Esto me atormentó durante mi doctorado y me confundió durante mis esfuerzos clínicos todo el tiempo, lo digo todo el tiempo hasta que la explicación siguiente me ayudó a atender las necesidades y capacidades de las pruebas de novelas que mi equipo y yo establecimos en distintas poblaciones.
una comprensión clara de las necesidades del paciente, las manifestaciones clínicas o los resultados son los impedimentos que afectan las pruebas más completas en la toma de decisiones clínicas.
Cuando un paciente plantea problemas clínicos desafiantes, un médico eficaz debe ser capaz de identificar los elementos cruciales en una historia compleja y un examen físico; ordene las pruebas de laboratorio, imagenología y diagnóstico apropiadas; y extraer los resultados clave de las impresiones de datos atestadas de la computadora para determinar si “tratar” o “mirar”. Decidir si una pista clínica vale la pena perseguir o debería descartarse como una “pista falsa” y sopesar si una prueba propuesta, medida preventiva, o tratamiento conlleva un riesgo mayor que la enfermedad en sí son juicios esenciales que un médico calificado debe hacer muchas veces al día. Esta combinación de conocimiento médico, intuición, experiencia y juicio define el arte de la medicina , que es tan necesario para la práctica de la medicina como lo es una sólida base científica.
Los médicos se han vuelto cada vez más dependientes de una amplia gama de pruebas de laboratorio para resolver problemas clínicos. Sin embargo, los datos acumulados de laboratorio no eximen al médico de la responsabilidad de observar, examinar y estudiar cuidadosamente al paciente. También es esencial para apreciar las limitaciones de las pruebas de diagnóstico. En virtud de su calidad impersonal, complejidad y aparente precisión, a menudo ganan un aura de autoridad independientemente de la falibilidad de las pruebas, los instrumentos utilizados en las pruebas y los individuos que las interpretan o interpretan. Los médicos deben sopesar los gastos involucrados en los procedimientos de laboratorio contra el valor de la información que es probable que proporcionen.
La precisión de las pruebas de diagnóstico se define en relación con un “estándar de oro” aceptado, que se presume que refleja el verdadero estado del paciente. Para definir el rendimiento diagnóstico de una nueva prueba, debe identificarse una población apropiada (idealmente, pacientes a los que se usará la nueva prueba), y tanto la prueba nueva como la estándar dorada se aplican a todos los sujetos (uso de una población inapropiada o la aplicación incompleta de la prueba de patrón oro puede conducir a estimaciones sesgadas del rendimiento de la prueba).
Los resultados de las dos pruebas se comparan. La tasa de sensibilidad , o verdadera positiva, del nuevo test es la proporción de pacientes con enfermedad (definida por el estándar de oro) que tiene un resultado positivo (nuevo). Esta medida refleja qué tan bien la prueba identifica a los pacientes con la enfermedad. La proporción de pacientes con enfermedad que tienen una prueba negativa es la tasa de falsos negativos y se calcula como 1 – sensibilidad. La proporción de pacientes sin enfermedad que tienen un testículo negativo es la tasa de especificidad o verdadera negativa . Esta medida refleja qué tan bien la prueba identifica correctamente a los pacientes sin enfermedad. La proporción de pacientes sin enfermedad que tienen una prueba positiva es la tasa de falsos positivos , calculada como 1 – especificidad. Una prueba perfecta tendría una sensibilidad del 100% y una especificidad del 100% y separaría por completo a los pacientes con enfermedad de aquellos
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sin ello.
Cada curva ROC ilustra un equilibrio entre la sensibilidad mejorada de la prueba (detección precisa de …
Cálculo de sensibilidad y especificidad requiere la selección de un valor umbral o punto de corte igual o superior al que el testículo considera “positivo”. Para cualquier prueba específica, como este punto de corte se mueve para mejorar la sensibilidad, la especificidad disminuye y viceversa. Esta relación dinámica entre la identificación más precisa de sujetos con enfermedad y aquellos sin enfermedad a menudo se muestra gráficamente como una curva característica operativa del receptor (ROC).
Una vez que los fundamentos anteriores se encuentran en el epítome de todas las pruebas que son novedosas o rutinarias, se podría verificar las MEDIDAS DE PROBABILIDAD DE LAS ENFERMEDADES probables para EL TEOREMA DE BAYES.
Ojalá ayude Voto a favor para corroborar
