TORREGROZA-DIAZGRANADOS, Eduardo de Jesús. Pruebas diagnósticas: Razones de probabilidad. []. , 36, 3, pp.403-410.   14--2021. ISSN 2011-7582.  https://doi.org/10.30944/20117582.717.

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La utilidad de una prueba diagnóstica se cuantifica mediante el cálculo de las medidas de probabilidad y las medidas de razones de probabilidad. Las medidas de probabilidad son la sensibilidad, la especificidad, valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo. La sensibilidad y la especificidad se usan para escoger la mejor prueba a utilizar, entre varias disponibles; sin embargo, no pueden ser utilizadas para estimar la probabilidad de determinada enfermedad en un paciente en particular. En la práctica clínica es esencial saber cuál es la probabilidad de que un paciente con un resultado positivo en una prueba diagnóstica presente la enfermedad y cuál es la probabilidad de que un paciente con un resultado negativo en una prueba diagnóstica no presente la enfermedad. Los valores predictivos positivos y negativos nos brindan la respuesta a esta cuestión, sin embargo, dependen tanto de la sensibilidad y especificidad, como de la prevalencia de la enfermedad en la muestra del estudio. Las medidas de razones de probabilidad también describen el rendimiento o utilidad de una prueba diagnóstica y poseen dos propiedades importantes: resumen el mismo tipo de información que la sensibilidad y la especificidad, y pueden utilizarse para calcular la probabilidad de la enfermedad después de una prueba positiva o negativa. El propósito de esta publicación fue definir el concepto de razones de probabilidad, exponer sus principales fortalezas y explicar cómo se calculan las razones de probabilidad cuando la prueba de interés expresa sus resultados en forma dicotómica, en más de dos categorías o de forma ordinal.

The usefulness of a diagnostic test is quantified by calculating the probability measures and the probability ratio measures. Probability measures are sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value. Sensitivity and specificity are used to choose the best test to use, among several available; however, they cannot be used to estimate the probability of a certain disease in a particular patient. In clinical practice it is essential to know what is the probability that a patient with a positive result in a diagnostic test will present the disease and what is the probability that a patient with a negative result in a diagnostic test will not present the disease. The positive and negative predictive values ​​provide us with the answer to this question, however, it depends both on the sensitivity and specificity, and on the prevalence of the disease in the study sample. Probability ratio measures also describe the performance or usefulness of a diagnostic test and possess two important properties: they summarize the type of information that sensitivity and specificity, and they can be used to calculate the probability of disease after a positive or positive test. negative. The purpose of this publication was to define the concept of probability ratio measures, expose its main strengths, and explain how probability ratio measures are calculated when the test of interest expresses its results dichotomously, in more than two categories or ordinally.

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