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Mbmbmb 12/05/20 22:21
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
No, se trata de valores absolutos. La sensibilidad y especificidad de un test se dan como valores absolutos sin intervalo de confianza.  Lo que varia es según ese valor la interpretación que das en condiciones reales y las actuaciones que haces despues. Por ejemplo, si una prueba del talón te da positiva haces más tests, en ningún caso asumes que ese bebé tiene por ejemplo un hipotiroidismo congénito,  pero si te da negativa asumes que el bebé esta sano y se acabó. Ya explique por que se miden esas variables y no otras, como se han desarrollado esas formas de medida y por que es muy distinto de un control de calidad y de otras medidas estadísticas. Aclaro antes de lo que voy a decir que la aprobación para el uso de tests diagnósticos no es mi área de trabajo, y que la regulación de la FDA por ejemplo es extremadamente compleja y que los criterios que utilizan para aprobar o no un test para uso en humanos es también algo muy complejo, básicamente hay unos criterios que están ahí y que no me siento capaz de explicar en un post de un foro. Pero muy básicamente puedes conseguir la aprobación de un test diagnóstico en humanos con un solo ensayo clínico, que, eso si, debe cumplir unas características y diseño muy concretos y obtener unos resultados dentro de unos parámetros determinados para conseguir esa aprobación. Te dejo un enlace por si quieres profundizar algo más en el tema y por supuesto la página de la FDA tiene varios documentos que suman varios cientos de páginas dedicadas a ello. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK220030/Saludos
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Mbmbmb 12/05/20 15:45
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Ni lo uno ni lo otro. Ni siquiera es lo que se busca. La sensibilidad se calcula como verdaderos positivos partido por verdaderos positivos más falsos negativos. Son números absolutos que obtienes cuando validas un test. El estudio de validación se supone que lo has diseñado correctamente. La especificidad se obtiene de dividir verdaderos negativos por la suma de verdaderos negativos más falsos positivos. Idem lo dicho para la sensibilidad. Básicamente lo que evalúan es si un test te sirve mejor para excluir o para asegurar un diagnóstico. Pongo un ejemplo en el que me tomo algunas "licencias poéticas" y aviso de entrada que simplifico MUCHO algunas cosas que en realidad son muchísimo más complejas. Digamos que tu quieres diagnosticar la diabetes por el nivel de glucosa en sangre. Vale. En realidad el nivel de glucosa en sangre depende de la regulación de distintas hormonas y de diferentes factores y la diabetes es solo la falta de producción adecuada de insulina por parte del páncreas. Es decir, que puede haber personas con un nivel de glucosa elevado que no tengan diabetes y personas que tengan niveles relativamente bajos de glucosa  en sangre que en realidad sean diabéticas. (Si, me se los criterios diagnósticos de la diabetes y se que el diagnóstico se hace en función de los niveles de glucosa en sangre y conozco incluso cuales son esos niveles, ya avise de que estaba simplificando mucho. He elegido esto con fines de poner un ejemplo lo más asequible y sencillo posible). Bien. Para diagnosticar la diabetes de forma absolutamente segura lo mejor es por lo tanto medir niveles de glucosa y cantidad de insulina segregada por el páncreas  según esos niveles de glucosa. Como esto implica pruebas costosas y muy molestas para el paciente quieres desarrollar un test que te diga con una buena fiabilidad si el paciente tiene diabetes o no, que sea sencillo y poco molesto y ya si me apuras barato. Las variables biológicas tienen habitualmente una distribución normal, lo que se conoce como campana de Gauss. Los niveles de glucosa en ayunas siguen esta distribución. En el lado izquierdo de la curva hay pacientes que en ayunas tienen  niveles de glucosa muy bajos. Es altamente improbable que estos pacientes tengan  diabetes  por mucho que existan otros factores si te levantas por la mañana en una clara hipoglucemia tu páncreas esta segregando algo de insulina (probablemente bastante insulina) y entonces no cumplen la definición de caso. En el lado derecho de la curva hay pacientes que se despiertan con glucemias cercanas al coma hiperosmolar y efectivamente esto es difícilmente justificable que se de a la vez de un pancreas en perfecto funcionamiento. Bien. Digamos que