Caso práctico 2: Diabetes
¡Buenas!
El caso clínico de hoy trata de la diabetes. Supongo que la mayoría, si no todos, sabréis qué es la diabetes en términos generales. De todas formas, os dejo un vídeo muy chulo que he encontrado, donde se explica de manera resumida el concepto y los diferentes tipos de diabetes:
Por si alguien se hubiera quedado con ganas de saber más, al final de la entrada tenéis otros dos vídeos donde se explican con más detenimiento cada uno de los tipos de diabetes.
¡Vamos a comenzar con este caso!
PRESENTACIÓN DEL CASO
Estos son los valores de concentración de glucosa en sangre tras 2h de la ingesta de un preparado:
En la primera columna, se mide la concentración de glucosa ([glucosa]) en unidades de mg/100ml. La prueba mediante la que se mide la concentración de la glucosa es la que se analizará en este caso práctico. Por otro lado, en la segunda y tercera columna, se representan los valores de sensibilidad y especificidad, respectivamente, para cada medida.
EJERCICIOS
- Haz una tabla de contingencia para los puntos de corte de 70, 110 y 160mg/100ml. La muestra es de 71724 y el número de enfermos es 6570.
Un momento, seguro que muchos os estaréis preguntando: ¿Qué quiere decir "punto de corte"?
Esto significa que ese valor se toma como referencia para hacer el análisis, es decir: Todos aquellos que superen el valor se considerarán enfermos (resultado +), mientras que aquellos pacientes cuya concentración de glucosa no llegue a este valor, se considerarán sanos (resultado -).
Esta parte es muy similar a la del caso anterior, ya que el procedimiento es el mismo, pero con diferentes datos. Primero tenemos que analizar los dos datos que se presentan:
"La muestra es de 71724": Esto quiere decir que el total de personas a las que se les ha medido la concentración de glucosa en sangre es 71724.
"El número de enfermos es 6570": Si el total de enfermos que se han diagnosticado es de 6570, esto será la suma de los verdaderos positivos (VP) y los falsos negativos (FN), porque recordad que estos últimos, aunque hayan dado negativo en la prueba, es un resultado falso, por lo que realmente tendrán la condición, en este caso diabetes.
Una vez presentados los datos, comenzamos con los cálculos. Para que no se haga tan pesado, voy a desarrollarlos para el primer punto de corte, para que sepáis cómo llegar hasta los resultados finales. Para los siguientes daré directamente los resultados.
- 70mg/100ml:
En la tabla nos dan los valores de sensibilidad (S) y especificidad (E):
S = 0,986 E = 0,088
Conocemos el total de enfermos, que como he dicho, corresponde a la suma VP + FN. Recordando la expresión de sensibilidad, en su denominador aparece esta suma, por lo que la única incógnita que tenemos que despejar es VP:
VP + FN = 6570
FN = 6570 - VP = 6570 - 6478 = 92
Nos faltan por calcular otros dos términos para completar la tabla: VN y FP. Para ello, hacemos los mismos cálculos, pero utilizando la fórmula de la especificidad:
Primero calculamos el total de sanos (VN + FP):
Total pacientes = (VN + FP) + (VP + FN)
VN + FP = Total pacientes - (VP + FN) = 71724 - 6570 = 65154
Ahora ya podemos llevar a cabo el procedimiento anterior:
VN + FP = 65154
FP = 65154 - VN = 65154 - 5734 = 59420
¡Ya tenemos todos los datos para elaborar la tabla!
VP = 5630; FP = 10359; FN = 940; VN = 54795
- 160mg/100ml:
VP = 3094; FP = 130; FN = 3476; VN = 65024
- Calcula para esas concentraciones de glucosa los valores VP+ y VP-. Razona la respuesta:
En este caso, se aplica la fórmula para los dos parámetros, valiéndonos de los datos recogidos en las diferentes tablas.
- 70mg/100ml:
Para este punto de corte, la diferencia entre los dos valores es muy significativa, siendo VP+ mucho menor que VP-. Esto sucede porque, en este caso, la especificidad tiene un valor muy bajo (véase primera tabla del ejercicio). Por tanto, la capacidad de detectar verdaderos negativos, es decir, personas con una [glucosa] < 70mg/100ml será muy baja y, en consecuencia, habrá un gran número de FP, lo que hace que el valor de VP+ disminuya tanto.
- 110mg/100ml:
En este caso ocurre lo mismo que en el anterior: La especificidad es menor que la sensibilidad, aunque no con tanta diferencia como en el primer caso. Así, la fracción de VN será baja y, en consecuencia, la fracción de FP será mayor, por lo que disminuirá el valor de VP+. Sin embargo, en este caso el valor de VP+ no es tan extremadamente bajo, porque el porcentaje de sensibilidad para este punto de corte es considerablemente más alto que en el caso anterior.
- 160mg/100ml:
Para este punto de corte, aunque la diferencia entre los dos valores sea mínima, ocurre al revés: VP+ es mayor que VP-, lo que indica que la sensibilidad es menor que la especificidad en este caso. Por tanto, la capacidad de detectar enfermos (VP) será menor, y en consecuencia, la fracción de FN será mayor.
- Dibuja la curva ROC y razona el resultado:
Curva ROC, un nuevo término. Las curvas ROC son un método gráfico para mostrar la capacidad de un test diagnóstico de diferenciar entre dos poblaciones (enfermo, sano). Se utilizan para comparar y elegir una prueba diagnóstica.
Está bien, pero ¿cómo se representa?
En el eje Y se representan los valores de sensibilidad, y en el eje X se representa 1-especificidad. Para ello, se hace una tabla con los valores que se quiere representar, ya que en la tabla se nos da S y E, pero no 1-E.
