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Preparando tu experiencia meskeIA
Sensibilidad, especificidad, valores predictivos, odds ratio, riesgo relativo y NNT
| Enfermo | Sano | |
|---|---|---|
| + Prueba + | Verdaderos + | Falsos + |
| - Prueba - | Falsos - | Verdaderos - |
VP = positivos correctos | FP = falsos positivos | FN = falsos negativos | VN = negativos correctos
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Esta calculadora es exclusivamente educativa para estudiantes de ciencias de la salud. Limitaciones críticas:
⚕️ Solo para fines educativos y académicos. Las decisiones diagnósticas y terapéuticas deben tomarlas médicos con acceso a la historia clínica completa del paciente.
meskeIA no asume ninguna responsabilidad por decisiones tomadas en base a los resultados de esta herramienta, ni por un uso inadecuado de la misma.
Conceptos clave, fórmulas y ejemplos prácticos
La estadística médica es esencial para interpretar pruebas diagnósticas y estudios epidemiológicos. Estas métricas ayudan a evaluar la utilidad clínica de tests y tratamientos.
Proporción de enfermos correctamente identificados por la prueba.
Fórmula: VP / (VP + FN)
Uso: Alta sensibilidad es crucial para pruebas de cribado.
Proporción de sanos correctamente identificados.
Fórmula: VN / (VN + FP)
Uso: Alta especificidad evita falsos positivos.
Probabilidad de estar enfermo si la prueba es positiva.
Fórmula: VP / (VP + FP)
Nota: Depende de la prevalencia.
Probabilidad de estar sano si la prueba es negativa.
Fórmula: VN / (VN + FN)
Nota: También depende de la prevalencia.
Razón de odds entre expuestos y no expuestos.
Fórmula: (a × d) / (b × c)
Uso: Estudios caso-control y transversales.
Pacientes a tratar para prevenir un evento.
Fórmula: 1 / ARR
Ideal: Cuanto menor, más efectivo el tratamiento.
Cuánto aumenta la probabilidad de enfermedad si la prueba es positiva.
Fórmula: Sensibilidad / (1 - Especificidad)
Interpretación:LR+ > 10 = cambio grande
Cuánto disminuye la probabilidad de enfermedad si la prueba es negativa.
Fórmula: (1 - Sensibilidad) / Especificidad
Interpretación:LR- < 0.1 = cambio grande
| Métrica | Definición | Fórmula | Rango | Cuándo usar | Ejemplo real |
|---|---|---|---|---|---|
| Sensibilidad | Proporción de enfermos que el test detecta correctamente | VP / (VP + FN) | 0 – 100% | Cribado poblacional, descartar enfermedad | PCR COVID: 95% sens → de 100 enfermos detecta 95 |
| Especificidad | Proporción de sanos que el test identifica correctamente | VN / (VN + FP) | 0 – 100% | Confirmación diagnóstica, evitar tratamientos innecesarios | Mamografía: 90% esp → de 100 sanas solo 10 dan falso positivo |
| VPP | Probabilidad de estar enfermo si el test es positivo | VP / (VP + FP) | 0 – 100% | Interpretar un resultado positivo en la práctica clínica | Prevalencia 1%: VPP = 16% aunque sensibilidad sea 95% |
| VPN | Probabilidad de estar sano si el test es negativo | VN / (VN + FN) | 0 – 100% | Descartar enfermedad en urgencias o cribados | D-dímero negativo: VPN >99% para TEP en probabilidad baja |
| Odds Ratio (OR) | Razón de la odds de enfermedad entre expuestos y no expuestos | (a × d) / (b × c) | 0 – ∞ (1 = sin asociación) | Estudios caso-control; eventos raros | OR = 3,2 → fumadores tienen 3,2 veces más odds de cáncer de pulmón |
| Riesgo Relativo (RR) | Razón del riesgo entre expuestos y no expuestos | Riesgo expuestos / Riesgo no expuestos | 0 – ∞ (1 = sin asociación) | Estudios de cohorte; comunicar riesgo a pacientes | RR = 2,5 → el grupo tratado tiene 2,5× el riesgo de recaída |
| NNT | Pacientes a tratar para prevenir un evento adverso adicional | 1 / ARR | 1 – ∞ (menor = mejor) | Comparar eficacia clínica, comunicar beneficio a pacientes | NNT = 25 → hay que dar estatinas a 25 pacientes para evitar 1 infarto en 5 años |
Situación: Evaluar si un test de antígenos puede sustituir a la PCR para el diagnóstico de COVID-19 en urgencias.
