Epidemiología Diagnóstica

Prueba diagnóstica: proceso por el cual un individuo es clasificado como sano o enfermo.  Dentro de las pruebas encontramos:

Prueba tamiz o screening: permite clasificar a un grupo de individuos aparentemente sano si tiene la enfermedad, ya que pueden existir falsos positivos o falsos negativos. No consigue un diagnóstico exacto, pero indica la probabilidad de que estén enfermos.

Prueba confirmatoria: discrimina entre individuos sanos y enfermos. Permite confirmar los enfermos para separarlos o tratarlos, según la enfermedad.

Prueba de oro o patrón: se consideran animales enfermos y no enfermos, y valora las otras pruebas. Es muy sensible y específica, pero sin embargo no existe una prueba patrón para todas las enfermedades.

Todos los individuos sanos tienen un rango de valores uniformes en resultados de la prueba, al igual que los enfermos pero con resultados diferentes a los sanos.

Utilidad de la prueba:

• Prevalencia de una enfermedad.

• Clasificación de un rodeo enfermo o no.

• Estados iniciales de una enfermedad, permite descubrir una enfermedad en un individuo sano.

• Diagnóstico de certeza.

• Existencia de factores de riesgo, ejemplo presentar colesterol alto en humanos como indice en los ataques cardíacos en hombres y mujeres.

Características de las pruebas:

• Alta capacidad discriminatoria entre enfermos y no enfermos.

• Económica, deben presentar bajos costos y de rápida respuesta. Además de requerir poca cantidad de individuos, para favorecer dicha condición.

• Disponibilidad de materiales, es decir, de fácil obtención.

• Simplicidad, ya que mientras más complejas son, más errores presenta.

• Objetividad, se busca que la lectura de los resultados los pueda realizar cualquier persona.

• Seguridad, las técnicas deben ser seguras para la salud principalmente cuando se manipulan agentes biológicos.

Capacidad discriminatoria de una prueba: Se debe considerar la variabilidad de individuos sanos, enfermos y de la misma prueba.

• Variación de la misma prueba:

• Exactitud:  Cualidad de exacto, es decir, que mida lo que tiene que medir.

• Precisión: Capacidad de medir magnitudes con un error mínimo.

• Validez: que sea confiable y que detecte lo que estoy buscando.

• Confiabilidad: la misma depende de la validez del paciente y de la validez del laboratorio, ya que los resultados no van a ser los mismos. Ya que puede presentar una variabilidad interobservador como por ejemplo en errores de medición, etc. o variabilidad intraobservador.

• Variación de individuos sanos: los resultados dependen de diferentes factores como por ejemplo el estado nutricional, la raza, la edad, el estado fisiológico, etc.

• Variación de individuos enfermos: IDEM individuos sanos.

Debemos aclarar que ninguna prueba es ideal, y no responden a resultados reales o exactos, ya que los resultados son muy variables.

Entendemos que los animales sanos son los que no presentan anticuerpos (Ac) y los enfermos presentan alta cantidad de anticuerpos. Entre ellos no hay animales sanos que presenten niveles intermedios de anticuerpos o enfermos con bajos niveles de anticuerpos. Entonces presentamos a los enfermos verdaderos con altos niveles de anticuerpos, los falsos negativos que están en desarrollo de la enfermedad y el sistema inmune aún no presenta Ac, o los falsos positivos que presentan reacciones cruzadas y donde individuos sanos aparecen como enfermos.

Relación entre resultados dicotómicos (doble entrada) de una prueba y el estado de salud de la población:

Condición	Enfermos	Sanos	Total
Test Positivos	Enfermos Positivos (Positivos Verdaderos)	Sanos Positivos (Falsos Positivos)	Aparentemente Enfermos
Test Negativos	Enfermos Negativos (Falsos Negativos)	Verdaderos Negativos (Negativos Verdaderos)	Aparentemente Sanos
Total	Realmente Enfermos	Realmente Sanos	Población

Sensibilidad de una prueba: habilidad de una prueba de detectar a un enfermo en una población enferma (verdaderos positivos).

Sensibilidad: (PV / PV + FN) x 100. Si aumenta la sensibilidad, aumentan los PV (positivos verdaderos) y disminuyen los FN (falsos negativos). Es decir, mientras más sensible es la prueba, menos serán los falsos negativos.

Especificidad: es la habilidad de detectar un individuos sano en una población sana.

Especificidad: (NV / NV + FP) x 100. Si se aumenta la especificidad, aumentan los VN (verdaderos negativos) y disminuyen los FP (falsos positivos). Para disminuir los falsos positivos, busco pruebas más específicas.

Falsos Positivos: son los verdaderamente sanos pero que dieron positivos a la prueba diagnóstica. FP: 1-especificidad.

Falsos Negativos: individuos negativos a la prueba diagnóstica, pero en realidad son positivos y están enfermos pero no detectados. FN: 1-sensibilidad.

Si aumento la sensibilidad como por ejemplo dilución 1/8 y bajo la especificidad, aumento los falsos positivos. En cambio si, aumento la especificidad con una dilución de 1/32, aumento la especificidad y disminuyo la sensibilidad, lo que me aumenta los falsos negativos.

Prevalencia real (PR) de una enfermedad: proporción de animales enfermos existentes en estado natural, y que es independiente y anterior a la ejecución de la prueba.

PR: (PV + FN / n) x 100.

Prevalencia aparente (PA): son los animales positivos a la prueba. 

PA: (PV + FP / n) x 100.

Valor predictivo: Teorema de Valles, probabilidad de que habiendo sido positivo a la prueba diagnóstica esté realmente enfermo.

• Valor predictivo positivo: probabilidad de que un animal positivo a la prueba esté realmente enfermo. VP (+): (PV / PV+FP) x 100.

• Valor predictivo negativo: probabilidad de que un animal negativo a la prueba esté sano. PV (-): (NV / NV+FN) x 100.

Eficiencia de una prueba diagnóstica: cuán correctamente están discriminados los animales, indica cuán eficiente es a prueba.

Ef: PR x sensibilidad + ((1 - PR) x especificidad) x 100.

Ef: (PV + NV / n) x 100.

Se puede utilizar una combinación de pruebas diagnósticas en paralelo (al mismo tiempo) o secuencial (en serie). Cuando se utiliza una prueba en paralelo se considera positivo a todos los individuos positivos a las dos pruebas o a algunas de ellas. Detecto diferentes estudios de la enfermedad. Y pruebas secuenciales sucede cuando primero aplico una prueba y luego otra, y se considera positivo a los dos pruebas, esté método descarta a los individuos sanos. Con éstas estrategias determino la eficacia y resultados correctos.

Prueba Diagnóstica en Paralelo			Prueba Diagnóstica Secuencial
Prueba 1	Prueba 2	Resultado	Prueba 1	Prueba 2	Resultado
A+	B+	+	A+	B+	+
A+	B-	+	A-	B+	-
A-	B+	+	A+	B-	-
A-	B-	-	A-	B-	-