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Utilización adecuada de las pruebas diagnosticas en su contexto epidemiológico : la prevalencia en el escenario clínico como parte del proceso diagnostico
Sangrós González, Javier
Astier Peña, María Pilar

Data: 2009
Resum: Las hipótesis diagnósticas se basan en los datos que nos aporta la historia clínica, en los síntomas, en los signos y en los resultados de las pruebas complementarias. Si deseamos llegar a un diagnóstico correcto necesitamos : a) datos clínicos precisos, lo más científicos posibles, b) conocer el valor de la presencia o no de esos datos, c) valorar de forma correcta las variables cuantitativas, d) saber los índices de validez de las pruebas diagnósticas, e) la importancia de la edad, la raza, el sexo , f) la influencia de la prevalencia en el diagnóstico final y g) la precisión de los informes de los observadores en las pruebas complementarias. Un dato científico debe ser objetivable, reproducible y fiable. Cuanto más se acerque a la realidad el dato será más fiable , tanto desde el punto de vista cuantitativo (exactitud ) como desde el punto de vista cualitativo (precisión ) Los datos de las pruebas complementarias son los más científicos. La presencia o ausencia de los datos clínicos nos ayudará a establecer estrategias diagnósticas gracias a los valores predictivos y los coeficientes de probabilidad positivos y negativos. La revista JAMA publicó la serie Examen Clínico racional en la que se examina el valor clínico de distintos signos y maniobras clínicas. La utilidad de las pruebas diagnósticas viene determinada por el contexto clínico. El razonamiento clínico exige una justificación razonada de cada petición. La validez operativa de una prueba puede expresarse en términos de exactitud: capacidad para clasificar correctamente al enfermo o al sano. Los índices de validez de las pruebas diagnosticas son: sensibilidad, especificidad, valores predictivos : positivos y negativos y coeficientes de probabilidad positivos y negativos. El teorema de Bayes nos ayuda a valorar la probabilidad condicionada: si la fiabilidad de una pruebas diagnóstica se define por su sensibilidad y especificidad y si la certeza de la prueba depende de la prevalencia de la enfermedad, entonces, conociendo la prevalencia de la enfermedad y los valores de sensibilidad y especificidad se puede calcular la probabilidad de que un individuo que tenga la prueba positiva padezca la enfermedad: valor predictivo positivo. Esta teoría también se puede aplicar a los signos y síntomas clínicos de forma que podamos calcular la probabilidad de padecer una determinada enfermedad en función de la presencias de unos síntomas o signos concretos. La edad, el sexo, la raza, el lugar de residencia, los hábitos o estilos de vida de los pacientes determinan la prevalencia de algunas enfermedades y por lo tanto influyen en la probabilidad de padecer una enfermedad determinada. Siguiendo con el guión previamente establecido, es preciso poner de manifiesto la importancia de las diferencias inter e intra-observador de las pruebas complementarias. El índice de kappa nos ayuda a conocer el grado de concordancia observada. Si el valor del índice es superior a 0,8 la concordancia entre dos personas o grupos que valoran la misma prueba diagnóstica se considera muy buena. El diagnóstico correcto es un proceso complicado . El conocimiento de los signos y síntomas de la enfermedad deber ser el primer paso para dirigir a buen puerto las hipótesis diagnósticas. Las pruebas complementarias nos ayudaran a corroborar las sospechas. Como clínicos formados en el razonamiento clínico trataremos de hacer un estudio racional del paciente, emitiendo hipótesis diagnósticas sobre el problema clave a estudio y considerando las limitaciones de las pruebas complementarias.
Drets: Tots els drets reservats
Llengua: Castellà
Document: article ; recerca ; publishedVersion
Publicat a: Revista clínica electrónica en atención primaria, Núm. 17 (Maig 2009) , p. 1-6, ISSN 1887-4215



6 p, 146.7 KB

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