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Evaluación de pruebas diagnósticas
Descripción
Mapa mental de Evaluación de pruebas diagnósticas
Sin etiquetas
epidemiologia
facmed
diagnostico
Mapa Mental por
IRIS GARCIA
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
IRIS GARCIA
hace alrededor de 9 años
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0
0
Resumen del Recurso
Evaluación de pruebas diagnósticas
Diangóstico
Hipótesis que se deriva del uso de la inferencia
Reducir incertidumbre
Datos obtenidos en acto médico
Observable
5 Sentidos
No observable
Procedimiento diagnóstico
Proceso
Dos etapas
Hipótesis
Seguimiento y verificación
Prueba diagnóstica
Sirven para
Detección
Establecer el pronóstico
Medir efecto de un tratamiento
Proceso que pretende determinar la presencia de una condición patológica, no susceptible de ser observada directamente
Serie
• Aumentan la especificidad y el valor predictivo positivo. • Disminuyen la sensibilidad y el valor predictivo negativo.
Paralelo
• Aumentan la sensibilidad y el valor predictivo negativo. • Disminuyen la especificidad y el valor predictivo positivo.
Se evalúa
Características
Validez
Certeza/Precisión/Conformidad
Qué tanto concuerda valor real con medición
Eficacia
escisión con la que una prueba diagnóstica estima el parámetro
ideal:
Alta+Factibles+Pertinentes
Alta, Intermedia, baja
Cuantificando errores
con
Estándar diagnóstico ideal
Referencia para evaluar otras pruebas
Porque diangostica con certeza una enfermedad
Sensibilidad
Proporción de :verdaderos positivos/ Total de casos de la enfermedad
Especificidad
Proporción de verdaderos negativos/Total de casos sin enfermedad
Determina Valores predictivos
Negativos
Positivos
Probailidad de que se tenga el padecimiento
Desventaja:
Depende de prevalencia
Razones de verosimilitud
Son clínicamente útiles y aplicacables a población
cuánto es más probable que un resultado positivo o negativo, según la presencia o ausencia de enfermedad
Positivo
Verdaderos positivos (sensibilidad) entre falsos positivos (1- especificidad)
Negativo
Falsos negativos (1- sensibilidad) entre verdaderos negativos ( especificidad)
ventaja
No depende de prevalencia
Tomando en cuenta
Criterios de inclusión
Características de la población
Sesgo de selección
Buen tamaño de muestra
Límites de normalidad
Convencionales
Curva ROC
Cálculo de confiabilidad
Considerando desviación estándar
Validez, Eficacia, Reproductibilidad
Curva ROC
indicador general de eficacia
para escalas cuantitativas continuas o discretas
Representacón gráfica de
Sensibilidad contra 1-especificidad
según los diferentes puntos de corte o umbral de discriminació
valor a partir del cual un caso es un positivo
Recursos multimedia adjuntos
da21ec82-6960-4c46-b3c4-7d5d3128c953 (image/png)
f5a87bfe-b0fc-4495-ba63-637f81f27b28 (image/png)
1e2698df-3d30-4073-a095-c616f46de7ba (image/png)
2138630d-3aaf-48e8-9eb2-e9008973bfd3 (image/png)
91febdd6-99b0-40fb-bf58-5d041af470d5 (image/png)
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