La Medicina es una ciencia basada en probabilidades y estimaciones. La probabilidad es la posibilidad de que ocurra la hipótesis que genera el facultativo clínico ante un problema diagnóstico1; por lo tanto, cuando se solicita una prueba de laboratorio la probabilidad de confirmar el diagnóstico puede ser previa, antes de solicitar la petición analítica o posterior, después de recibir el informe analítico. La estimación es el grado de confianza que genera la prueba de laboratorio (hipótesis), pero esta estimación nunca es total porque siempre hay un grado de incertidumbre. Por lo tanto, la fiabilidad de una prueba viene dada por el grado de incertidumbre que pueda generar. La utililidad de una prueba diagnóstica viene determinada por la disminución en el grado de incertidumbre presente antes y después de que esta sea realizada. Asimismo, una prueba de laboratorio para resultar útil deberá de tener excelentes valores de sensibilidad (S) y especificidad (E).
El cociente de probabilidad2–4, también conocido como razón de verosimilitud o likelihood ratio (LR), describe la probabilidad de tener la enfermedad en oposición a no tenerla, teniendo un resultado del test positivo y la probabilidad de no tener la enfermedad en oposición a tenerla, teniendo un resultado del test negativo.
Existen cocientes de probabilidad para test con resultado positivo y negativo. Se calculan fácilmente como: el cociente de S/(1-E) para una prueba diagnóstica con resultado positivo y el cociente de (1- S)/E para una prueba con resultado negativo. Según los resultados obtenidos podemos evaluar la calidad de las pruebas5 con un LR+ >10: test excelente, LR+ entre 5 y 10: test bueno, LR+ entre 5 y 2: test regular, LR+<2: test inútil, LR− entre 0,5 y 1 test inútil, LR− entre 0,2 y 0,5: test regular, LR− entre 0,1 y 0,2: test bueno, LR− <0,1: test excelente.
La ventaja de utilizar los cocientes de probabilidad positivo y negativo frente a los valores predictivos positivo y negativo de la prueba radica en que, a diferencia de estos, no dependen de la proporción de enfermos en la muestra, sino tan solo de la sensibilidad y especificidad de esta, de ahí su utilidad a la hora de comparar pruebas diagnósticas. La probabilidad preprueba suele ser conocida y no es más que la prevalencia de la enfermedad que queremos diagnosticar, además se puede obtener haciendo una estimación aproximada basada en nuestra experiencia profesional o sobre la base de datos estadísticos o epidemiológicos de la enfermedad en la cual apliquemos la prueba diagnóstica.
Fagan en 1975 describió un nomograma para el teorema de Bayes, basado en la capacidad de convertir el teorema de Bayes en una función sumatoria lineal simple. El nomograma de Fagan6 tiene 3 columnas: la primera es la probabilidad de tener la enfermedad antes de aplicar la prueba (prevalencia), la segunda es la razón de verosimilitud (LR) y la tercera la probabilidad posprueba. Con una regla se traza una línea entre la probabilidad preprueba y la razón de verosimilitud. La prolongación de esta línea corta en la tercera columna la probabilidad de tener la enfermedad en función del resultado de la prueba (fig. 1).
El laboratorio clínico, cuando se utiliza de forma correcta, reduce de forma considerable la incertidumbre e interviene con la información que proporciona en un 60-70% de las decisiones médicas7. Para llevar a cabo esta misión los facultativos del laboratorio, junto con los clínicos, tendremos que actuar de forma conjunta, implementar estrategias para cambiar rutinas y pautas de pruebas analíticas8,9 que son innecesarias. Asimismo, siempre que sea posible cabe proporcionar la sensibilidad y especificidad de las pruebas diagnósticas más comunes10. Con esta práctica y cambio de actitud, el laboratorio clínico cobra un valor añadido en el proceso de calidad asistencial de los pacientes.