se nos ocurre que podemos usar como diagnóstico la determinación de glucosa capilar con un glucometro. Es una prueba facil de realizar, barata y molesta poco al paciente. Hay que elegir un punto de corte a partir del cual diagnosticar la diabetes con la glucosa. Si tomas un nivel de glucosa muy elevado estarás muy seguro del diagnóstico, pero dejaras sin diagnosticar a muchos pacientes que la tienen, cosa que es un problemon, porque una diabetes no tratada tiene consecuencias mortales en unos meses o años. Si por el contrario eliges un punto de corte muy bajo estarás sometiendo a un porcentaje muy elevado de la población a un tratamiento y seguimiento por algo que no tienen, tratamiento que tiene unos poaibles efectos secundarios y seguimiento estrecho que implica una disminución en la calidad de vida del paciente. Donde lo pones? La respuesta depende mucho de la enfermedad de la que se trate. Pero además es importante que los que usan el test sean conscientes de las limitaciones qien tiene el test, es básicamente decirte que oye, si, usa esto que es fantástico pero cuidado que tienes un número de pacientes en los que esto da negativo y en realidad pueden ser positivos. Y te da una idea de la posibilidad de que esto ocurra. Una idea, ojo, no un número que sumes a otro y te permita hacer cálculos sin más. Total, que hay que elegir entre un test muy sensible o uno muy específico o a medias de ambas cosas. Todo no se puede tener. Y es importante para saber que hacer después. Si tienes algo que "pesca" a todos los enfermos pues genial si no quieres que se te escape ningún enfermo, pero va a haber un número elevado de falsos positivos (test del talón). Si por el contrario quieres una seguridad absoluta de que los que identificas como enfermos realmente lo están pones un diagnóstico de diabetes con una glucemia de 200 en ayunas y si esta más bajo de eso haces más pruebas. Perdón por el tremendo rollo. Saludos
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Mbmbmb 11/05/20 22:21
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Cuando validas un test es exactamente lo que haces, probarlo en una población en la que sabes el diagnóstico. Normalmente lo pruebas en sanos y enfermos, pero cuidado, porque con enfermedades poco prevalentes te puedes encontrar con la situación  que he dado con facilidad. Esto se hace por ejemplo en la prueba del talón que se hace a los recién nacidos, que tiene una sensibilidad del 100% y una especificidad de un 80-99% según la enfermedad que analices. Son trastornos muy raros y lo que interesa en ese test es que no se te escape ningún enfermo (por la naturaleza del test de inmunoglobulinas del covid esto es justo al revés) pero una especificidad del 80% del test de screening no significa que tengas a un 20% de niños enfermos, la realidad es que son trastornos con una incidencia por debajo de 1/3000, y en este caso lo que se hace es realizar más pruebas, no asumir que el 20% están enfermos. He puesto este ejemplo porque es una enfermedad con una incidencia muy baja en la que el hecho de una especificidad  relativamente baja (y similar a la sensibilidad del test del covid) no implica un diagnóstico ni una incidencia altísima, la "fiabilidad" de la prueba no implica que haya ese número de no diagnosticados. Saludos 
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Mbmbmb 11/05/20 17:46
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
No lo es. Imaginemos un test que cuando da positivo es 100% fiable(tasa de falsos positivos del 0%) y una tasa de falsos negativos del 15%. Hacemos el test a una población de 1000 personas de las cuales NINGUNA esta enferma. El test da un resultado en esa población de 1000 negativos. Podemos inferir que hay 150 enfermos? No. Podemos inferir que puede que haya un porcentaje de enfermos y no los hemos detectadodetectado,  que sea seguro inferior al 15%, pero si no hemos obtenido ningún positivo incluso intuitivamente entendemos que la posibilidad de que el resultado real sea un número muy bajo esta claro. Esto se utiliza para calcular el intervalo de confianza cuando se dan los resultados de un estudio. Por eso no puedes sencillamente sumar la tasa de falsos negativos al resultado y quedarte tan ancho.Saludos  
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Mbmbmb 11/05/20 10:18
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
