INTRODUCCIÓN AL MUNDO DIAGNÓSTICO

 VALIDACIÓN ANALÍTICA Y DIAGNÓSTICA

Para empezar con esta primera entrada del blog, el objetivo de un laboratorio clínico es la de realizar una serie de pruebas requeridas por los profesionales de la salud para poder diagnosticar o monitorizar ciertas enfermedades de los pacientes. Estas pruebas se llaman PRUEBAS DIAGNÓSTICAS.

Según que enfermedad se sospecha que se tiene, la naturaleza del paciente, la disponibilidad... existen cientas de pruebas diagnósticas disntintas. Por ello, el objetivo del laboratorio clínico será llevar a cabo las pruebas diagnósticas que se requieran en cada caso y que el resultado que den estas pruebas, se ajuste lo máximo posible a la realidad. 

Por eso, es importante manejar dos conceptos básicos en la bioquímica clínica en relación a las pruebas que se realizan: la exactitud y la precisión. Estas dos palabras pueden ser parecidas pero si se miran más de cerca, tienen matices importantes para saber las cualidades que deben tener las pruebas diagnósticas. Veamos estas diferencias:

La EXACTITUD es la diferencia entre las medias del valor de referencia (nuestro criterio de verdad) y el resultado de la prueba diagnóstica. Dicho en cristiano, la exactitud significa cúanto se ajusta el resultado que hemos obtenido en la prueba al que es el valor real.

La PRECISIÓN, por otro lado, se refiere a la repetitividad, si ese método da una y otra vez un mismo valor o muy similar. Es decir, si repetimos el mismo proceso, y obtenemos el mismo valor, el método será preciso.

 Estos dos conceptos ya hemos visto que aunque no lo parezca, son distintos. Por lo tanto, no tienen por qué ir siempre de la mano. Puede ser que un método, por ejemplo, sea preciso pero no sea exacto. Esto ocurriría cuando obtenemos por un método valores de resultados iguales o muy parecidos pero sin embargo no se ajustan a la realidad. Al contrario, también puede ocurrir que un método sea exacto pero no preciso. Para que se entienda mejor esta idea, la exactitud y precisión se ve más claro con el famoso ejemplo de la diana:

 

La exactitud sería el centro de la diana ya que es el valor al que apuntamos, el que queremos obtener. Por otro lado, la precisión se asemejaría a cuánto de dispersos están los disparos que hacemos a la diana. Por ejemplo, yo, que tengo mala puntería, tendría una precisión y exactitud horrible. Sin embargo, lo que los laboratorios clínicos intentamos obtener son MÉTODOS ANALÍTICOS EXACTOS Y PRECISOS. Es decir, que los resultados se ajusten al valor real y que al repetir dichos análisis nos den siempre el mismo valor.

Pero... ¿Qué pasa cuando las pruebas diagnósticas no son exactas o precisas?

La exactitud está relacionada con ERRORES SISTEMÁTICOS. Estos son errores que se repiten medida a medida y no suelen variar (por ejemplo, un error en la calibración del aparato que se utilice en una prueba). Sin embargo, si conocemos dónde está el error (la fuente) podemos actuar sobre él y corregirlo para obtener resultados exactos.

La precisión, por otro lado, está relacionada con ERRORES ALEATORIOS. Como su propio nombre dice, varía de prueba a prueba en las mismas condiciones y como son aleatorios son muy difíciles de corregir por no decir imposibles. Lo único que se puede hacer es aumentar el nº de medidas para tratar de disminuir el efecto.

 

Ahora que ya hemos visto las características que debe tener una buena prueba diagnóstica, vamos a ver las variables que miden su validez.

Para saber si le podemos dar el visto bueno a una prueba diagnóstica, analizaremos su especificidad y sensibilidad:

Una prueba es ESPECÍFICA si es capaz de analizar únicamente un solo compuesto (entre el analito y los interferentes). Es decir, cuando hacemos una prueba queremos que nos mida los valores de algo en concreto y no de otras cosas que pueden generar confusiones en el diagnóstico y que una persona sana parezca enferma. La prueba tiene que ser de morro fino y que se coma una tarta de queso pero no una tarta de zanahoria por ejemplo. Por ello, una prueba específica nos permitirá detectar a los sanos como sanos.

Por otro lado, una prueba es SENSIBLE si es capaz de detectar cambios pequeños del analito a analizar. Es decir, es la capacidad  de poder detectar dos valores que se diferencien poco entre si.Por ello, una prueba sensible nos permitirá detectar el enfermo como enfermo. En la bioquímica clínica diferencias pequeñas de valores tienen una gran importancia, por ello nuestras técnicas tienen que hilar muy fino y ser capaces de notar estos pequeños cambios de valores.

¿Y ahora qué? ¿Podemos decir que nuestra prueba diagnóstica es SEGURA?

