Ante la posibilidad de que un paciente esté o no enfermo (lo que simbolizaremos por E y no-E, respectivamente), se le somete a una prueba diagnóstica cuyo resultado puede ser positivo o negativo (P o no-P, respectivamente); si la prueba resulta positiva (P), el diagnóstico de que el paciente está enfermo (E) será correcto con una probabilidad alta, lo mismo sucederá si ante una prueba negativa (no-P) resulta un paciente realmente sano (no-E). En cambio, esperamos que las probabilidades de error (paciente enfermo ante una prueba negativa o sano ante prueba positiva) sean pequeñas.

La sensibilidad y la especificidad son dos valores de probabilidad que cuantifican la fiabilidad diagnóstica de una prueba; para establecer estas cantidades, se toma una muestra¹ suficientemente grande de candidatos a padecer la enfermedad y a todos ellos se les aplica la prueba diagnóstica, construyendo la siguiente tabla:

donde:

• VP son los verdaderos positivos: número de pacientes enfermos en los que la prueba dió positiva (diagnóstico correcto).
• FP son los falsos positivos: número de pacientes sanos en los que la prueba dió positiva (diagnóstico incorrecto).
• FN son los falsos negativos: número de pacientes enfermos en los que la prueba dió negativa (diagnóstico incorrecto).
• VN son los verdaderos negativos: número de pacientes sanos en los que la prueba dió negativa (diagnóstico correcto).

Llamando n = VP + FP + FN + VN al número de pacientes sometidos a la prueba, los datos muestrales anteriores permiten estimar las siguientes probabilidades:

A partir de los datos anteriores se estiman estas otras cantidades de interés:

• Sensibilidad o tasa de verdaderos positivos: es la probabilidad de que a un individuo enfermo (E) la prueba le dé resultado positivo (P), lo que formalmente se reduce a calcular la probabilidad condicionada Pr(P| E) = VP/(VP + FN)
• Especificidad o tasa de verdaderos negativos: es la probabilidad de que a un individuo sano (no-E) la prueba le dé resultado negativo (no-P), lo que se reduce a calcular Pr(no-P| no-E) = VN/(FP + VN)
• Prevalencia o tasa de incidencia: es la probabilidad de que un individuo padezca la enfermedad (E) en la población bajo estudio, aquella de la cual se extrajo la muestra. Este valor es Pr(E) = (VP + FN)/n

Lo que realmente interesa en la práctica es estimar la probabilidad de que el paciente esté sano o enfermo, según que la prueba haya resultado negativa o positiva:

• Valor predictivo de una prueba positiva: es la probabilidad de que un individuo padezca la enfermedad cuando la prueba diagnóstica ha sido positiva: Pr(E| P) = VP/(VP + FP)
• Valor predictivo de una prueba negativa: es la probabilidad de que un individuo esté sano cuando la prueba diagnóstica ha sido negativa: Pr(no-E| no-P) = VN/(FN + VN)

La biopsia por aspiración con aguja fina de glándula salival es un procedimiento fácil, seguro y económico que en muchas circunstancias permite un diagnóstico rápido con molestias mínimas para el paciente y con sensibilidad de 81-100% y especificidad de 94-100%. Se han revisado cierto número de biopsias por aspiración con aguja fina de glándula salival realizadas en un periodo de ocho años en el Instituto Nacional de Cancerología de México. En 144 casos se efectuó correlación con diagnóstico de histopatología. Se encontraron 65 verdaderos positivos, 62 verdaderos negativos, 11 falsos negativos y 6 falsos positivos. Se desea conocer si los resultados obtenidos están dentro de los estándares de otras series publicadas.

Los cálculos proporcionan una sensibilidad del 85.5% y una especificidad de 91.2%. Además, el valor predictivo positivo ha resultado del 91.5% y el valor predictivo negativo del 84.9%. Se consideran los resultados aceptables.

(Fuente: S.V.M. Pérez, R.M. Ibarra, R.M. Ángeles, G.A. Meneses. (1996) Biopsia por aspiración con aguja fina de glándula salival. Revista del Instituto Nacional de Cancerología de México, 42(1): 9-15.)