Al no contar con la disponibilidad del antígeno urinario de Histoplasma Capsulatum y el PCR, los se podrían considerar como estándar de referencia para diagnóstico, no fue posible medir indicadores diagnósticos de la mayoría de los test y hallazgos clínicos. Dada ésta limitación, la estimación de las probabilidades postest de los diferentes patrones clínicos puede resultar difícil por lo que se optó por el análisis Latent Class (Análisis de clase latente) como una alternativa metodológica (28). El Laten Class es un método estadístico que modela clasificaciones desde los datos categóricos observados en todos los pacientes presentes. Valores consecutivos son sustituidos por las características de la enfermedad hasta que los valores predictivos de los patrones se acercan a los observados en el grupo de estudio, un software adecuado puede realizar éste procedimiento iterativo en unos pocos segundos (28). Este programa informático calcula mediante la vía ensayo – error la sensibilidad, especificidad de cada una de las pruebas, y además estima la prevalencia de la infección en la población estudiada. Hay que notar que el Latent class no identifica
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que paciente individual tiene la enfermedad o no, éste estima la prevalencia y la sensibilidad y especificidad de los hallazgos y sugiere una posibilidad de postest para cada patrón de los hallazgos basado en el teorema de Bayes.
Se elaboró una base de datos en el programa Excel. En SPSS se transformó a esta base en base sav y se analizó en el programa Laten Class con dos closters. Tomando la prevalencia estimada por el Latent Class se calculó el número esperado de casos para el tamaño de la muestra y en base a este resultado se calculó el porcentaje de positivos y negativos para cada variable de estudio.
Con los resultados calculados se elaboran las tablas 2 x 2 para cada variable del estudio, se procedió obtener todos los indicadores diagnostico (sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, razón de verosimilitud negativa y positiva) con Intervalos de Confianza 95% utilizando el programa Epidat versión 3.1. Con este programa se calcularan todos los indicadores diagnósticos para cada tabla de 2 x 2 y con éstos valores esperados se calcularon los intervalos de confianza mediante el programa informático Epidat versión 3.1.
Variable capacidad diagnóstica
Para éste estudio la capacidad diagnóstica comprende el mayor grado de confiabilidad de cada uno de los test en base a los indicadores descritos a continuación:
Sensibilidad Especificidad
Valores predictivos positivo y negativo Poder de Confirmación
54 Precisión (Indice de Youden)
Descripción de indicadores de capacidad diagnóstica
En 1947, Yerushalmy introduce los términos de sensibilidad y especificidad como indicadores estadísticos que evalúan el grado de eficacia inherente a una prueba diagnóstica. La sensibilidad y la especificidad son las medidas tradicionales y básicas del valor diagnóstico de una prueba. Miden la discriminación diagnóstica de una prueba en relación a un criterio de referencia, que se considera la verdad. Estos indicadores en principio permiten comparar directamente la eficacia de una prueba con el de otras y esperar resultados similares cuando son aplicadas en diferentes países, regiones o ámbitos (29).
Sensibilidad
Indica la capacidad de la prueba para detectar a un sujeto enfermo, es decir, expresa cuan “sensible” es la prueba a la presencia de la enfermedad. Para cuantificar su expresión se utilizan términos probabilísticos: si la enfermedad está presente, ¿cuál es la probabilidad de que el resultado sea positivo? La respuesta es una expresión en términos de probabilidad condicional:
S = P (T+/Enf)
O sea, la sensibilidad es la probabilidad de que la prueba identifique como enfermo a aquél que efectivamente lo está.
Especificidad
Indica la capacidad que tiene la prueba de identificar como sanos (no enfermos) a los que efectivamente lo son. Se define entonces también como la probabilidad condicional:
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Es decir, la especificidad es la probabilidad de que la prueba identifique como no enfermo a aquél que efectivamente no lo está.
T+ y T- indican, respectivamente, un resultado positivo o negativo de la prueba o test diagnóstico (29).
Valores predictivos
A pesar de que la Sensibilidad y la Especificidad se consideran las características operacionales fundamentales de una prueba diagnóstica, en la práctica su capacidad de cuantificación de la incertidumbre médica es limitada.
El médico necesita más bien evaluar la medida en que sus resultados modifican realmente el grado de conocimiento que se tenía sobre el estado del paciente (29). Concretamente, le interesa conocer la probabilidad de que un individuo para el que se haya obtenido un resultado positivo, sea efectivamente un enfermo; y lo contrario, conocer la probabilidad de que un individuo con un resultado negativo esté efectivamente libre de la enfermedad. Las medidas o indicadores que responden a estas interrogantes se conocen como valores predictivos (29).
Valor predictivo positivo
El valor predictivo de una prueba positiva equivale a la probabilidad condicional de que los individuos con una prueba positiva tengan realmente la enfermedad:
VP (+) = P (Enf/T+).
Valor predictivo negativo
El valor predictivo de una prueba negativa es la probabilidad condicional de que los individuos con una prueba negativa no tengan realmente la enfermedad:
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T+ y T- indican, respectivamente, un resultado positivo o negativo de la prueba o test diagnóstico (29).
Razón de verosimilitud positiva (poder de confirmación)
Es el poder intrínseco que un argumento tiene para confirmar una sospecha.
Es la razón entre los verdaderos positivos y los falsos positivos en una muestra de pacientes (29).
Razón de verosimilitud negativa (poder de exclusión)
Es el poder intrínseco que un argumento tiene para excluir una sospecha.
Es la razón entre los verdaderos negativos y los falsos negativos en una muestra de pacientes (29).
Índice de Youden o versión 2 de la probabilidad corregida de
detectar enfermedad (IJ).
Una medida conjunta de eficiencia de un medio diagnóstico fue propuesta por W.J. Youden en 1950. Su estructura algebraica es la siguiente:
IJ = S+E-1 = S-(1-E)
Simplemente refleja la diferencia entre la tasa de verdaderos positivos y la de falsos positivos. Un buen test debe tener alta esta diferencia. Teóricamente es igual a 1 sólo cuando la prueba diagnóstica es perfecta, o sea, cuando S + E = 2, de modo que también puede decirse que cuánto más cercano a 1, mejor es la prueba diagnóstica que se está evaluando.
El IJ tiene la ventaja de no estar afectado por la selección de la prevalencia, y es preferido por la combinación de los sencillos valores de la sensibilidad y la
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especificidad. Sin embargo, tiene la desventaja de que, al resultar de la combinación de los valores de S y E, se pierde la idea de si la prueba diagnóstica es buena en sensibilidad o especificidad. Feinstein fundamenta esta afirmación mediante un ejemplo: si el índice de Youden tiene un valor de 0,55, puede ser que la sensibilidad sea de 0,95 y la especificidad de 0,60, o viceversa (29).