No, una diferencia del 1% al 5%, (y ya te digo que el intervalo de confianza no va ni a acercarse al 5% cuando salgan los resultados definitivos) es clínicamente irrelevante. Y te he explicado el motivo previamente. El estudio se hace para saber donde estamos desde el punto de vista de inmunidad de rebaño, cuantos recursos sanitarios se han necesitado para atender a la población y otros parámetros como cual es la tasa de contagio.  Y para todo eso da igual que sea un 1% que un 5%, es decir, aun asumiendo tus números, que son incorrectos, es que da igual. Saludos 
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Mbmbmb 11/05/20 07:51
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Totslmente de acuerdo. En el estudio completo nos darán un intervalo de confianza en el que para calcularlo se han tenido en cuenta distintas variables, incluidas la sensibilidad y especificidad del test utilizado y nos dirán además como han realizado la selección de la muestra y el cálculo del tamaño muestral. Y eso nos dará una idea más clara de si es un estudio bien hecho o no, que limitaciones tiene, etc. Además publicarán la distribución de la población a la que en efecto le han realizado el test y podremos ver si es un reflejo fiel o no de la población real gallega (distribución por edades, por sexos, tamaño del núcleo poblacional, etc) e incluso si los que se han negado a participar en el estudio tienen unas características distintas a las de los que participaron. Y con todo eso podremos emitir una opinión más razonable de si esta bien o mal diseñado y si hay algún problema que reste validez a los resultados, como el número de negativas a participar. Pero que del 1% vamos a tener muy muy muy complicado llegar al 30%, que es lo esperable para una primera ola de un virus de este tipo y ya no digamos  al 60-70% a partir del cual tenemos una inmunidad de grupo, también. Saludos
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Mbmbmb 11/05/20 00:02
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Y digo más , la diferencia entre el 0,95% y el 6% de la población contagiada no es significativa. Cuando diseñas un estudio tienes que saber que pregunta quieres contestar, pero sobre todo si esa pregunta es relevante. Te interesa saber cuál es el % de seroprevalencia en la población general por varios motivos. El primero es saber si estas cerca de lo que se llama inmunidad de grupo. Cuando la mayor parte de la población ha pasado una infección es poco probable que más personas se contagien (poco probable, no imposible) y eso te da una idea estupenda de los recursos que puedes necesitar para atender a los que se ponen enfermos de eso y de como van a ser los próximos meses o años. Te dice donde estas. Te pongo un ejemplo. La mayor parte de la población (entre un 60 y un 90% según los estudios) mayor de 25 años ha pasado la infección por un virus que se llama citomegalovirus. Es un virus potencialmente mortal, sobre todo en adultos, tiene una mortalidad de un 1% aproximadamente pero como la mayor parte de la población lo ha pasado en la infancia, cuando la mortalidad es menor y hay pocos adultos que no lo hayan tenido, pues si tienes la mala suerte de cogerlo con pongamos 50 primaveras te tratan y no sales en la portada del periódico. Si por el contrario el porcentaje de población que ha pasado el citomegalovirus al llegar a los 25 años es del 1%, la diferencia de recursos que hay que destinar aunque sea el mismo virus es evidente. El segundo motivo por el que no es relevante es que si tenemos semejante follón montado con un bicho que solo ha infectado al 1% de la población hay que repensar el sistema sanitario, y no hay una gran diferencia si cambias ese 1% por un 6%. Así de sencillo. Porque pensar que vamos a tener una vacuna eficaz cuando nunca se ha conseguido una vacuna eficaz para esa familia de virus y que la vamos a tener mañana es muy muy muy optimista. Y por último, es muy importante para hacernos una idea de cosas como cuanto de contagioso es, porque oye, si resulta que esto lleva aquí desde finales de enero como poco y solo se ha contagiado el 1% (o el 6%) de la población cuando a golpe de 15 de marzo con la tasa de contagiosidad que se había publicado inicialmente tendríamos que tener un millón de contagiados, algo falla, y probablemente sea la tasa de contagiosidad, que la OMS ya la esta bajando, y eso puede hacer que podamos plantearnos diversas estrategias más razonables para evitar que se descontrole que confinamientos masivos. Vamos, que es muy importante el dato y da un poco igual que sea un 1% que un 6% (tus numeros, en los que sigo sin estar de acuerdo). Y señores un placer pero por hoy me retiro. Buenas noches.
