tema 1 (5) (2017)

Apunte Español
Universidad Universidad Santiago de Compostela
Grado Biología - 4º curso
Asignatura bioquímica clínica
Año del apunte 2017
Páginas 12
Fecha de subida 22/06/2017
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 Longitudinales: Comparación dentro del mismo paciente. Valores de referencia individuales Valores de referencia intraindividuales (longitudinales). Problema: imposible de llevar a la práctica No se pueden hacer todas las pruebas que se quieren.
La elección de las pruebas se hace en función de su valor semiológico, pero se debe considerar también el riesgo para el paciente (radioactividad), posibles molestias o la relación coste/beneficio.
Realizada la prueba interpretamos sus resultados comparando con los valores de las poblaciones de referencia (intervalo de referencia).
Las magnitudes que se determinan pueden tener mayor o menor capacidad discriminante (el solapamiento ente individuos enfermos y sanos, gráficas anteriores) La capacidad discriminante de una magnitud bioquímica es “la propiedad de producir resultados distintos en las dos poblaciones” TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 41 A mayor capacidad discriminante más útil es la prueba en diagnóstico.
Es inversamente proporcional al área de solapamiento.
Dado la variabilidad entre las personas, lo importante de un marcador no es el valor medio que presenta la población sana y la enferma sino los límites en que se encuentra ese valor en la población sana y enferma. Por lo tanto, la imprecisión (errores aleatorios) afecta mucho a la capacidad discriminante, pero no así la inexactitud (error sistemático) Si hay solapamiento, ¿cómo seleccionamos un punto de corte? a) Mediante selección subjetiva/empírica del valor discriminante en base a la experiencia del clínico. Se clasifica al individuo como enfermo o sano en función de la experiencia. Se usa poco.
b) Mediante límites de referencia: es lo más empleado, pero no está exento de riesgos.
Es objetiva: se establece el intervalo y los límites de referencia al 95%. Si el valor observado está fuera de esos límites de referencia (puntos de corte, valores discriminantes) entonces el individuo puede estar enfermo.
c) Mediante valores discriminantes óptimos/límites de decisión médica tomados por consenso. importante!!! no son los límites de referencia. se establecen de manera objetiva. representan anomalías de respuesta inmediata Valores discriminantes óptimos/límites de decisión clínica:   Límite de decisión clínica diferente a Límite intervalos de referencia Límite de decisión clínica se establece con información médica. Puede ser un “valor crítico” que implique una intervención médica inmediata, o bien, por ejemplo, un “punto de corte” con una elevada asociación con una enfermedad.
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 42 En los resultados de una analítica lo que normalmente vemos es nuestro dato comparado con el rango de referencia Establecer un punto de corte es arriesgado. Se pueden cometer errores diagnósticos porque en la zona de solapamiento puede haber sujetos enfermos con un valor por debajo del punto de corte (negativos falsos; NF) o individuos sanos que tengan un valor por encima del punto de corte (positivos falsos; PF).
Por tanto, se hablará siempre de PROBABILIDAD.
Dos términos nuevos: Sensibilidad y especificidad son dos indicadores de la capacidad (en términos de probabilidad) de una prueba para discriminar entre individuos sanos e individuos enfermos.
 Sensibilidad diagnóstica (SD) de una prueba: o Se calcula en los pacientes.
o Es la probabilidad de obtener un resultado positivo en un paciente con una enfermedad determinada a partir del punto de corte establecido.
o Es el porcentaje de individuos con la enfermedad en los que el test da positivo.
o Mide la capacidad para detectar la enfermedad cuando está presente.
o Cuanto menor sea el número de falsos negativos (NF) mayor será la sensibilidad de un test.
Cuanto menor sea el número de esos falsos negativos, mejor será la sensibilidad  Especificidad diagnóstica (ED) de una prueba: o Se calcula en los individuos sanos o Es la probabilidad de obtener un resultado negativo en un individuo sano (verdaderamente no enfermo) a partir del punto de corte establecido.
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 43 o o o Es el porcentaje de individuos sanos en los que el test da negativo.
Mide la capacidad de descartar la enfermedad cuando ésta no está presente.
Cuanto menor sea el número de falsos positivos (PF) mayor será la especificidad de un test.
Cuanto menor sea el porcentaje de falsos positivos mejor será la especificidad Si el punto de corte se desplaza hacia la derecha entonces disminuyen los falsos positivos (disminuye la sensibilidad) pero aumentan los falsos negativos (aumenta la especificidad).
