Definición de Sensibilidad en Contexto Médico
La sensibilidad se define como el porcentaje de personas con la enfermedad que son detectadas correctamente por la prueba diagnóstica. Se calcula como el número de resultados verdaderos positivos dividido por la suma de los resultados verdaderos positivos y falsos negativos 1.
Concepto y Cálculo de Sensibilidad
La sensibilidad representa la capacidad de una prueba diagnóstica para identificar correctamente a los individuos que tienen una enfermedad o condición específica. Matemáticamente se expresa como:
Sensibilidad = Verdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos)
Esta medida indica qué tan bien una prueba puede detectar la presencia de enfermedad en personas que realmente la padecen 1, 2.
Características de la Sensibilidad
Interpretación clínica: Una alta sensibilidad indica que la prueba es muy buena para detectar la enfermedad cuando está presente, minimizando los falsos negativos.
Factores que afectan la sensibilidad: La sensibilidad puede verse influenciada por:
- La gravedad de la enfermedad
- El nivel de esfuerzo (en pruebas de esfuerzo)
- El uso de medicamentos anti-isquémicos 1
Relación con la especificidad: Existe una relación inversa entre sensibilidad y especificidad. Cuando la sensibilidad es más alta, la especificidad tiende a ser más baja y viceversa 1.
Aplicación Práctica
Punto de corte diagnóstico: La elección del valor discriminante o punto de corte afecta directamente la sensibilidad y especificidad de una prueba. Por ejemplo, en la prueba de esfuerzo, el punto de corte de 0,1 mV (1 mm) de depresión del segmento ST horizontal o descendente tiene una sensibilidad del 68% y una especificidad del 77% 1.
Análisis mediante curvas ROC: Las curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) son herramientas gráficas que muestran la sensibilidad en el eje Y contra 1 menos la especificidad en el eje X para diferentes valores de corte diagnóstico. El área bajo la curva proporciona una medida resumen que promedia la precisión diagnóstica, siendo 1,0 para una precisión perfecta y 0,5 cuando corresponde al azar 1.
Consideraciones Importantes
Diferencia con valor predictivo: La sensibilidad es una característica intrínseca de la prueba y no debe confundirse con el valor predictivo positivo, que es la probabilidad de que un paciente con un resultado positivo realmente tenga la enfermedad 1.
Sensibilidad analítica vs. diagnóstica: Es importante distinguir entre la sensibilidad analítica (la cantidad más pequeña de sustancia que puede medirse con precisión) y la sensibilidad diagnóstica (porcentaje de personas con un trastorno identificadas como positivas) 3.
Limitaciones en la evaluación: La evaluación de la sensibilidad se ve dificultada por la falta de pruebas confirmatorias para diagnosticar ciertas condiciones, como la infección latente de tuberculosis 1.
La sensibilidad es un parámetro fundamental para evaluar la utilidad de las pruebas diagnósticas, pero debe considerarse junto con otros parámetros como la especificidad, los valores predictivos y la prevalencia de la enfermedad para determinar su utilidad clínica en contextos específicos.