Otro parámetro que se va a utilizar mucho y que nos indica la seguridad de la prueba son los valores predictivos positivos y negativos. Son muy sencillos de calcular y de interpretar:

Por un lado, el valor predictivo positivo (VP+) nos habla de la probabilidad de ser enfermo si la prueba da positivo. Se calcula dividiendo el nº de verdaderos positivos entre los positivos totales. Esto es: VP+ = VP/ (VP+FP).

Por otro lado, el valor predictivo negativo (VP-) nos habla de esto mismo pero cuando las pruebas dan como resultado negativo. Es decir: la probabilidad de ser sano si nuestra prueba da negativo. Se calcula dividiendo el nº de verdaderos negativos entre el nº total de negativos que da la prueba: VP- = VN/ (VN+FN).

 

Aplicaciones gráficas en la validez analítica de las pruebas diagnósticas.

Por último, cabe introducir el principal uso gráfico que se hace en la validación de pruebas. Su uso principal se basa en la utilización de las curvas ROC. Se trata de un método gráfico que se utiliza para observar la capacidad de un test diagnóstico para diferenciar entre dos poblaciones.

Dicho en cristiano, lo que se hace es relacionar la sensibilidad con la especificidad gráficamente. En el eje Y se representa la sensibilidad mientras que en el eje X se representa (1- especificidad). De esta forma se obtiene una curva para cada prueba diagnóstica y comparando el área que queda bajo la curva podemos elegir qué prueba es la más válida, cuál es la mejor para detectar una patología. A mayor area bajo la curva, más válida será la prueba.  El valor del area va de 1 (prueba perfecta) a 0.5 (prueba no válida. Un ejemplo visual de lo explicado sería el siguiente:

Además, estas curvas también nos sirven para elegir el punto de corte adecuado; es decir, un número del valor cuantitativo a partir del cual la población se divide entre enfemos y sanos. Esta aplicación es bastante importante, ya que elegir un buen punto de corte es crítico para el éxito de la prueba.

 

Para terminar con este post introductorio, a parte de comprobar la validez de las pruebas diagnósticas también hay que comprobar su CALIDAD. A pesar de que una prueba para X enfermedad haya sido validada, hay que garantizar la calidad de la misma a lo largo del tiempo, ya que si no la comprobamos podrían aparecer errores experimentales (tanto sistemáticos como aleatorios) sin darnos cuenta y emitir resultados falsos. 

Por ello, se requiere de controles de calidad tanto internos como externos continuamente. Para llevar a cabo la evaluación de estos controles de calidad se emplean los diagramas de Levey-Jennings, los cuales nos permiten comprobar si la precisión y la exactitud de las pruebas son las adecuadas. De este modo, si estos gráficos cumplen las normas de Westward querrá decir que los resultados que se obtienen en las pruebas son válidos, mientras que si no cumplen con estas normas, los resultados deberán ser descartados porque no se ajustarán a la realidad.

Vamos a ver dos ejemplos para que esto se entienda bien. Aparecen dos diagramas de Levet-Jennings para el control de calidad de pruebas para el análisis de sodio y colesterol:

La línea horizontal central se corresponde con la media de los valores. Las otras dos líneas que se encuentran por arriba y por debajo de la media indican la desviación estándar de los resultados. Todos los valores que se encuentren dentro de estos límites deben considerarse como válidos.

Por ello, analizando la gráfica, vemos que desde junio de 1983 hasta diciembre de 1984 los valores son válidos. Es cierto que estos valores van variando por encima y por debajo de la media debido a errores aleatorios pero son aceptables. Sin embargo, a partir de diciembre de 1984 existen 3 valores prácticamente seguidos que se salen de los límites de la desviación estándar. Por ello, a partir de esta fecha los valores no son válidos y las pruebas que se hayan realizado a partir de esta fecha no serán válidas debido a la aparición de un error sistemático. Por ello, los resultados de dichas pruebas deben descartarse.

 

En este caso el diagrama nos muestra el control de calidad externo sobre la prueba del colesterol y las líneas nos siguen indicando lo mismo. Así, nos fijamos en la localización de los valores y a partir de ahí sacamos conclusiones.

Observamos como desde junio de 1983 hasta octubre de 1984 tenemos un total de 11 valores que de forma consecutiva superan el valor de la media. El hecho de que continuamente se desvíen superiormente nos indica que ha debido de producirse un error sistemático. podemos observar como muchos de estos valores se encuentran por encima del límite superior 2DS, lo cual ratifica el hecho de que existe un error sistemático. Además podemos ver como un valor se encuentra en el límite 4DS, lo cual se debe a un error aleatorio. Todos estos valores no son válidos y han de ser descartados.

Sin embargo, a partir de noviembre de 1984 los valores se encuentrar por debajo de los límites de la desviación estándar y varían por encima y debajo de la media. Esto nos hace pensar que este error sistemático fue solucionado, por lo que estos últimos valores  SÍ que pueden ser aceptados.

 

 

Con esto ya hemos terminado por hoy y estamos preparados para lo que viene. UN SALUDO Y HASTA LA PRÓXIMA!