1000 no. Si le hiciéramos una radiografía de tórax a los 10.000 pacientes, de los 9000 que finalmente tuvieran cáncer, en 50 de ellos aproximadamente (sensibilidad 99,4%) la radiografía de tórax la interpretaríamos como normal y le diríamos que no lo tienen. Por otra parte, de los 1000 pacientes que no tienen cáncer, en 10 de ellos aproximadamente (especificidad 98,9%) le informaríamos (suavizando la información inicial), que tienen una radiografía de tórax sugestiva de cáncer.
Ahora bien, si en lugar de hacer una radiografía de tórax en estos pacientes (prevalencia del 90,5%), decidiésemos hacerla a la población general, donde la prevalencia de cáncer de pulmón es del 0,05 %, el VPP sería de 0,05 (5%). Esto conllevaría que si la hacemos una radiografía de tórax a la 10.000 personas de la población general (figura 5), identificaríamos a los 5 pacientes con cáncer de pulmón (prevalencia referida del 0,05%), pero indicaríamos que probablemente tengan cáncer a 105 personas que realmente no lo tienen.
Es decir que la selección adecuada del paciente (probabilidad pre-test) o prevalencia de la enfermedad en la población (probabilidad pre-test), al que le hagamos una prueba, es decir, la selección de riesgo, es relevante para todos.
¿Y cómo manejamos el riesgo de equivocarnos con el resultado de una prueba?
Ninguna prueba es 100% válida. Ese es uno de los grandes dilemas de la fase diagnóstica individual o de los programas para detección de enfermedades.
El beneficio potencial de lo que estamos ofreciendo, ¿compensa el daño que van a causar los falsos positivos? Es decir, ¿qué pasa cuando la radiografía de tórax sugiere que tienes un cáncer de pulmón, pero finalmente no lo tienes? Durante unas semanas/meses este escenario condiciona tu vida de manera muy importante, pudiendo llevar a tomar decisiones personales muy relevantes. Pero al final son buenas noticias, y -salvo que en esta fase de espera hayamos tomado decisiones irrevocables-, puede quedar en “menos mal”. Ahora bien, si ocurre al contrario, es decir, tienes un cáncer de pulmón, pero la radiografía no lo ha identificado, el resultado muy probablemente sea catastrófico.
Un falso positivo no sólo puede producirte una ansiedad que afecte seriamente la vida mientras se aclara, sino que también puede llevar a que se hagan otras pruebas para tratar de llegar a un mejor diagnóstico, y esos exámenes también son capaces de causar daños. Así, si en la radiografía de tórax que realizamos al hombre de nuestro ejemplo, fumador importante con síntomas respiratorios de gravedad, identificamos una imagen sospechosa, realizaremos una TC con contraste, que puede producirle una nefropatía toxica con insuficiencia renal que se convierta en crónica.
Y otra cuestión es el falso positivo. No es lo mismo que esto ocurra en una enfermedad grave que en una leve. Es decir, no es lo mismo decir que un paciente tiene un cáncer de pulmón sin que realmente sea así, a que se le indique que tiene un colesterol total por encima de 200 mg/dl sin que finalmente sea cierto. De manera similar puede plantearse con los falsos negativos. No es lo mismo que se le indique a un paciente que no tiene un cáncer de pulmón cuando realmente lo tenga, a que se le indique que no tiene fiebre.
En definitiva,
– esperemos de una prueba lo que nos puede dar. El valor de la herramienta diagnostica está no solo en su validez (S, E, RV), si no en la adecuada identificación del riesgo de la persona o población (probabilidad pre-test) a la que se lo aplicamos;
– es necesario incorporar al razonamiento clínico, la probabilidad de falsos positivos y negativos, así como la relevancia de las implicaciones de esta situación para las personas.
Para saber más:
- ¿Cómo leer un artículo de pruebas diagnósticas?
- ¿Cómo calcular la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo?
- Sensibilidad, especificidad y cálculo de curva ROC.
- Resumen en Fisterra.
- Normograma de Fagan.
- Importancia de las probabilidades preprueba en el uso de pruebas diagnósticas.
- Gestión de falsos positivos.
Muy útil e interesante. Enhorabuena por la iniciativa y gracias por el esfuerzo