Verdadero positivo (medicina)

Verdadero positivo (medicina)

En Medicina el resultado de una prueba diagnóstica (exploración física o prueba complementaria) obtiene un valor de verdadero positivo (VP) cuando su conclusión indica una enfermedad determinada, y se confirma que el paciente realmente la está sufriendo.

Tipos de diagnósticos Enfermedad
ausente presente
Prueba
diagnóstica
negativa Verdadero negativo
(diagnóstico negativo
enfermedad ausente)
Falso negativo
(diagnóstico negativo
enfermedad presente)
positiva Falso positivo
(diagnóstico positivo
enfermedad ausente)
Verdadero positivo
(diagnóstico positivo
enfermedad presente)

Contenido

Pruebas diagnósticas

Exploración física

Artículo principal: Exploración física

La exploración física o examen físico es el conjunto de procedimientos o habilidades de la ciencia de la Semiología clínica, que realiza el médico al paciente, después de una correcta anamnesis en la entrevista clínica, para obtener un conjunto de datos objetivos o signos que estén relacionados con los síntomas que refiere el paciente.

Una enfermedad puede tener uno o varios signos clínicos (ejemplo: signos diagnósticos de apendicitis). Despendiendo de su grado de sensibilidad y especificidad orientarán mejor o peor hacia el diagnóstico de uno o varios problemas de salud. Cuando el signo diagnóstico de la exploración física realizada al paciente indica que es positivo, y realmente sufre la correspondiente enfermedad, se dice en Medicina que es un verdadero positivo (VP).

Pruebas complementarias

Artículo principal: Pruebas complementarias

Un estudio complementario es una prueba diagnóstica que solicita el médico y que se realiza al paciente tras una anamnesis y exploración física, para confirmar o descartar un diagnóstico clínico.

Pruebas complementarias son: análisis clínicos, radiografías, electrocardiogramas, endoscopias, etc.

El número de verdaderos o falsos positivos, y de verdaderos o falsos negativos pueden determinarse mediante el denominado "punto de corte". El punto de corte no viene predeterminado ni fijado, es una separación que puede cambiar en función del fabricante de la máquina que se este utilizando para una prueba diagnóstica o del médico que interprete los resultados de dicho análisis. Sirve para diferenciar sensibilidad y especificidad en cada caso y dependiendo de donde se ponga esta división obtendremos mayor o menor número de sujetos sanos o enfermos. Al realizar estudios de ADN el punto de corte no es aplicable, ya que en dichas pruebas, el resultado siempre será positivo o negativo. Pero para estudios en los que pueden darse uniones inespecíficas y en los que siempre puede haber una señal residual, el punto de corte nos ayuda a determinar un número de falsos positivos (FP) o de falsos negativos (FN). Siempre asumiendo que dependiendo de donde cortemos, habrá mayor número de sujetos sanos o enfermos que estamos despreciando.

Utilidad

Sirve para calcular la sensibilidad y la especificidad de una prueba diagnóstica médica.

Sensibilidad

Artículo principal: Sensibilidad (epidemiología)

La Sensibilidad de una prueba es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo, es decir, la probabilidad de que para un sujeto enfermo se obtenga en la prueba un resultado positivo. La sensibilidad es la capacidad del test para detectar la enfermedad. La sensibilidad) es la proporción de pacientes enfermos que obtuvieron un resultado positivo en la prueba diagnóstica. De ahí, que también la sensibilidad se conozca como “fracción de verdaderos positivos (FVP)”.

Sensibilidad = \frac{VP}{VP + FN}

Especificidad

Artículo principal: Especificidad (epidemiología)

La especificidad de una prueba es la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano, es decir, la probabilidad de que para un sujeto sano se obtenga un resultado negativo. La especificidad es la capacidad de una prueba para detectar a los sanos. De ahí que también sea denominada “fracción de verdaderos negativos (FVN)”.

Especificidad = \frac{VN}{VN + FP}

Referencias

Véase también


Wikimedia foundation. 2010.

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