MedCalcGráfico versus prevalencia
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Descripción
En este gráfico (parte del análisis de la curva ROC) puede trazar valores predictivos positivos y negativos frente a la prevalencia de la enfermedad, para un par de valores de sensibilidad/especificidad.
Los valores de sensibilidad y especificidad se obtienen del análisis de la curva ROC o de la literatura.
- Valor predictivo positivo
Probabilidad de que la enfermedad esté presente cuando la prueba es positiva.
$$ PPV = \frac {sensibilidad \times prevalencia } {sensibilidad \times prevalencia + (1-especificidad)\times (1-prevalencia ) } $$
- Valor predictivo negativo
Probabilidad de que la enfermedad no esté presente cuando la prueba es negativa.
$$ NPV = \frac {especificidad \times (1-prevalencia ) }{ (1-sensibilidad) \times prevalencia + especificidad \times (1-prevalencia ) } $$
Opcionalmente el programa puede dibujar los intervalos de confianza del 95%.
Entrada requerida
Giguère et al. (2016) estudiaron el uso de la amiloide sérica A (SAA) junto al establo para la detección temprana de la neumonía en una finca endémica de R. equi.
Para un punto de corte óptimo de >53 μg/mL, encontraron una sensibilidad del 64 % y una especificidad del 77 %.
- Sensibilidad y especificidad: ingrese la sensibilidad y la especificidad como porcentaje.
- Opciones: ver más abajo
Gráfico
En el gráfico se representan los valores predictivos positivos y negativos frente a la prevalencia de la enfermedad.
Trazando los intervalos de confianza del 95%
MedCalc también puede dibujar los intervalos de confianza del 95 % en el gráfico. Para ello, debe ingresar el número de casos en los grupos de enfermos y normales. Este es el número de casos incluidos en el estudio en el que se establecieron la sensibilidad y la especificidad.
Primero haga clic en la opción Intervalo de confianza del 95% y luego ingrese el número de casos en los grupos enfermos y normales.
El estudio de Giguère et al. (2016) incluyó 25 potros con neumonía por R. equi confirmada mediante cultivo (los casos positivos o enfermos en los que se estableció la sensibilidad) y 22 potros que permanecieron clínicamente sanos durante toda la temporada reproductiva (los casos negativos o normales, en los que se estableció la especificidad).
Gráfico
El nuevo gráfico incluye los intervalos de confianza del 95% para los valores predictivos positivos y negativos.
MedCalc calcula los intervalos de confianza para los valores predictivos utilizando el método logit estándar proporcionado por Mercaldo et al. 2007.
Literatura
- Giguère S, Berghaus LJ, Miller CD (2016) Clinical assessment of a point-of-care serum amyloid A assay in foals with Bronchopneumonia. Journal of Veterinary Internal Medicine 30:1338-1343.
- Mercaldo ND, Lau KF, Zhou XH (2007) Confidence intervals for predictive values with an emphasis to case-control studies. Statistics in Medicine 26:2170-2183.
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