Y viceversa, si el punto de corte se desplaza hacia la izquierda disminuyen los falsos negativos (se reduce la especifidad) y aumentan los falsos positivos (aumenta la sensibilidad) Para calcular ambas probabilidades (especificidad y sensibilidad) se selecciona un grupo de individuos que se separan en sujetos sanos y enfermos mediante un procedimiento diagnóstico de referencia exacto e independiente de la nueva prueba de la que vamos a evaluar su capacidad discriminante.
Si comparamos los resultados de la prueba que evaluamos y la de referencia vamos a obtener cuatro situaciones posibles: TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 44    Sensibilidad diagnóstica (SD)= enfermos positivos/total de enfermos= PC/(PC+NF), en donde PC es el número de positivos ciertos y NF el número de falsos negativos. Dado que la sensibilidad equivale a la tasa de verdaderos positivos, 100%-sensibilidad será la tasa de falsos negativos. Ej.: si la sensibilidad es de 75% la tasa de falsos negativos será de 100-75=25% 𝑃𝐶 𝑺𝑫 = (𝑃𝐶 + 𝑁𝐹) Especificidad diagnóstica (ED)= sanos negativos/total de sanos= NC/(NC+PF), en donde NC es el número de negativos ciertos y PF el número de falsos positivos. Dado que la especificidad es equivalente a la tasa de verdaderos negativos, 100%especificidad será la tasa de falsos positivos.
𝑁𝐶 𝑬𝑫 = (𝑁𝐶 + 𝑃𝐹) Por lo tanto, los errores vienen dados por los falsos negativos (1-sensibilidad) y los falsos positivos (1-especificidad).
Las pruebas diagnósticas ideales deben de tener una sensibilidad y especificidad del 100%. Una sensibilidad/especificidad menor del 80% no es recomendable en las pruebas.
A pesar de que generalmente tanto una elevada sensibilidad como especificidad (>80%) son deseables a veces esto no es posibles Por tanto, la selección del punto de corte óptimo dependerá de las necesidades Se maximiza la sensibilidad (cercana al 100%) cuando - - se pretende excluir una enfermedad, porque se necesita que haya un número bajo de negativos falsos, o bien cuando se intenta detectar una enfermedad oculta en una población. Se fija un valor suficiente o adecuado de especificidad (falsos positivos) y se maximiza la sensibilidad. Especialmente se hace esto si la enfermedad es seria, tratable y el tener positivos falsos no supone problema si se tratan.
o Ejemplo: Feocromocitoma.
o Otro ejemplo: a veces nos importa más detectar todos los posibles enfermos, como por ejemplo los de hepatitis, infectados por HIV (ELISA), etc, en el caso de las transfusiones de sangre o transplantes de órganos, aunque incluyamos a algunas personas sanas dentro del grupo de los enfermos. Los negativos falsos son inaceptables en estos casos se pretende confirmar la presencia de una enfermedad, porque se necesitan pocos falsos positivos. Se fija un valor suficiente de sensibilidad y se maximiza la especificidad. Se hace esto si la enfermedad es seria y no tratable, si el tratamiento erróneo de positivos falsos puede ser un problema (económico, psicológico, físico), o bien si el saber que no se tiene la enfermedad es importante psicológicamente.
o Ejemplo: Esclerosis múltiple o cáncer TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 45 Morbilidad (del latín "morbus", enfermedad): cantidad de individuos que son considerados enfermos en un espacio y tiempo determinados. Las tasas de morbilidad más frecuentemente usadas son la PREVALENCIA y la INCIDENCIA: Prevalencia: Es el porcentaje de casos (antiguos y nuevos) de una enfermedad patológica en un momento dado del tiempo o durante un período definido. La prevalencia también puede ser definida en términos de probabilidad; es decir, “la probabilidad que una persona tiene, perteneciendo a una determinada población, de sufrir una enfermedad concreta”.
- Prevalencia= PC+NF/(PC+PF+NC+NF) Incidencia: Es la rapidez con la que ocurre una enfermedad. También, la frecuencia con que se agregan (desarrollan o descubren) nuevos casos de una enfermedad/afección durante un período específico y en un área determinada. La INCIDENCIA es frecuencia con la que aparece una enfermedad en el tiempo y población - Ejemplo: la gripe tiene una baja prevalencia, porque afecta a un porcentaje relativamente pequeño de la población (baja prevalencia), pero se repite todos los años y con una elevada frecuencia en una determinada época del año (elevada incidencia).
Sensibilidad y especificidad son independientes de la prevalencia, porque sólo se calculan en función de los pacientes o de los individuos sanos.
Eficacia diagnóstica (EfD): - Es el cociente de individuos bien clasificados entre todos los individuos que componen la población.
