Hoy vamos a presentar un caso clínico en el que vamos a aprender nuevos conceptos. Sin embargo, también vamos a utilizar ciertos parámetros que ya explicamos en la entrada "Introducción a las pruebas diagnósticas", de modo que si tenéis alguna duda mientras leáis esta entrada, os recomiendo que la visitéis.
En esta ocasión, se nos va a presentar una prueba con la que se quiere detectar la diabetes, pero, para ello, primero hay que determinar ciertos parámetros de dicha prueba diagnóstica. Todos hemos escuchado hablar de la diabetes en alguna ocasión, o incluso conocemos a alguien que la padece, ¿pero realmente sabemos lo que es?
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| Fuente: Fundación para la Diabetes novo nordisk |
La diabetes es una enfermedad que se debe a la presencia de altos niveles de glucosa (o azúcar) en sangre. Esta glucosa es la mayor fuente de energía del organismo, y la principal forma de obtenerla es mediante la alimentación. De este modo, es necesaria la ingesta de glucosa mediante la dieta, pero en cantidades moderadas para que nuestro cuerpo sea capaz de procesarla. La forma que tiene el organismo de generar energía a partir de la glucosa es mediante una hormona: la insulina. Así, cuando el cuerpo no produce la suficiente insulina, o no la usa adecuadamente, la glucosa se acumula en la sangre y no llega a las células2. Este exceso de glucosa va a ser el que provoque problemas vasculares y neurológicos asociados a la diabetes1.
El hecho de que la diabetes sea una enfermedad crónica, hace que sea de vital importancia la detección precoz de la enfermedad para poder tratar a la persona afectada.
Caso clínico: diabetes
Antes de comenzar, se debe tener en cuenta que en la anterior entrada realizamos la validación de una prueba que determinaba la presencia o ausencia de una enfermedad o característica con dos resultados: positivo o negativo. A este tipo de variable se le denomina variable dicotómica. Sin embargo, no todas las variables son así, ya que la cantidad de glucosa en sangre es una variable continua, es decir, es una variable cuantitativa (se mide la cantidad), que toma valores dentro de un rango en el que hay cantidades infinitas. Mediante las pruebas diagnósticas, necesitamos transformar la variable continua (concentración de glucosa) en una variable dicotómica, con la que podemos determinar un valor de concentración de glucosa en sangre a partir del cual una persona se considera enferma. Este valor se conoce como punto de corte, y va a depender tanto de la sensibilidad como de la especificidad de la prueba.
De este modo, para determinar el punto de corte óptimo para una población de 71.724 personas, partimos de la siguiente información:
- Concentración de glucosa en sangre: 70mg / 100ml
- Concentración de glucosa en sangre: 110mg / 100ml
- Concentración de glucosa en sangre: 160mg / 100ml
Tal y como se podía esperar, en función de cuál sea el punto de corte, se va a obtener una cantidad diferente de verdaderos positivos (VP), falsos positivos (FP), falsos negativos (FN) y verdaderos negativos (VN). No obstante, estos resultados no son suficientes para determinar qué punto de corte es el más apropiado. Por ello, calculamos los valores predictivos positivo (VP+) y negativo (VP-).
Como los valores predictivos indican la probabilidad de que los individuos positivos sean verdaderos positivos y de que los individuos negativos sean verdaderos negativos, cuanto mayores sean ambos valores, mejor será la prueba. De este modo, el mejor punto de corte para la detección de VP (mayor VP+) se encuentra en 160mg / 100ml, mientras que el mejor punto de corte para la detección de VN (mayor VP-) se encuentra en 70mg / 100ml. Para decidir cual es el mejor punto entre estos dos, hay que considerar las características de la enfermedad, de la población en estudio, y cuales van a ser las implicaciones que tenga la elección de cada punto de corte.
Curvas ROC
Para tomar una decisión más acertada, vamos a hacer uso de un nuevo concepto: las curvas ROC (Receiver Operating Characteristic curve). Estas curvas son una forma de mostrar gráficamente la capacidad de una prueba diagnóstica para diferenciar entre las poblaciones sana y enferma. Además, también es una herramienta muy útil para la decisión del punto de corte más adecuado.
¿Cómo interpretamos esta curva ROC? Muy sencillo, cuanto mayor sea el área que encierra bajo la curva (área entre 1 y 0,5), mejor es el rendimiento de la prueba. En este caso, podemos observar que tiene un área bastante alto, pero sigue siendo inferior a 1, por lo que no es una prueba perfecta.
Índice de Youden
Otra forma de elegir el punto de corte, es mediante el índice de Youden (YI). Este indica la validez técnica de una prueba diagnóstica, y se utiliza como una medida que resume los resultados obtenidos mediante la curva ROC. Se calcula de la siguiente manera:
Como se puede observar, este parámetro nos permite relacionar la sensibilidad y la especificidad de la prueba mediante un único cálculo. De este modo, también va a darnos información sobre cuál es el mejor punto de corte.
Al igual que con el área bajo la curva, cuanto más se acerque a 1 el resultado del YI, mejor será la prueba diagnóstica (punto de corte óptimo). En esta ocasión, a diferencia de cuando hemos obtenido los valores predictivos, concluimos que el mejor punto de corte se encuentra en 110mg / 100ml.
Razón de verosimilitud
Finalmente, podemos analizar el rendimiento de la prueba diagnóstica mediante:
- Razón de verosimilitud positiva (RV+) ➝ mide cuanto más probable es que el test sea positivo en enfermos que en no enfermos.
- Razón de verosimilitud negativa (RV-) ➝ mide cuanto más probable es que el test sea negativo en enfermos que en no enfermos.
Así, calculamos ambos parámetros para los tres posibles puntos de corte, obteniendo los siguientes resultados:
Cuanto mayor sea el valor de RV+, mejor será la prueba para diagnosticar la enfermedad a gente que verdaderamente la padece (verdaderos positivos), mientras que cuanto menor sea RV-, mejor será la prueba para confirmar la ausencia de enfermedad en gente que no padece la enfermedad (verdaderos negativos). De este modo, se puede determinar que el punto de corte en 110mg / 100ml sería el más óptimo.
Puede que te hayas preguntado si la prevalencia tiene alguna influencia en la validación de esta prueba diagnóstica. Sabiendo que la prevalencia de la diabetes en España es del 13,8%, si esta prevalencia aumentase, cambiaría los valores de las tablas de contingencia y de los valores predictivos. Así, un aumento en la prevalencia provocaría un aumento del VP+ y la disminución de VP-; de forma que la mayoría de los positivos serían verdaderos positivos, mientras que muchos negativos serían falsos negativos. No obstante, otros parámetros como la razón de verosimilitud, el índice de Youden o la curva ROC no se verían afectados. Así, como los resultados de estas últimas variables son los que hemos utilizado para determinar el punto de corte óptimo, un cambio en la prevalencia de la enfermedad no tendría ningún efecto en la elección del punto de corte.
Espero que estas entradas os resulten útiles para adquirir más conocimientos sobre las pruebas diagnósticas; y que, en el caso de que os hayáis quedado con alguna duda, la preguntéis libremente en la sección de comentarios :)
BIBLIOGRAFÍA:
- Conozcámosla mejor. (2020). Fundación para la Diabetes novo nordisk. Recuperado de: https://www.fundaciondiabetes.org/general/82/conozcamosla-mejor
- ¿Qué es la diabetes?. (2016). National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney diseases, NIH. Recuperado de: https://www.niddk.nih.gov/health-information/informacion-de-la-salud/diabetes/informacion-general/que-es
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