Construye la tabla 2×2 con los datos del laboratorio: PCR como gold standard, antígenos como test a evaluar. Con VP=180, FP=12, FN=20, VN=288: Sensibilidad 90%, Especificidad 96%, VPP 93,8%. Con prevalencia de urgencias del 30%, el VPP real es suficiente para iniciar aislamiento sin esperar PCR.
Clave: El médico usa sensibilidad para decidir si puede descartar con un negativo, y el VPP (con la prevalencia local) para saber cuánto confiar en un positivo.
Situación: Medir la asociación entre tabaco y cáncer de pulmón en una cohorte de 5.000 personas seguidas 10 años.
Tabla: fumadores con cáncer (a=120), fumadores sin cáncer (b=1.380), no fumadores con cáncer (c=30), no fumadores sin cáncer (d=3.470). OR = (120×3470)/(1380×30) = 10,05. RR = (120/1500)/(30/3500) = 9,33. IC 95% OR: [6,2 – 16,3] no cruza 1 → asociación estadísticamente significativa.
Clave:En cohortes preferir el RR (más intuitivo). El OR se usa cuando el evento es raro (<10% en expuestos) o en caso-control donde el RR no es calculable.
Situación: Decidir si incluir en la guía terapéutica un nuevo anticoagulante cuya eficacia se publicó como "reducción del riesgo relativo del 22%".
El ensayo: CER (control) = 5% eventos/año, EER (tratamiento) = 3,9% eventos/año. ARR = 5% – 3,9% = 1,1%. NNT = 1/0,011 = 91 pacientes/año para evitar 1 evento. La reducción relativa del 22% suena impresionante, pero el NNT de 91 con un fármaco de alto coste cuestiona su inclusión como primera línea.
Clave: Exigir siempre el NNT y el ARR además del RRR. Un RRR alto con ARR bajo indica que el beneficio absoluto es pequeño.
Situación: Comparar dos programas de cribado de cáncer colorrectal: test de sangre oculta en heces (TSOH) vs. colonoscopia cada 10 años.
TSOH: coste €15/persona, sensibilidad 74%, especificidad 96%. Colonoscopia: coste €600, sensibilidad 95%, especificidad 99%. En una población de 100.000 personas con prevalencia 0,5%: TSOH detecta 370 de 500 casos con 3.998 falsos positivos; colonoscopia detecta 475 con 998 falsos positivos. Cada caso adicional detectado con colonoscopia cuesta €280.000 más. La decisión depende de cuánto vale un falso positivo evitado.
Clave: El gestor pondera sensibilidad, especificidad, coste por caso detectado y coste de los falsos positivos (biopsias, ansiedad, complicaciones).
Aplica el test a estudio y el gold standard de forma ciega e independiente en la misma muestra de pacientes. Clasifica cada paciente en VP, FP, FN o VN. Ejemplo: evalúas test de antígenos frente a PCR en 500 pacientes de urgencias. Resultado: VP=180, FP=12, FN=20, VN=288.
Sensibilidad = 180/(180+20) = 90%. Especificidad = 288/(288+12) = 96%. Estas métricas son propiedades intrínsecas del test, no dependen de la prevalencia. La sensibilidad del 90% significa que el test falla en 1 de cada 10 enfermos.