EfD=resultados verdaderos/todos los resultados.
Cuando los errores (FP y FN) se reducen al mínimo la eficiencia se aproxima al 100%.
Es importante tener una eficiencia elevada cuando la enfermedad es seria, pero tratable y el tener resultados positivos falsos o negativos falsos es un problema.
Ejemplo: Diabetes mellitus, infarto de miocardio, etc Valor predictivo: - - Sensibilidad, especificidad y eficacia diagnóstica miden de forma indirecta la capacidad discriminante de una magnitud bioquímica, de manera que nos permiten valorar sus prestaciones semiológicas y compararlas con las de otras magnitudes.
Sin embargo, para un bioquímico clínico lo más interesante no es cuántos pacientes enfermos de entre todos los pacientes dan resultados positivos (sensibilidad), sino TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 46 - cuántos de los que dan resultado positivo realmente tienen la enfermedad; es decir, el valor predictivo de un resultado positivo.
Análogamente, para un bioquímico clínico lo más importante no es saber la proporción de individuos sanos de entre todos los individuos que dan un resultado negativo (especificidad), sino cuántos de los que dan negativo realmente están sanos; es decir, el valor predictivo de un resultado negativo.
Por lo tanto, cada prueba (magnitud) tendrá un valor predictivo, positivo o negativo. Este valor predictivo indica la seguridad que tenemos en la prueba para detectar individuos enfermos o sanos, lo que gano haciendo esta prueba.
- ¿Es aconsejable realizarla porque me va a permitir una mayor seguridad en el diagnóstico? ¿Puede ayudar a decidir sobre el tratamiento?.
Podemos hablar de: - - El valor predictivo positivo nos indica la posibilidad de confirmar una enfermedad. = positivos ciertos/(positivos ciertos+positivos falsos). Es la probabilidad de que el individuo con un resultado positivo tenga la enfermedad. Suele utilizarse para confirmar una enfermedad.
El valor predictivo negativo nos informa sobre la posibilidad de excluir la enfermedad.
=negativos ciertos/(negativos ciertos+negativos falsos). Es la probabilidad de que el individuo con un resultado negativo no tenga la enfermedad. Sirve para descartar una enfermedad.
El valor predictivo varía en función de: - 𝑉𝑃+ = La sensibilidad y especificidad de una prueba, que a su vez fluctúan en función del punto de corte elegido.
La prevalencia de la enfermedad en una población.
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 ∗ 100 (𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎) + [(1 − 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑) ∗ (1 − 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎)] TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 47 𝑉𝑃− = 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 ∗ (1 − 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎) ∗ 100 [(1 − 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑) ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎] + [𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 ∗ (1 − 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎)] Ejemplo: una magnitud bioquímica con una especificidad del 60% y una sensibilidad del 90% tiene, para una enfermedad con un 10% de prevalencia, un valor predictivo de un resultado positivo (Vp+) de: (0.9x0.1)/(0.9x0.1) + [(1-0.6) x (1-0.1)]= 0.2 (20%) Significado: Probabilidad del 20% de que el sujeto esté enfermo si el resultado de la prueba es positivo.
¿Es una buena prueba? El valor del 20% es muy bajo La prevalencia influye notablemente en el valor predictivo y la eficiencia. A medida que aumenta la prevalencia de la enfermedad el valor predictivo y la eficiencia aumentan también.
Esto quiere decir que con una prevalencia de un 5% es mejor olvidarse y no hacer la prueba, puesto que el valor predictivo será muy bajo.
Continuemos con el ejemplo.........considerando tres tasas de prevalencia distintas (1%, 5% y 20%), ¿Cuál es el valor predictivo de un resultado positivo?: Prevalencia del 1% (0.01): PC= 0.01 x0.9= 0.009 (0.9% de los resultados); NF= 0.01x0.1= 0.001; PF= 0.99x0.05= 0.0495; NC= 0.99 x0.95= 0.9405.
Valor predictivo+ =PC/PC+PF =0.009/0.009+0.0495= 0.154 (15.4%).
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 48 Significado: dentro de los resultados positivos que vamos a obtener sólo un 15% se dan en los individuos enfermos, mientras que el 85% de los resultados positivos se darán en los individuos sanos.
¿Es válida esta prueba?..............
Prevalencia del 5%: Valor predictivo+= 0.486 (48.6%). Casi un 50%....¿bueno?¿malo? Prevalencia del 20%: Valor predictivo+= 0.818 (81.8%). Elevado valor semiológico Dado que la prevalencia influye sobre el valor predictivo de una prueba está claro que “aunque una prueba analítica tenga una elevada sensibilidad y especificidad y funcione bien en una población su funcionamiento no tiene porque ser igualmente óptimo en otra población distinta que tenga una menor prevalencia”.
