Características operativas de test diagnósticos

Curvas ROCDr. Claudio Puebla

Curso MBEIV Medicina

Universidad de Valparaíso

Curvas ROC

• De gran desarrollo en los últimos años en el proceso

diagnóstico.

• Útiles para test cuantitativos.

• Ejemplo: ferritina plasmática, CK total, amilasa, ADA

líquido pleural, o cuestionarios, escalas, etc.

Curvas ROC• Tradicionalmente cuando se tenía un test cuantitativo, se

elegía el mejor cut-off o punto de corte, que combinaba la mejor sensibilidad y especificidad del test (mayor rendimiento).

• Sin embargo, esto significa una pérdida de información, al transformar una variable continua en dicotómica. Habitualmente una sensibilidad de 85 %, con especificidad de 74 %.

• Ejemplo: ADA mayor o menor de 40 UI/l en diagnóstico de TBC pulmonar. Ferritina menor de 50 en diagnóstico de anemia ferropénica.

Test cuantitativo ideal

sanos enfermos

2 curvas, sanos vs enfermos

Lo habitual en medicina

sanos enfermos

El mejor punto de corte

Especificidad de 75 % Sensibilidad 78 %

sanos enfermos

mejor rendimiento(a + d) / (a + b + c + d)

Desplazando punto de corte

Aumenta sensibilidadPero disminuye especificidad

sanos enfermos

Máxima sensibilidad

Sensibilidad 100 %Pero mala especificidad

sanos enfermos

Aumentando especificidad

Aumenta especificidadPero disminuye sensibilidad

enfermossanos

Máxima especificidad

100 % especificidadPero mala sensibilidad

enfermossanos

3 valoresPodemos elegir 3 valores

Así tendríamos un valor central que combine el mejor rendimiento del testY una valor más bajo que nos de 100 % de sensibilidad (útil para descartar)

Y uno alto que nos de 100 % de especificidad (útil para confirmar)

sanos enfermos

Múltiples puntos de cortesO múltiples valores

Y determinar la sensibilidad y especificidad en cada punto

sanos enfermos

Sensibilidad y especificidad según diferentes puntos de corte

• 12 = 100 % 20 %

• 23 = 98 % 34 %

• 35 = 90 % 50 %

• 45 = 84 % 62 %

• 78 = 78 % 75 % mejor rendimiento

• 99 = 47 % 89 %

• 120 = 10 % 100 %

Resultado del testmg/ml

Sensibilidad Especificidad

Curvas ROCReceiver operating characteristic

• Podemos graficar los diferentes puntos de corte de las características operativas del test. Es decir su sensibilidad y especificidad.

• El gráfico es una relación entre los verdaderos positivos y falsos positivos.

• Verdaderos positivos = sensibilidad (en eje y)• Falsos positivos = 1- especificidad (eje x )

• La curva nos da una idea del rendimiento del test.

Curvas ROCReceiver operating characteristic

• Las curvas ROC del punto de vista estadístico, relacionan una variable continua que actúa como predictora (en este caso el test cuantitativo), con una dicotómica ( en este caso enfermedad).

• No sólo sirven para el proceso diagnóstico, son muy útiles para definir utilidad de variables pronóstica.

• Ejemplo: score de Ranson en pancreatitis aguda o score de APACHE para gravedad en UCI.

• La gran ventaja es que nos pueden entregar más valores que nos puedan servir en el diagnóstico.

Gráfico de la curva ROC

Tasa de falsos positivos = ( 1 – especificidad)

TasaVerdaderos

Positivos=

Sensibilidad

100 %

100 %0 %

3545

99

78

120

Interpretación de la curva ROC

No sirve

ideal

Sensibilidad

1- especificidad

Comparación de curvas ROC

mejor

peor

Sensibilidad

1- especificidad

Área bajo la curva ROCSensibilidad

1- especificidad

Área bajo la curva ROC• Se puede calcular el área bajo la curva.

• A mayor valor, mejor es el test.

– Máximo 1 perfecto– Mayor de 0,9 excelente test– 0,8 a 0,9 buen test– 0,7 a 0,8 regular test– 0,5 a 0,7 mal test– 0,5 no relación– < 0,5 relación inversa ( a mayor valor menos

probable la enfermedad).

Área bajo la curva ROC

• Valores menores de 0,5, muestran una relación inversa.

• Es decir, a más alto el valor del test, menos probable que ocurra la enfermedad.

• Habitualmente se grafican al revés, por lo que no es usual de ver. Ejemplo: ferritina y anemia ferropénica

• Siempre ver ambos, tanto gráfico y área bajo la curva

Ejemplos de curvas ROC

Ejemplos de curvas ROC

Ejemplos de curvas ROC

Ejemplos de curvas ROC