Diferencia entre revisiones de «Especificidad (epidemiología)»

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No obstante, cada prueba tendrá mayor o menos porcentaje 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 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 [[Curva ROC|curvas ROC]] (del inglés,''receiverReceiver Operating operatingCharacteristic''). 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 (test diagnóstico perfecto), siendo aceptable un valor de 0,8. Sabiendo esto, podemos jugar con los valores de especificidad y sensibilidad hasta validar nuestra técnica diagnóstica.
En diagnóstico clínico, cuando el valor de especificidad supera el 80%, se considera buena.