REVISTA DE GASTROENTEROLOGÍA 

UTILIDAD DE LA RAZÓN DE VEROSIMILITUD (LIKELIHOOD RATIO) EN LA PRÁCTICA CLÍNICA

William Otero R, M.D., internista, gastroenterólogo, Universidad Nacional de Colombia; estudiante de postgrado de epidemiología, Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario; jefe de gastroenterología, Clínica Fundadores; docente de gastroenterología, Universidad Nacional de Colombia. Luis F. Pineda O, M.D., internista gastroenterólogo, Hospital Militar Central, Centro de Enfermedades Digestivas, Centro Médico Almirante Colón; gastroenterólogo, Hospital El Tunal; estudiante de postgrado de epidemiología, Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario. Luis H. Beltrán Ch., M.D., gineco-obstetra, Universidad Nacional de Colombia, coordinador, Departamento de GinecoObstetricia, Policlínico del Olaya, estudiante de postgrado de Epidemiología, Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario.Bogotá, D.C. Rev Colomb Gastroenterol 2001; 16: 33-36.

La piedra angular para el adecuado tratamiento de las enfermedades es un diagnóstico correcto. Para lograrlo, los médicos competentes son conscientes de la necesidad de una cuidadosa historia clínica que incluya un buen examen físico. No obstante el conocimiento de la literatura disponible, la adecuada interpretación de la misma y la habilidad del clínico, usualmente son necesarios algunos exámenes de laboratorio para confirmar un diagnóstico. Al no poder aplicar, en la mayoría de los casos pruebas diagnósticas perfectas o estándares de oro (gold standard), los exámenes solamente podrán aumentar o disminuir la probabilidad (likelihood )del diagnóstico de una enfermedad (1). En la práctica diaria, el proceso para llegar a un diagnóstico es imperfecto y debemos ser conscientes de que la presunción diagnóstica es una probabilidad y con frecuencia no se tiene la certidumbre de un diagnóstico definitivo, incluso después de múltiples pruebas utilizadas en serie o en paralelo. Para la interpretación y la elección de las diferentes pruebas diagnósticas, es necesario estar familiarizado con algunos conceptos básicos, por ejemplo, la razón de verosimilitud (RV) o razón de probabilidades (likelihood ratio), que será el motivo de la presente revisión. 

Tradicionalmente, la exactitud de una prueba diagnóstica para detectar o excluir una enfermedad se expresa en términos de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo (2), todas las cuales son proporciones o probabilidades que se organizan de manera muy sencilla en una tabla de 2 x 2 o tablas de contingencia (Figura 1).

Figura 1. Tabla de 2 x 2.

Sensibilidad (S): es la proporción o porcentaje de individuos con la enfermedad,que tienen un resultado positivo de una prueba determinada; en la Figura 1, se representa por a/ (a+c) = verdaderos positivos / (verdaderos positivos + falsos negativos). Como nemotecnia, se puede usar la palabra PID (positive in disease ) (1): una prueba  muy sensible rara vez no detecta la enfermedad (1-5). Otra palabra nemotécnica es SENEX: si una prueba es muy SEensible, un resultado Negativo EXcluye la enfermedad (6).

Especificidad (E): es complementario de la sensibilidad y representa la proporción o el porcentaje de individuos sin la enfermedad que tienen negativo el resultado de una prueba; en la Figura 1 se representa por d/(b+d) = verdaderos negativos / (falsos positivos + verdaderos negativos). La palabra nemotécnica es NIH (negative in health) (1): una prueba muy específica rara vez es positiva en individuos sin la enfermedad y, por tanto, no clasifica como enfermos a las personas sanas. Por lo anterior, la utilidad de una prueba específica es mayor cuando su resultado es positivo (1,2). Otra palabra nemotécnica es ESPIN: cuando una prueba es muy ESpecífica, un resultado Positivo INcluye la enfermedad (6).

Pruebas muy sensibles serán útiles en los programas de tamizaje (screening), en los cuales se intenta detectar enfermos entre personas aparentemente sanas, o en las evaluaciones iniciales de los pacientes, cuando existen varias posibilidades diagnósticas, para descartar algunas de ellas. Para el diagnóstico definitivo, se necesita una prueba muy específica, es decir, aquella que no sea positiva en los sanos; en otras palabras, la especificidad es útil para confirmar un diagnóstico, sugerido por pruebas muy sensibles, ya que éstas pueden dar resultados falsos positivos (1-3).

La sensibilidad y la especificidad se determinan en poblaciones específicas, enfermas o sanas (1, 4), y, por tanto, en un paciente individual de la consulta diaria, del que no se sabe si está sano o enfermo, los valores de sensibilidad y especificidad no permiten determinar si el individuo tiene la enfermedad que se le investiga. Si una prueba con una sensibilidad y especificidad del 95% fuera positiva en un paciente y éste le preguntara al médico si tiene o no la enfermedad, lo máximo que éste podría decirle es que, de 100 pacientes que tienen la enfermedad, la prueba es positiva en 95 y entre 100 pacientes sin la enfermedad, ésta es negativa en 95; es decir, la sensibilidad por sí misma no hace el diagnóstico como tampoco la especificidad por sí misma lo descarta. Es difícil interpretar los resultados de un examen en un paciente conociendo solamente su sensibilidad y especificidad (4). En el caso hipotético que mencionamos, la información que recibe el paciente no le aclara la probabilidad de tener o no la enfermedad. Para dar una mejor información, es necesario conocer los valores predictivos, tanto positivo como negativo, de la prueba: las probabilidades de que un resultado positivo o negativo sea o no un falso positivo o un falso negativo respectivamente.

Valor predictivo positivo de una prueba (VPP): es la probabilidad (o proporción) de tener realmente la enfermedad, cuando su resultado es positivo. En la Figura 1 corresponde a: a/(a+b)=verdaderos positivos/(verdaderos positivos+falsos positivos) (1-3).

Valor predictivo negativo de una prueba (VPN): es la probabilidad (o proporción) de no tener la enfermedad cuando el resultado es negativo. En la Figura 1, corresponde a: d / (d+c) = (verdaderos negativos) / (falsos negativos + verdaderos negativos) (1-3).

Los valores predictivos de una prueba determinada no son una característica o una propiedad intrínseca de la prueba, ya que dependen de la sensibilidad, la especificidad y la prevalencia de la enfermedad en la población que está siendo evaluada (qué tan común es la enfermedad en la población a la que pertenece el paciente) (1-5), como se ve en la Tabla 1. Los valores predictivos, también se conocen como probabilidades post-prueba y, la prevalencia de la enfermedad, como probabilidad pre-prueba (1, 2, 4). Esta última refleja la probabilidad de que un paciente tenga la enfermedad sin haberle realizado una prueba diagnóstica. Concretamente la prevalencia se aplica a las poblaciones y la probabilidad pre-prueba se aplica a los individuos (4).

Tabla 1. Variaciones en el VPP y el VPN, con la
prevalencia de la enfermedad; S y E de 90%.

Modificado de Ref. 5