++
Para una situación clínica particular, la utilidad de una prueba depende de las características de la prueba (sensibilidad y especificidad, que no son medidas predictivas), y de la probabilidad de que el paciente tenga la enfermedad antes de conocer el resultado de la prueba (probabilidad previa a la prueba). Los resultados de una prueba útil modifican de manera sustancial la probabilidad de que el paciente tenga la enfermedad (probabilidad posterior a la prueba). La figura e2–4 muestra cómo puede calcularse la probabilidad posterior a la prueba a partir de la sensibilidad y especificidad conocidas de la prueba y de la probabilidad de enfermedad (o prevalencia de la enfermedad) calculada antes de la prueba, con base en el teorema de Bayes.
++
La probabilidad de enfermedad estimada antes de la prueba, basada en datos de prevalencia, opinión informada o guías de consenso (p. ej., sistemas de puntuación de predicción de enfermedades), tiene un efecto profundo en la probabilidad de enfermedad posterior a la prueba. Como se demuestra en el cuadro e2–4, cuando se usa una prueba con 90% de sensibilidad y especificidad, la probabilidad posterior a la prueba puede variar de 8% a 99% de acuerdo con la probabilidad de enfermedad anterior a la prueba. Más todavía, a medida que la probabilidad de enfermedad antes de la prueba disminuye, es más probable que un resultado positivo de la prueba represente un falso positivo.
++
++
A manera de ejemplo, supóngase que el médico desea calcular la probabilidad de cáncer de próstata posterior a la prueba mediante la prueba de PSA y un valor de corte de 4 ng/ml (4 mcg/L). Con los datos que se muestran en la figura e2–5, la sensibilidad es de 90% y la especificidad de 60%. El médico calcula la probabilidad de enfermedad anterior a la prueba con base en toda la evidencia disponible y después calcula la probabilidad posterior a la prueba con el método que se muestra en la figura e2–4. La probabilidad anterior a la prueba de que un hombre saludable de 50 años tenga cáncer de próstata es equiparable a la de la prevalencia del cáncer de próstata en dicho grupo de edad (probabilidad = 10%) y la probabilidad posterior a la prueba después de una prueba positiva es sólo de 20%. Incluso aunque la prueba sea positiva, aún hay una posibilidad de 80% de que el paciente no tenga cáncer de próstata (fig. e2–6A). Si el médico reconoce un nódulo prostático en el estudio rectal, la probabilidad de cáncer de próstata antes de la prueba se eleva a 50% y la probabilidad posterior a la prueba mediante la misma prueba es de 69% (fig. e2–6B). Por último, si el médico determina que la probabilidad anterior a la prueba es de 98% con base en un nódulo prostático, dolor óseo y lesiones líticas en las radiografías raquídeas, la probabilidad posterior a la prueba, si se usa PSA, es de 99% (fig. e2–6C). Este ejemplo ilustra que la probabilidad anterior a la prueba ejerce un efecto profundo en la probabilidad posterior a la prueba y que las pruebas proveen más información cuando el diagnóstico es propiamente dudoso (probabilidad anterior a la prueba cercana a 50%) que cuando el diagnóstico es improbable o próximo a la certeza.
++
+
Harder
EM
et al. Clinical probability tools for deep venous thrombosis, pulmonary embolism, and bleeding. Clin Chest Med. 2018 Sep;39(3):473–82.
[PubMed: 30122172]
+
Pishko
AM
et al. Prospective comparison of the HEP score and 4Ts score for the diagnosis of heparin-induced thrombocytopenia. Blood Adv. 2018 Nov 27 ;2(22):3155–62.
[PubMed: 30463915]