Diferencia entre revisiones de «Especificidad (epidemiología)»

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No obstante, cada prueba tendrá mayor o menos procentage tanto en especificidad (SP) como en sensibilidad (SE) dependiendo de su punto de corte. Lo ideal sería que no se solapasen y al hacer un test solamente obtuviésemos verdaderos positivos (enfermos) y verdaderos negativos (sanos) pero desgraciadamente no es así, por lo que siempre habrá individuos que salgan positivos pero no tengan la enfermedad y viceversa. Por ello lo importante es para cada enfermedad y cada tipo de test, ver qué podemos despreciar o qué es más importante considerar y poner el punto de corte en su lugar justo.
 
Para seleccionar un punto de corte adecuado, podemos ayudarnos de las curvas de rendimiento diagnóstico conocidas como curvas ROC (del inglés,''receiver operating''). En ellas se representa la sensibilidad de la técnica diagnóstica frente el valor que se obtiene al restarle la especificidad a la unidad (1-especificidad). El área bajo la curva obtenida oscila entre un valor de 0,5 (no discrimina entre un enfermo y un falso positivo) y 1 (pruebatest diagnósticadiagnóstico perfectaperfecto), siendo aceptable un valor de 0,8. Sabiendo esto, podemos jugar con los valores de especificidad y sensibilidad hasta validar nuestronuestra diagnósticotécnica diagnóstica.
En diagnóstico clínico, cuando el valor de especificidad supera el 80%, se considera buena.