Sensibilidad y especificidad



  • La sensibilidad de una prueba, en estadística, mide la capacidad de una prueba para dar un resultado positivo si la hipótesis es cierta.

  • La especificidad de una prueba, en estadística, mide la capacidad de una prueba para dar un resultado negativo cuando la hipótesis no se verifica.


Tableau 1





















Enfermo No enfermo
Prueba positiva VP FP
Prueba negativa FN VN

 

La Tabla 1 muestra los posibles resultados al medir la validez intrínseca de una prueba. En esta tabla, observamos que:

  • VP (verdaderos positivos) representa el número de personas enfermas con una prueba positiva,

  • FP (falsos positivos) representa el número de personas no enfermas con una prueba positiva,

  • FN (falsos negativos) representa el número de personas enfermas con una prueba negativa,

  • VN (verdaderos negativos) representa el número de personas no enfermas con una prueba negativa.




 

La sensibilidad, o la probabilidad de una prueba positiva si hay enfermedad, se mide solo en pacientes. Está dado por:

Una medida de sensibilidad siempre va acompañada de una medida de especificidad. Este último se mide solo en pacientes que no son pacientes. Así, la especificidad, o probabilidad de obtener una prueba negativa en no pacientes, viene dada por:



La sensibilidad y la especificidad de una prueba permiten apreciar su validez intrínseca. Tomados por separado, no significan nada. Añadiremos que una prueba muy sensible (cercana al 100%) no tiene interés si su especificidad es muy baja.

Valor predictivo



  • El valor predictivo positivo es la probabilidad de que la enfermedad esté presente cuando la prueba es positiva.

  • El valor predictivo negativo es la probabilidad de que la enfermedad no esté presente cuando la prueba es negativa.


En la Tabla 1, el valor predictivo positivo es:



El valor predictivo negativo es :


El concepto de validez predictiva es muy importante ya que en una situación clínica es el resultado de la prueba que está disponible y es a partir de esta que el médico debe valorar si la enfermedad está presente o no.

Los valores predictivos dependen de la prevalencia de la enfermedad en la población.
Así, para la misma sensibilidad y especificidad, el valor predictivo negativo de una determinada prueba mejorará tanto como la enfermedad sea rara (poco prevalente) y el valor predictivo positivo de la misma prueba mejorará tanto como la enfermedad sea frecuente.

Cuando una prueba tiene un buen valor predictivo positivo, es especialmente cuando el resultado es positivo que es confiable.
Asimismo, una prueba con un buen valor predictivo negativo es confiable cuando su resultado es negativo. Por ejemplo, una prueba con un buen valor predictivo negativo y un mal valor predictivo positivo proporciona información válida si es negativa, pero es difícil de interpretar si su resultado es positivo (por ejemplo, dímeros D negativos y ausencia de trombosis, pocos valores tan positivo porque frecuentes elevaciones de síndromes inflamatorios)