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Mbmbmb 10/05/20 23:41
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Como te he comentado antes los sesgos existen, se sabe que existen y se cuenta con que existan. Y hay métodos para reducirlos en lo posible, porque además existe algo que se llama intervalo de confianza o significación estadística. A muy muy grandes rasgos y simplificando mucho habitualmente en medicina se considera que algo esta demostrado cuando existe menos de un 5% de posibilidades de que el resultado que has encontrado sea debido al azar. Hay estudios en los que la posibilidad de que el resultado sea debido al azar es inferior al 1%, al 1 por mil, etc. Y también muy muy básicamente y simplificando mucho cuanto más aumentas el tamaño muestral menos riesgo hay de que un resultado sea debido al azar y menor es el intervalo de confianza de los resultados. En el diseño del tamaño muestral tienes que contar además las pérdidas que estimas y añadirlas al tamaño muestral calculado inicialmente. Me puedes creer o no, pero en un  estudio de este tipo que se pierdan 10000 personas es poco. Admito que es discutible, pero se suele barajar un 20-30% de la muestra. Es muy importante como ya he comentado saber si han calculado que iban a perder 1000, en cuyo caso la fiabilidad del estudio disminuye o si han calculado que iban a perder 20000, en cuyo caso les ha salido muy bien. Los motivos para no hacerse la prueba: no estoy viviendo ahí, no me da la gana, me viene mal el horario, paso de hacermela porque a ver si me van a encerrar si doy positivo, yo de este test no me creo nada. Mil cosas. Literalmente mil cosas. Suponer que los 10000 que no se la han hecho es porque todos piensan que los van a encerrar si dan positivo en un test de anticuerpos es muy aventurado. Saludos 
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Mbmbmb 10/05/20 23:29
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Yo lo siento mucho pero no se explicarlo mejor. Si a ti te parece que un 95% de sensibilidad es poco pues bien, que sepas que esta dentro de los parámetros que se utilizan a diario  para el diagnóstico de muchas enfermedades y que tu opinión no coincide con la de las personas que han definido esos conceptos y que los utilizan a diario, tampoco coincide con el criterio de los revisores de revistas científicas y revisan la estadística de publicaciones relevantes. El número de positivos no está influido por la sensibilidad ni la especificidad. La especificidad y la sensibilidad tampoco dependen de la tasa de positivos, son independientes. Estas sacando conclusiones utilizando parámetros que no han sido diseñados para ello. La explicación de la falta de relevancia (relativa) de la sensibilidad del test dado el número de positivos que ha dado en Galicia ya la di. Siento no haber sabido explicarlo mejor. El libro que he recomendado es por cierto una fuente fantástica para entender los conceptos y como se pueden utilizar. Saludos
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Mbmbmb 10/05/20 20:12
Ha respondido al tema El CoronaVirus y su gestión
Ya, es que no estamos hablando de piezas de coche, que son un elemento mecánico  . Estamos hablando de variables biológicas y esos conceptos técnicos son los que utilizan las personas que dan la validez de los tests, así que si no los entiendes tampoco entiendes lo que realmente significan y como usarlos. Es como si yo digo que si tengo un sueldo de 50000 anuales me retienen un 35%. Tengo que saber que el IRPF va por tramos, porque si no lo hago pensaré que es mejor cobrar 40000 que me retienen menos% que 50000. Saludos 
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