Árbol de decisión principal
Exactitud de una prueba diagnóstica: la tabla 2 × 2
Puntos clave
- Sensibilidad = VP / (VP + FN): la proporción de personas CON la enfermedad que dan positivo.
- Especificidad = VN / (VN + FP): la proporción de personas SIN la enfermedad que dan negativo.
- VPP = VP / (VP + FP): qué tan probable es que un resultado positivo sea un verdadero positivo.
- VPN = VN / (VN + FN): qué tan probable es que un resultado negativo sea un verdadero negativo.
- SnNout: un resultado negativo en una prueba muy sensible ayuda a descartar. SpPin: un resultado positivo en una prueba muy específica ayuda a confirmar.
- Con la misma prueba, una prevalencia mayor aumenta el VPP y disminuye el VPN.
- Una prueba con 100% de especificidad no tiene falsos positivos, por lo que su VPP es 100%.
La tabla 2×2 y la sensibilidad
Poner la enfermedad real en las columnas y el resultado de la prueba en las filas. Cada celda es uno de cuatro grupos: verdadero positivo (VP), falso positivo (FP), falso negativo (FN) y verdadero negativo (VN).
La sensibilidad se lee hacia abajo en la columna de enfermedad presente. Su denominador son todas las personas que tienen la enfermedad, así que indica qué tan bien la prueba detecta la enfermedad.
- Sensibilidad = VP / (VP + FN).
- Una prueba muy sensible tiene pocos falsos negativos.
- La sensibilidad no cambia con la prevalencia; es una propiedad de la prueba.
Especificidad
La especificidad se lee hacia abajo en la columna de enfermedad ausente. Su denominador son todas las personas sin la enfermedad, así que indica qué tan bien la prueba descarta a las personas sanas.
- Especificidad = VN / (VN + FP).
- Una prueba muy específica tiene pocos falsos positivos.
- Con 100% de especificidad no hay falsos positivos, así que todo resultado positivo es un verdadero positivo: el VPP es 100%.
Valor predictivo positivo y negativo
Los valores predictivos se leen a lo largo de las filas. Responden a la pregunta del paciente: di positivo (o negativo), ¿qué tan probable es que tenga (o no tenga) la enfermedad?
| Medida | Fórmula | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| VPP | VP / (VP + FP) | Un resultado positivo: ¿el paciente tiene la enfermedad? |
| VPN | VN / (VN + FN) | Un resultado negativo: ¿el paciente realmente está libre de ella? |
SnNout y SpPin
- SnNout (siglas en inglés): una prueba SeNsible con resultado Negativo ayuda a descartar (OUT) la enfermedad.
- SpPin (siglas en inglés): una prueba esPecífica con resultado Positivo ayuda a confirmar (IN) la enfermedad.
- Ambas son reglas mnemotécnicas, no garantías. Ninguna prueba es perfecta y la probabilidad previa a la prueba sigue importando.
Cómo la prevalencia cambia los valores predictivos
La sensibilidad y la especificidad no cambian cuando la prueba se aplica a otra población. Los valores predictivos sí.
En el árbol, una misma prueba con 90% de sensibilidad y 90% de especificidad da un VPP de 8.3% con una prevalencia de 1%, de 50% con 10% y de 90% con 50%. El VPN baja de 99.9% a 98.8% y a 90%.
- Prevalencia mayor: el VPP sube, el VPN baja.
- Prevalencia menor (por ejemplo, tamizaje de una población sana): el VPP baja, así que la mayoría de los resultados positivos pueden ser falsos.
- Por eso un tamizaje positivo se confirma con una prueba más específica.
Ejemplo resuelto: VPP con 1% de prevalencia
Construir primero la tabla a partir de la población y luego llenar las celdas. Esto evita la mayoría de los errores de cálculo en el examen.
- 1,000 personas, prevalencia 1%: 10 tienen la enfermedad y 990 no.
- Sensibilidad 90%: 9 de las 10 dan positivo (verdaderos positivos).
- Especificidad 90%: 891 de las 990 dan negativo, así que 99 son falsos positivos.
- VPP = 9 / (9 + 99) = 8.3%. La mayoría de los resultados positivos son falsos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre sensibilidad y VPP?
La sensibilidad parte de las personas que tienen la enfermedad y pregunta cuántas dan positivo. El VPP parte de las personas que dan positivo y pregunta cuántas tienen la enfermedad.
¿La prevalencia afecta la sensibilidad y la especificidad?
No. La prevalencia cambia el VPP y el VPN, no la sensibilidad ni la especificidad.
¿Qué prueba debe usarse para descartar una enfermedad?
Una prueba muy sensible. Un resultado negativo en ella hace poco probable la enfermedad (SnNout).
Estudiar este tema
Fuentes
- Trevethan R. Sensibilidad, especificidad y valores predictivos: fundamentos, flexibilidades y errores (Front Public Health 2017)
- CDC: Principles of Epidemiology in Public Health Practice, 3ª ed. (archivado)
Escrito para Pedemy con nuestras propias palabras a partir de las fuentes anteriores; revisado en noviembre 2026. Solo con fines educativos, no es consejo médico; compruebe las dosis y los protocolos locales antes de tratar a un paciente. Pedemy es independiente y no está afiliado ni respaldado por las organizaciones citadas.