En urgencias la prevalencia es 40%. VPP = (0,90×0,40)/[(0,90×0,40)+(0,04×0,60)] = 93,8%. VPN = (0,96×0,60)/[(0,96×0,60)+(0,10×0,40)] = 93,5%. Si aplicas el mismo test en cribado con prevalencia 1%, el VPP cae a 18%: la mayoría de positivos serán falsos.
Si el test da un valor numérico (ej. nivel de troponina en ng/L), varía el punto de corte y calcula cada par (sensibilidad, 1-especificidad). El área bajo la curva (AUC) resume el rendimiento global. AUC=0,95 para troponina de alta sensibilidad en infarto vs. AUC=0,60 para CK-MB total.
Para descartar enfermedad (cribado): priorizar sensibilidad alta aunque caiga la especificidad (punto de corte bajo). Para confirmar enfermedad: priorizar especificidad alta (punto de corte alto). El índice de Youden (Sensibilidad + Especificidad - 1) maximiza la suma; no siempre es el óptimo clínico.
Considera la probabilidad pre-test del paciente concreto (historia clínica, síntomas, factores de riesgo). Un LR+ de 8 eleva una probabilidad pre-test del 20% al 67%. El nomograma de Fagan permite hacer esto visualmente sin calculadora. Un resultado no se interpreta en el vacío: el mismo OR puede ser decisivo en un fármaco barato y irrelevante en uno caro con efectos adversos frecuentes.
Al paciente: usa frecuencias naturales ("de 100 personas como usted, 4 tendrán un infarto en 5 años sin tratamiento; con la pastilla serán 2"). Al comité clínico: presenta sensibilidad, especificidad, VPP, VPN, AUC y sus IC 95%. Nunca presentes solo la reducción relativa del riesgo sin el NNT y el ARR.
El VPP y VPN del artículo original son válidos solo para la prevalencia de ese estudio. Si el estudio se hizo en una clínica especializada con prevalencia 40% y tú trabajas en atención primaria con prevalencia 5%, recalcula el VPP con tu prevalencia. La fórmula: VPP = (Sens × prev) / (Sens × prev + (1-Esp) × (1-prev)).
Las reducciones de riesgo relativo (RRR) inflan la percepción del beneficio cuando el riesgo basal es bajo. "Reducción del 50% del riesgo de infarto" puede significar pasar de 2% a 1% (NNT=100) o de 20% a 10% (NNT=10). Usa siempre el NNT junto al tiempo de seguimiento del ensayo: "NNT=25 a 5 años".
Un OR=3,5 sin intervalo de confianza no dice nada sobre la precisión del estimador. IC [3,1 – 3,9] indica alta precisión (muestra grande, efecto real). IC [1,1 – 11,2] indica gran incertidumbre. Revistas de impacto como NEJM o Lancet exigen reportar IC 95% en todos los estimadores de asociación.
Si el gold standard tiene errores de clasificación (imperfect reference standard), la sensibilidad y especificidad del test a estudio estarán sesgadas. Ejemplo: la biopsia hepática tiene variabilidad interobservador del 20% en fibrosis → un test comparado contra ella puede parecer peor de lo que es. Considera estudios de concordancia del propio gold standard antes de aceptar los resultados.
No siempre se deben minimizar ambos por igual. En cribado de cáncer de cérvix, un falso negativo (cáncer no detectado) es mucho más grave que un falso positivo (colposcopia innecesaria). En cribado de sepsis neonatal, un falso positivo conlleva antibióticos innecesarios con riesgos propios. Adapta el punto de corte según qué error es más costoso en tu contexto clínico.
Un test con sensibilidad 95% en adultos jóvenes puede tener sensibilidad 70% en mayores de 80 años con comorbilidades. Un NNT calculado en pacientes de riesgo cardiovascular alto no aplica a población de bajo riesgo. Antes de implementar, verifica si la población del estudio es comparable a la tuya en edad, prevalencia y estadio de enfermedad.