- Ejemplo: la detección de la isoforma de la creatina quinasa CK-MB (resultado positivo) en un paciente de una unidad de cuidados cardiacos (prevalencia del infarto de miocardio del 30-50%) tiene mayor valor predictivo que en los pacientes de urgencias (5% de infartos de miocardio).
Es importante un elevado valor predictivo de un resultado positivo cuando el tratamiento por error de un positivo falso puede tener consecuencias serias - Ejemplo: cáncer de pulmón.
Estrategia mejor: emplear los resultados de dos o más pruebas que se corroboren y confirmen entre sí.
- Ejemplo: en infarto de miocardio la detección de isoenzimas de LDH y de CK Sensibilidad, especificidad, EfD y valores predictivos se modifican si alteramos el punto de discriminación. Por lo tanto… ¿Cómo seleccionar un punto de corte óptimo? Las curvas ROC Curvas ROC (Relative Operating Characteristic): - - No hay una forma simple de seleccionar un punto de corte, la combinación óptima de sensibilidad y especificidad. La elección depende de la naturaleza de la enfermedad, de la población, del coste de tener negativos falsos o positivos falsos, etc.
Las curvas ROC permiten seleccionar un punto de corte. También se denominan curvas de rendimiento diagnóstico (CDR). Fueron los operadores de radar los que comenzaron a utilizarlas, y de ahí introducidas en investigación clínica por los radiólogos.
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 49 Para cada punto de corte tenemos unos resultados diferentes con respecto a la sensibilidad y la especificidad; si el umbral de decisión es muy bajo entonces habrá una elevada sensibilidad pero una baja especificidad, y viceversa...
En una curva ROC se representan la sensibilidad (eje de ordenadas; eje Y; tasa de positivos ciertos) de un método, generalmente cuantitativo, frente a la inespecificidad (eje de abscisas o X; 1- especificidad; tasa de falsos positivos) para todos los posibles puntos de corte dentro del área de solapamiento de las curvas.
Como sensibilidad e inespecifidad no dependen de la prevalencia entonces las curvas ROC tampoco están influenciadas por ésta. Así, con un único gráfico, representamos la capacidad discriminativa de una determinación bioquímica.
En eje Y la sensibilidad y en el eje X la inespecificidad (falsos positivos) A medida que vamos ganando sensibilidad vamos ganado inespecificidad (cuando es la línea recta) Lo ideal el ganar sensibilidad pero no ganar inespecificidad (línea curva). Esto nos permite establecer el mejor punto de corte El punto de la curva más cercano a la esquina superior izquierda representa el punto de corte con una mayor eficacia diagnóstica del test.
El área bajo la curva (AUC) nos da la probabilidad de que, ante un par de individuos, la prueba los clasifique correctamente. Si la prueba es perfecta el valor es de 1 (clasifica sin error al 100% de los individuos). Si el valor es de 0.5 entonces la prueba es inútil (información nula; sólo clasifica perfectamente al 50% de los individuos; “tirando un dado” daría el mismo resultado).
Estas curvas no dependen de la prevalencia TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 50 - AUC entre [0.50-0.70]: Baja eficacia diagnóstica AUC entre [0.70-0.90]: Buena eficacia AUC entre [0.90-1]: Excelente eficacia.
TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 51 Las curvas ROC son útiles para: - - Son esenciales para calibrar métodos diagnósticos, como por ejemplo la detección mediante ELISA de antígenos del VIH y la eliminación de los falsos negativos (a costa de aumentar la sensibilidad y los falsos positivos) que esta técnica produce.
Conocer el rendimiento de una prueba (área bajo la curva).
Comparar dos puntos de corte distintos y elegir el más apropiado.
Comparar dos curvas distintas (dos determinaciones bioquímicas), de manera que se pueda elegir la mejor, la que discrimina mejor pacientes de individuos sanos.
Elegir el punto de corte adecuado para cada paciente.
En pacientes con una cardiopatía crónica de los que se sospecha, por otros datos, que ha sufrido un infarto de miocardio, se puede medir la CK-MB, una magnitud muy específica de lesión cardiaca.
Sin embargo, debido a su baja sensibilidad podría dar negativa la prueba pero los pacientes haber sufrido realmente un infarto de hecho. Sin embargo, de dar positiva, sería efectivamente un infarto TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA BIOQUÍMICA CLÍNICA Y A LA PATOLOGÍA MOLECULAR 52 ...

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