Para estos valores, la curva ROC sería la siguiente:
Para saber si la prueba es válida o no, se tiene en cuenta el área bajo la curva (Area Under the Curve, AUC), cuyos valores oscilan de 0,5 a 1, siendo la unidad el mejor resultado posible, como se muestra a continuación:
La gráfica de la izquierda corresponde a una curva ROC cuyo área bajo la curva es de la unidad, de manera que esta prueba sería ideal. Por otro lado, el área de la derecha tiene un valor de 0,5, que es el peor escenario posible.
Si comparamos estos dos extremos con nuestra curva, podemos deducir que la prueba diagnóstica no es ideal, pero no es mala.
- ¿Cuál es el punto de corte que elegirías para convertirlo en una prueba dicotómica?
Para empezar, una prueba dicotómica es aquella que solo tiene dos posibles resultados: Enfermo/sano. En este caso, nuestra prueba tiene valores continuos, ya que la concentración de glucosa puede tomar cualquier valor. Es por ello por lo que hay que elegir un punto de corte, para que así todos aquellos pacientes cuya concentración esté por encima del punto de corte se consideren enfermos (diabéticos) y los que no lleguen a dicho punto se consideren sanos. De esta manera, solo habrá dos posibles resultados.
¿Cómo se elige este punto de corte?
Nuestro objetivo es conseguir la mejor prueba posible, para que el número de FN y FP sea muy bajo, si no inexistente. Por tanto, nuestra curva ROC tendrá que asemejarse a la gráfica de la izquierda del apartado anterior, aquella cuyo área tenía un valor de 1. Para que esto sea así, el punto de corte tiene que estar lo más cerca posible de la esquina superior izquierda.
En la curva, el valor que se encuentra en esta posición es aquel que corresponde a [glucosa] = 110mg/100ml. Además, en la primera tabla del ejercicio se observa que es la medida que más sensibilidad y especificidad tiene, por lo que sería el más adecuado.
- Calcula los valores de RV+ y RV-:
¡Nuevas definiciones! Recordad que las tenéis todas agrupadas en otra de mis publicaciones.
- RV+: Indica cuántas veces más probable es que la prueba sea positiva en los enfermos que en los no enfermos, es decir, que el test sea capaz de detectar realmente a los enfermos. Cuanto mayor sea RV+, mejor será la prueba para diagnosticar la condición (habrá más verdaderos positivos).
- RV-: En este caso indica cuántas veces más probable es que la prueba sea negativa en los enfermos que en los no enfermos. Cuanto menor sea RV-, mejor será la prueba para descartar la enfermedad (habrá más verdaderos negativos).
En general, las pruebas válidas en clínica son aquellas cuyos valores de RV+ ≥ 10 y RV- ≤ 0,1
En este caso, ninguno de los dos valores cumplen los requisitos. Sin embargo, RV- se acerca mucho a 0,1, por lo que esta técnica es más válida a la hora de descartar la enfermedad que a la hora de verificarla.
- Calcula el índice de Youden y razona la respuesta:
El índice de Youden (YI) es otro indicador de la validez de una prueba diagnóstica. Sirve como resumen de las curvas ROC y permite elegir un punto de corte.
YI = S - (1-E)
YI = 0,857 - 0,159 = 0,698
Cuanto más cercano a la unidad sea YI, mejor será la prueba. En este caso, podría mejorarse, ya que los valores de S y E de la medida de concentración de glucosa también son mejorables.
- Si la prevalencia fuera del 33,4%, ¿cómo cambiarían las tablas de contingencia y los demás valores?
Llegados a este punto, tenemos muchos parámetros, por lo que he hecho dos tablas recogiendo los valores de cada uno:
Para empezar, se denomina prevalencia a la proporción de individuos de un grupo o una población que presentan una característica o evento determinado en un momento o en un período determinado. Dicho de otro modo, es la probabilidad que tiene un paciente de contraer la enfermedad antes de realizarse la prueba.
Para saber cómo varían los diferentes parámetros, hay que distinguir entre enfermedades de alta y baja prevalencia. En este caso, sabemos que la prevalencia es del 33,4%, es decir, que 1/3 personas podrían sufrirla. Por tanto, es una enfermedad frecuente.
- RV: Ni RV+ ni RV- dependen de la prevalencia, por lo que su valor no cambiará.
- YI: Al igual que RV, no depende de la prevalencia y, por tanto, permanecerá igual.
- VP+: Como la enfermedad es frecuente, VP+ aumentará considerablemente, ya que cuanto más frecuente es la enfermedad más probable es que un individuo positivo sea enfermo, de manera que la mayoría de enfermos serán VP (verdaderos positivos). Como este término se encuentra en el numerador de la fórmula, hará que aumente VP+.
- VP-: En cambio, el valor de VP- disminuirá, ya que al ser la enfermedad frecuente, la mayoría de sanos diagnosticados serán FN, y como este término se encuentra en el denominador, hará que disminuya el valor de VP-.
- Tablas de contingencia: Como la prevalencia es la misma para todos los puntos de corte, las variaciones serán iguales para las tres tablas. Así, el valor de FN y VP aumentarán.
¡Ya hemos terminado! Como he prometido, añado otros dos vídeos por si alguien quisiera profundizar más en la condición que se ha tratado en este caso: Diabetes.
Espero que os haya parecido fácil de seguir, y si tenéis cualquier sugerencia o duda, estaré dispuesta a responderos.
¡Gracias por leer!
Fuentes:
- Prevalencia, comorbilidad e incidencia de una enfermedad. Rare Commons. Recuperado de: https://www.rarecommons.org/es/actualidad/prevalencia-comorbilidad-incidencia-enfermedad
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