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Si alguna vez te has preguntado qué significan los valores de sensibilidad, especificidad o valores predictivos positivos y negativos, en este post intentaré ilustrarlos de una manera sencilla.

Para simplificarlo un poco, hablaremos de individuos sanos y enfermos y test positivos para los primeros y negativos para los segundos.

El primer dato que vamos a encontrar es la Sensibilidad. Esta es la capacidad de un test para obtener un resultado positivo en personas que estén enfermas. Dicho de otro modo, es la probabilidad de que un test sea positivo cuando alguien está enfermo. Por ejemplo, si tomamos a 100 personas y les realizamos una PCR para detectar el SARS-CoV-2, podríamos encontrarnos con que 15 son positivos. Por desgracia habrá más enfermos que no hemos podido detectar, que sí pueden confirmarse si comparamos nuestra prueba diagnóstica con una de calidad excelente e insuperable, conocida como Gold Standard. En este caso pongamos que realizamos la comparación y obtenemos en la misma muestra una cantidad de enfermos de 20, quedando por ende, 80 pacientes sanos.

	Enfermos	Sanos
Positivos	15
Negativos
	20	80	100

Como tenemos 15 positivos de 20 enfermos, la probabilidad de obtener un resultado positivo ante la enfermedad es del 75 %. Es decir, la sensibilidad es del 75 %.

Las 5 personas restantes que padecen la enfermedad pero han obtenido un resultado negativo se conocerán como falsos negativos.

	Enfermos	Sanos
Positivos	15
Negativos	5
	20	80	100

Un concepto muy relacionado con el anterior es el de Especificidad. En este caso hablamos de la capacidad del test para dar un resultado negativo, en personas sanas. Es decir, la probabilidad de que el test sea negativo en personas sanas. Sabiendo que el número real de sanos es de 80, nosotros hemos obtenido 75 resultados negativos. Esto implicaría que hay 5 individuos que han sido catalogados como sanos de manera indebida, o lo que es lo mismo, son los falsos positivos. De esta manera tenemos en total 20 resultados positivos y 80 negativos, que en este caso hipotético coindicen con el número de enfermos y sanos reales.

	Enfermos	Sanos
Positivos	15	5	20
Negativos	5	75	80
	20	80	100

Tanto la sensibilidad y la tasa de falsos positivos, como la especificada y la tasa de falsos negativos, suponen los datos de validez interna del test, ya que dependen del propio test y no se modifican por factores externos.

Ahora podemos conocer los valores predictivos, que reflejarán la validez externa del test, ya que pueden modificarse por factores externos, como el número de enfermos en la muestra estudiada, que aumenta el valor predictivo positivo y disminuye el valor predictivo negativo y si el número de enfermos disminuye ocurre lo contrario.

El valor predictivo positivo es la probabilidad de que si un test ha resultado positivo, el paciente realmente esté enfermo. Como tenemos 15 test positivos en personas enfermas de un total de 20 resultados positivos, el valor predictivo positivo será del 75 %.

Igual ocurre con el valor predictivo negativo, que es la probabilidad de que un paciente, habiendo obtenido un resultado negativo, esté realmente sano. Teniendo 75 individuos sanos con un test negativo de un total de 80 pruebas negativas, el valor predictivo negativo será del 93,75 %.

	Enfermos	Sanos
Positivos	15 (verdaderos positivos)	5 (falsos positivos)	20 (positivos totales)
Negativos	5 (falsos negativos)	75 (verdaderos negativos)	80 (negativos totales)
	20 (individuos enfermos)	80 (individuos sanos)	100 (individuos totales)

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