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Los calculos del rendimiento de las pruebas diagnosticas suelen presentarse en tablas de 2x2 con filas horizontales para los resultados positivos y negativos obtenidos con la prueba evaluada, y con columnas verticales para los resultados positivos y negativos obtenidos con el patron de oro. Esta manera de presentar los datos visualmente, asi como las sensibilidades y especificidades basadas en ella, le imprimen caracter binario a la prueba y al patron de oro. Pero cuando los resultados de la prueba pertenecen a una de varias categorias ordenadas, a menudo se utilizan curvas de las caracteristicas funcionales de la prueba (o curvas ROC, por receiver operator characteristic curve) para indicar que esta no es binaria. Tratar el patron de oro como si fuese binario tambien es problematico porque implica que toda enfermedad se comporta uniformemente, con el resultado de que a todos los casos se les trata como si fuesen intercambiables. No obstante, hay ciertos tumores, por ejemplo, que exigen mas tratamiento que otros y que por lo tanto tambien exigen mayor deteccion. En el presente trabajo proponemos el uso de una tabla refinada que clasifica a los tumores en funcion de lo que se sabe de su susceptibilidad al tratamiento, con lo cual se pretende lograr una evaluacion mas informativa de las pruebas que la proporcionada por la tabla de 2x2. A manera de ejemplo presentamos una tabla de 2x3 en la cual se refina la medicion del antigeno especifico de la prostata (AEP) teniendo en cuenta el resultado de la palpacion rectal. Dicho resultado se usa como indicador de la necesidad de tratar los canceres prostaticos que se detectan o que no se detectan mediante la prueba del AEP. Un segundo ejemplo aplica los mismos conceptos a la tomografia por emision de positrones y a la tomografia computadorizada cuando se usan para la estadificacion del cancer pulmonar no microcitico. Se usaria mas informacion si se adoptara la estructura de 2x3 para configurar la tabla.

revista panamericana de salud pública

Refining the assessment of the sensitivity and specificity of diagnostic tests, with applications to prostate cancer screening and non-small cell lung cancer staging