Ejemplo de cálculo del Valor predictivo positivo y del Valor predictivo negativo

Supongamos que un índice intenta predecir el síndrome de la muerte súbita con una sensibilidad del 68% y una especificidad del 82%. Calcular el Valor predictivo positivo y el Valor predictivo negativo de este índice si se aplica a una población donde se producen un 0.21% de muertes súbitas sobre el total de nacimientos.

Veamos cómo podemos, a partir de los datos que tenemos, plantear el problema planteado como un caso donde aplicar el Teorema de las probabilidades totales y el Teorema de Bayes (Ver “Teorema de las probabilidades totales y Teorema de Bayes” en el apartado de Complementos):

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Una vez planteada esta información podemos aplicar ambos teoremas. Primero, mediante el Teorema de las probabilidades totales, calcularemos la P(+). Luego, mediante el Teorema de Bayes, calcularesmo el Valor predictivo positivo (VPP) y el Valor predictivo negativo (VPN).

Veamos cómo son estos cálculos:

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Es un ejemplo interesante para ver cómo la sensibilidad y la especificidad no son, muchas veces un criterio suficiente para evaluar el uso de un determinado mecanismo diagnóstico. Hemos visto en el artículo “Sensibilidad, Especificidad, Valor predictivo positivo, Valor predictivo negativo” que una baja prevalencia en una patología hace bajar mucho el Valor predictivo positivo. Y si este valor es bajo, por mucha sensibilidad y especificidad que tengamos transforma el procedimiento diagnóstico es inoperante, porque difícilmente nos podremos fiar de un valor positivo.

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