Las pruebas de diagnóstico desempeñan un papel crucial en la atención médica, ayudando en la identificación y diagnóstico de enfermedades. Sin embargo, es importante reconocer que estas pruebas no son infalibles. Comprender las fortalezas y debilidades de las pruebas de diagnóstico es esencial para tomar decisiones informadas y recibir el tratamiento adecuado.
Una razón para la imperfección de estas pruebas es la variabilidad inherente entre las personas. Una prueba que puede indicar con precisión una enfermedad en una persona puede no ser tan confiable para otra. Por ejemplo, la prueba de antígeno específico de la próstata (PSA), utilizada en la detección del cáncer de próstata, detecta alrededor del 93% de los casos de cáncer. Sin embargo, también produce un alto número de falsos positivos, con aproximadamente el 80% de los hombres recibiendo resultados positivos sin tener realmente cáncer. Esto puede generar estrés innecesario y procedimientos invasivos adicionales, como biopsias.
Otro ejemplo son las pruebas rápidas de antígenos para COVID-19. Estas pruebas han mostrado una precisión variable dependiendo del contexto individual. En individuos asintomáticos con resultados positivos en la prueba, solo el 52% realmente tenía COVID-19. Sin embargo, entre las personas con síntomas de COVID y resultados positivos, la precisión de las pruebas aumentó al 89%.
Existen múltiples factores que contribuyen a la imperfección de las pruebas de diagnóstico. Un factor significativo es el tamaño limitado y sesgado de las muestras utilizadas para desarrollar estas pruebas. Muchos modelos de diagnóstico se basan en muestras pequeñas, lo que dificulta evaluar su verdadera precisión. Además, ciertas pruebas pueden tener un desempeño diferente en diversas poblaciones. Por ejemplo, el ampliamente utilizado Puntaje de Riesgo de Framingham para identificar el riesgo de enfermedades cardíacas tiene un rendimiento deficiente en individuos aborígenes e isleños del Estrecho de Torres.
La exageración de la precisión de los modelos de diagnóstico es otro problema. Algunos investigadores han manipulado sus estudios para obtener publicaciones en revistas científicas. Esto puede hacerse excluyendo casos complejos o incorporando información futura, lo que resulta en tasas de precisión infladas.
El atractivo de los grandes datos y la modelización predictiva también ha llevado al desarrollo de numerosos modelos de predicción. Sin embargo, el impacto de estos modelos en la atención médica sigue siendo limitado. Existen problemas inherentes de datos y complejidades en las enfermedades que están más allá del alcance de la modelización sofisticada.
Es crucial reconocer las imperfecciones de las pruebas de diagnóstico. Al hacerlo, los médicos y los pacientes pueden participar en discusiones informadas sobre los resultados de las pruebas y determinar los siguientes pasos apropiados. Confiar en las pruebas de diagnóstico es importante, pero comprender completamente sus limitaciones garantiza su uso responsable.
Fuentes:
– Prostate cancer testing: has the bubble burst? (Pruebas de cáncer de próstata: ¿se ha desvanecido la burbuja?)
– Elizabeth Holmes: Theranos scandal has more to it than just toxic Silicon Valley culture (Elizabeth Holmes: el escándalo de Theranos tiene más que ver que solo con la tóxica cultura del Silicon Valley)
