Ejercicios: Validez de pruebas diagnósticas
Una prueba ficticia aplicada a 100 personas con referencia conocida produce: con condición, 16 positivos y 4 negativos; sin condición, 8 positivos y 72 negativos.…
Una prueba ficticia aplicada a 100 personas con referencia conocida produce: con condición, 16 positivos y 4 negativos; sin condición, 8 positivos y 72 negativos. Calcula sensibilidad y especificidad, sin recomendar uso clínico.
La figura representa los datos del ejercicio:
Un estudio tiene 30 verdaderos positivos, 10 falsos positivos, 5 falsos negativos y 55 verdaderos negativos. Calcula el valor predictivo positivo.
Un estudio tiene 30 verdaderos positivos, 10 falsos positivos, 5 falsos negativos y 55 verdaderos negativos. Calcula el valor predictivo positivo.
Una prueba tiene sensibilidad $0,85$. ¿Cuál es su proporción de falsos negativos entre personas con la condición?
Una prueba tiene sensibilidad $0,85$. ¿Cuál es su proporción de falsos negativos entre personas con la condición?
De 90 personas sin la condición, 81 dan negativo. Calcula especificidad y número de falsos positivos.
De 90 personas sin la condición, 81 dan negativo. Calcula especificidad y número de falsos positivos.
Una prueba positiva tiene VPP del 60 % en una población. ¿Puede interpretarse como sensibilidad del 60 %? Explica la diferencia de condicionamiento.
Una prueba positiva tiene VPP del 60 % en una población. ¿Puede interpretarse como sensibilidad del 60 %? Explica la diferencia de condicionamiento.
Al bajar un umbral que define positivo como resultado superior al corte, ¿cómo suelen cambiar sensibilidad y especificidad en el mismo conjunto de datos?
Al bajar un umbral que define positivo como resultado superior al corte, ¿cómo suelen cambiar sensibilidad y especificidad en el mismo conjunto de datos?
Con prevalencia $0,1$, sensibilidad $0,8$ y especificidad $0,9$, calcula VPP mediante $Se\pi/[Se\pi+(1-Sp)(1-\pi)]$.
Con prevalencia $0,1$, sensibilidad $0,8$ y especificidad $0,9$, calcula VPP mediante $Se\pi/[Se\pi+(1-Sp)(1-\pi)]$.
En 1000 personas, la prevalencia es 2 %, la sensibilidad 90 % y la especificidad 95 %. Calcula recuentos esperados de verdaderos y falsos positivos y VPP.
En 1000 personas, la prevalencia es 2 %, la sensibilidad 90 % y la especificidad 95 %. Calcula recuentos esperados de verdaderos y falsos positivos y VPP.
Un conjunto validado contiene VP 40, FN 10, FP 20 y VN 130. Calcula VPN y exactitud global.
Un conjunto validado contiene VP 40, FN 10, FP 20 y VN 130. Calcula VPN y exactitud global.
Se da $LR^+=Se/(1-Sp)$ y $LR^-=(1-Se)/Sp$. Con sensibilidad $0,9$ y especificidad $0,8$, calcula ambos.
Se da $LR^+=Se/(1-Sp)$ y $LR^-=(1-Se)/Sp$. Con sensibilidad $0,9$ y especificidad $0,8$, calcula ambos.
Una probabilidad previa es $0,2$ y $LR^+=4$. Usa odds posteriores = odds previas por LR y $p=o/(1+o)$ para obtener la probabilidad posterior a positivo.
Una probabilidad previa es $0,2$ y $LR^+=4$. Usa odds posteriores = odds previas por LR y $p=o/(1+o)$ para obtener la probabilidad posterior a positivo.
Una curva ROC usa sensibilidad en vertical y $1-Sp$ en horizontal. Un punto es $(0,1;0,8)$. Recupera sensibilidad y especificidad e interpreta el eje horizontal.
Una curva ROC usa sensibilidad en vertical y $1-Sp$ en horizontal. Un punto es $(0,1;0,8)$. Recupera sensibilidad y especificidad e interpreta el eje horizontal.
Dos muestras tienen igual sensibilidad y especificidad, pero prevalencias 1 % y 20 %. Sin calcular, ¿en cuál será mayor VPP bajo esos supuestos? Explica.
Dos muestras tienen igual sensibilidad y especificidad, pero prevalencias 1 % y 20 %. Sin calcular, ¿en cuál será mayor VPP bajo esos supuestos? Explica.
Una prueba se valida solo en casos muy graves y controles claramente sanos. ¿Qué problema aparece al extrapolar sensibilidad y especificidad a una población con síntomas…
Una prueba se valida solo en casos muy graves y controles claramente sanos. ¿Qué problema aparece al extrapolar sensibilidad y especificidad a una población con síntomas leves y diagnósticos similares?
Con sensibilidad $0,8$ y especificidad $0,9$, se repite una prueba dos veces y se define positivo si ambas son positivas. Suponiendo independencia condicional dado el…
Con sensibilidad $0,8$ y especificidad $0,9$, se repite una prueba dos veces y se define positivo si ambas son positivas. Suponiendo independencia condicional dado el estado real, calcula sensibilidad y especificidad del conjunto.
Se define positivo si al menos una de dos pruebas es positiva. Cada una tiene sensibilidad $0,8$ y especificidad $0,9$, y se asume independencia condicional. Calcula…
Se define positivo si al menos una de dos pruebas es positiva. Cada una tiene sensibilidad $0,8$ y especificidad $0,9$, y se asume independencia condicional. Calcula parámetros conjuntos.
En una validación solo los positivos reciben la prueba de referencia. ¿Por qué no puede estimarse sin sesgo la sensibilidad a partir de esa verificación incompleta?
En una validación solo los positivos reciben la prueba de referencia. ¿Por qué no puede estimarse sin sesgo la sensibilidad a partir de esa verificación incompleta?
Un clasificador siempre informa negativo en una población de prevalencia 1 %. Calcula exactitud, sensibilidad y especificidad, y explica por qué exactitud aislada engaña.
Un clasificador siempre informa negativo en una población de prevalencia 1 %. Calcula exactitud, sensibilidad y especificidad, y explica por qué exactitud aislada engaña.
Se comparan dos umbrales de una prueba en las mismas personas y ambos producen VPP distintos. ¿Por qué sus estimaciones no son independientes y qué no permite concluir…
Se comparan dos umbrales de una prueba en las mismas personas y ambos producen VPP distintos. ¿Por qué sus estimaciones no son independientes y qué no permite concluir una AUC mayor por sí sola?
Con probabilidad previa $0,5$, $Se=0,9$ y $Sp=0,8$, calcula la probabilidad de condición tras un negativo usando $LR^-=0,125$. Compárala con cero.
Con probabilidad previa $0,5$, $Se=0,9$ y $Sp=0,8$, calcula la probabilidad de condición tras un negativo usando $LR^-=0,125$. Compárala con cero.