Pruebas diagnósticas, Bucaramanga epidemiología, UCC, Una prueba es un proceso, instrumento, equipo o procedimiento implementado para detectar o cuantificar un signo, una sustancia, un cambio en los tejidos, o una respuesta corporal en un animal o humano. Las pruebas incluyen: Exámenes de rutina de un animal o de instalaciones asociadas a animales, preguntas hechas durante la toma de la historia, signos clínicos, hallazgos de laboratorio (hematología, serología, bioquímica, histopatología), pruebas de imágenes diagnósticas, hallazgos post mortem. Tamizaje versus diagnóstico Pruebas de tamizaje son aquellas aplicadas a miembros aparentemente sanos de una población para detectar la presencia de una enfermedad, agente etiológico o enfermedad sub-clínica. Los animales que son positivos son sometidos a un estudio más profundo. Las pruebas diagnósticas se utilizan para confirmar o clasificar el estado de enfermedad de un animal, aportar una guía para seleccionar un tratamiento, o aportar un pronóstico, en este caso el animal bajo prueba se considera anormal, y este estado se quiere confirmar o refutar con la prueba. Una prueba debe tener exactitud y precisión. Exactitud de una prueba es la habilidad de dar una medición verdadera de la sustancia que se mide. Precisión de una prueba se relaciona con la consistencia en los resultados de la prueba. Para establecer la exactitud se requiere procesar la prueba sobre muestras en las cuales se conozca la cantidad de sustancia presente. Para establecer la precisión, se requiere procesar varias veces la misma muestra dentro del mismo laboratorio (repetibilidad), o entre varios laboratorios (reproducibilidad). Evaluación de pruebas Dos características son importantes cuando se usa prueba diagnóstica: (1) la prueba debe detectar los animales enfermos de una forma adecuada, (2) la prueba debe detectar los animales sanos de una forma adecuada. Para saber si una prueba funciona adecuadamente se debe evaluar por medio de una comparación con una prueba dorada (gold standard). Una prueba dorada es una prueba que es absolutamente exacta. Se procesan entonces varias muestras, y a cada muestra se determina si es positiva o negativa para la enfermedad o agente etiológico de interés utilizando la prueba bajo evaluación y la prueba dorada. Ejemplo: Histopatología Prueba Serológica (prueba (prueba a ser dorada) evaluada) positivo Positivo positivo Negativo positivo positivo positivo Positivo positivo Positivo positivo Positivo positivo Positivo positivo Negativo positivo Positivo positivo Positivo positivo positivo positivo positivo negativo negativo negativo negativo negativo negativo negativo negativo negativo positivo negativo negativo negativo negativo negativo positivo negativo negativo negativo positivo negativo negativo negativo negativo Con los datos se configura una tabla de contingencia de dos por dos: Prueba bajo evaluación positiva Prueba bajo evaluación negativo Total Prueba dorada positiva Prueba dorada negativa Total a b a+b c d c+d a+c b+d a+b+c+d Para el ejemplo Serología positiva Serología negativo Total Histopatología positiva Histopatología negativa Total 10 2 12 3 9 12 13 11 24 𝑎 𝑆𝑒 = 𝑎+𝑐 Especificidad (Sp): es la proporción de individuos libres de enfermedad que dan negativos en la prueba. 𝑑 𝑏+𝑑 Valor Predictivo positivo (VPP): el valor predictivo de una prueba con un resultado positivo es la probabilidad que dada una prueba con un resultado positivo, el animal realmente tenga la enfermedad. El valor predictivo positivo tiene en cuenta la prevalencia (Pr) de la enfermedad en la población. 𝑉𝑃𝑃 = 𝑃𝑟 × 𝑆𝑒 𝑃𝑟 × 𝑆𝑒 + (1 − 𝑃𝑟) × (1 − 𝑆𝑝) Valor predictivo negativo (VPN): es la probabilidad que dado un resultado negativo en una prueba, el animal no tenga la enfermedad. El valor predictivo negativo tiene en cuenta la prevalencia (Pr) de la enfermedad en la población. 𝑉𝑃𝑁 = (1 − 𝑃𝑟) × 𝑆𝑝 (1 − Pr) × 𝑆𝑝 + 𝑃𝑟 × (1 − 𝑆𝑒) 𝑆𝑒 = 10 = 0.83 12 𝑆𝑝 = 9 = 0.75 12 Supongamos que tenemos una prevalencia esperada en la población, para la enfermedad, de 30% (0.30). Con esta información, la probabilidad que un individuo que da positivo en una prueba, y realmente tenga la enfermedad corresponde al valor predictivo positivo (VPP). 𝑉𝑃𝑃 = Sensibilidad (Se): es la proporción de individuos con enfermedad que dan positivo en la prueba. 𝑆𝑝 = Para el ejemplo: 0.30 × 0.83 = 0.59 0.30 × 0.83 + (1 − 0.30) × (1 − 0.25) Y la probabilidad que un individuo que da negativo en una prueba, realmente sea libre de la enfermedad corresponde al valor predictivo negativo (VPN). 𝑉𝑃𝑁 = (1 − 0.30) × 0.75 = 0.91 (1 − 0.30) × 0.75 + 0.30 × (1 − 0.83) Ejemplo dos: Se quiere evaluar la prueba de ELISA para diagnostico de anticuerpos contra VDVB, utilizando como “gold standard” la sero-neutralización. Calcule la sensibilidad y especificidad del ELISA. Adicionalmente, calcule el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo, si se estima una prevalencia de la población de alrededor del 45%. Seroneutralización ELISA Positivo Negativo Total Positivo 252 95 347 Negativo 26 127 153 Total 278 222 500 Ejemplo 3: estudio realizado para evaluar ELISA en sangre de la vaca para el diagnóstico de fetos bovinos infectados persistentemente con VDVB, utilizando un punto de corte de D.O. 0.92. Si se utilizase esta prueba en Colombia, cuál será la probabilidad de estar infectada una vaca que diera positiva en la prueba. Feto ELISA Positivo Negativo Total Positivo 178 622 800 Negativo 55 818 873 Total 233 1440 1673