¿Cómo afecta la prevalencia a los valores predictivos?

Dependencia de los valores predictivos y la prevalencia En líneas generales: Si la prevalencia de una determinada enfermedad en una población es baja, el valor predictivo positivo (PV+) tiende a ser bajo, ya que al haber una mayor número de personas sanas, se incrementa el número de falsos positivos.

¿Cómo calcular el valor predictivo positivo con la prevalencia?

Este es el valor predictivo positivo (VPP) o número de positivos reales del total de positivos. En términos matemáticos el VPP es igual al cociente entre los verdaderos positivos y la suma de los verdaderos positivos (VP) y los falsos positivos (FP): VPP= VP/(VP+FP)

¿Qué factores determinan el valor predictivo positivo de una prueba de detección?

Valor Predictivo Positivo: Corresponde a la proba- bilidad condicional de que el paciente tenga la enfer- medad, dado que el test resultó positivo. Expresado de otra manera, es la proporción de pacientes con la prueba diagnóstica positiva que efectivamente tienen la condición (Tabla I).

¿Cómo calcular valor predictivo positivo e negativo?

Un test positivo con alto grado de especificidad incluye: suma al positivo al grupo de los enfermos. El segundo punto (probabilidad de E- si T-) corresponde al valor predictivo negativo (VPN), que surge del cociente de los T- en E- (VN) sobre el total de los T- (VN+FN). Es decir que VPN= VN/ VN + FN.

¿Qué es el valor predictivo positivo?

Probabilidad de que una persona con un resultado positivo en una prueba verdaderamente tenga el gen o enfermedad en estudio.

¿Cómo afecta el valor predictivo negativo a la prevalencia de una enfermedad?

Si la prevalencia de una enfermedad es muy elevada (por ejemplo, en poblaciones de alto riesgo) el valor predictivo negativo tiende a bajar pues, al haber un mayor número de personas enfermas, aumenta el número de falsos negativos.

¿Qué pasa si aplicamos la prueba diagnóstica a una población con prevalencia diferente?

Si aplicamos la prueba diagnóstica a una población con prevalencia diferente los valores predictivos previamente calculados dejarán de ser útiles en la nueva población. ¿Y qué podemos hacer en estos casos?

¿Cuál es la diferencia entre los valores predictivos positivos y negativos de una prueba?

En resumen, el valor predictivo positivos de una prueba depende principalmente de la especificidad de la prueba, mientras que el valor predictivo negativo depende principalmente de la sensibilidad de la prueba. Esto es contrario a la intuición, pero puede explicarse por los efectos de los resultados Falso positivo y Falso negativo, respectivamente.

¿Cuál es la utilidad de una prueba diagnóstica?

Por lo tanto es un concepto más útil para valorar la utilidad de una prueba diagnóstica, ya que combina información de sensibilidad y especificidad. Además es un término que depende de la población investigada (prevalencia).