La Sensibilidad en el Contexto Médico
La sensibilidad es el porcentaje de individuos con una enfermedad que son correctamente identificados por una prueba diagnóstica, calculada como el número de verdaderos positivos dividido por la suma de verdaderos positivos y falsos negativos. 1
Definición y Cálculo
La sensibilidad se define matemáticamente como:
Sensibilidad = Verdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos)
Esta medida indica qué tan bien una prueba puede detectar a las personas que realmente tienen la condición que se está evaluando. Una alta sensibilidad significa que la prueba es muy buena para detectar la enfermedad cuando está presente, minimizando los falsos negativos 1.
Factores que Afectan la Sensibilidad
La sensibilidad de una prueba diagnóstica puede verse influenciada por varios factores:
Gravedad de la enfermedad: Las pruebas suelen tener mayor sensibilidad en pacientes con enfermedad más avanzada o grave. Por ejemplo, una prueba de esfuerzo tiene mayor sensibilidad en personas con enfermedad de tres vasos que en aquellas con enfermedad de un solo vaso 2.
Nivel de esfuerzo: En pruebas como el electrocardiograma de esfuerzo, el nivel de esfuerzo alcanzado puede afectar la sensibilidad 2.
Medicamentos: El uso de fármacos anti-isquémicos puede reducir la sensibilidad de las pruebas para detectar isquemia miocárdica 2.
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 2.
- Todas las pruebas tienen un rango de sensibilidades y especificidades inversamente relacionadas que pueden seleccionarse especificando un punto de corte diagnóstico 2.
Curvas ROC (Receiver Operating Characteristic)
Las curvas ROC son herramientas gráficas que muestran la sensibilidad frente a (1-especificidad) para diferentes umbrales diagnósticos:
- Un área bajo la curva de 1.0 indica precisión perfecta
- Un área de 0.5 indica que la prueba no es mejor que el azar 2
Por ejemplo, un punto de corte de 0.1 mV (1 mm) de depresión del segmento ST horizontal o descendente en una prueba de esfuerzo tiene una sensibilidad del 68% y una especificidad del 77% 2.
Sensibilidad vs. Valor Predictivo Positivo
Es importante no confundir la sensibilidad con el valor predictivo positivo:
- La sensibilidad es una característica intrínseca de la prueba 1
- El valor predictivo positivo es la probabilidad de que un paciente con un resultado positivo realmente tenga la enfermedad, y varía según la prevalencia de la enfermedad en la población 3, 4
Aplicaciones Prácticas
Al seleccionar pruebas diagnósticas:
- Una prueba con alta sensibilidad es útil para descartar una enfermedad cuando el resultado es negativo ("SnOUT": alta Sensibilidad, cuando es negativa, descarta la enfermedad)
- Para confirmar un diagnóstico que conducirá a un tratamiento invasivo o riesgoso, es preferible una prueba con alta especificidad 1
- La elección entre sensibilidad y especificidad depende del contexto clínico y las consecuencias de los falsos positivos y falsos negativos
Limitaciones
La evaluación de la sensibilidad se ve obstaculizada por:
- La falta de pruebas confirmatorias para diagnosticar ciertas condiciones 1
- El sesgo de verificación cuando solo los pacientes con resultados positivos se someten a la prueba de referencia 5
La sensibilidad y especificidad son medidas importantes de la precisión diagnóstica de una prueba, pero no pueden usarse para estimar la probabilidad de enfermedad en un paciente individual 3.