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José Baculima

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Concepto con palabras claras

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Concepto con palabras claras

# data[].attributes.body
Indicar

# data[].attributes.body
Indicar

# data[].attributes.body
- Valentina Campos
- Carlos Ureña
- Jennyfer Reyes

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Eduardo Cantos
Juan Segarra
Xavier Heras

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La sensibilidad es la probabilidad de que una proporción de individuos enfermos salgan con un diagnostico positivo.

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- Denis Cazorla
-Andrea Gómez
-Michelle Morales

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Es la probabilidad de que los individuos que no poseen una patología salgan normal o negativo en sus pruebas diagnósticos.

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- Sthefany Cando
- Carolina Guzmán
- Lizbeth Daza

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A medida que aumente la sensibilidad de una prueba, disminuirá la cantidad de personas que tienen la enfermedad, pero cuyas pruebas tengan resultado negativo (negativos falsos

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La sensibilidad se calcula con la siguiente fórmula:
S=a/(a+c) que es lo mismo que S=VP/(VP+FN)
a: Prueba positiva
c: Prueba negativa
VP: Verdaderos positivos
FN: Falsos negativos

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La especificidad se calcula con la siguiente fórmula:
E=d/(b+d) que es igual que E=VN/(FP+VN)
d: prueba positiva
b: prueba negativa
VN: Verdaderos negativos
FP: Falsos positivos

# data[].attributes.body
proporcion de individuos sin la enfermedad que poseen una prueba negativa o normal
La especificidad de una prueba es la probabilidad de que un sujeto sano tenga un resultado negativo en la prueba

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Darío Tapia
Salome Vasquez
Andres Santander

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Como se calcula la sensibilidad y especificidad 

# data[].attributes.subject
Como se calcula la sensibilidad y especificidad 

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La determinación de los parámetros de sensibilidad y especificidad se realiza construyendo, en primer lugar una tabla binaria o de 2x2, a partir de la cual se obtienen los diversos resultados probables de una prueba diagnóstica.

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Paola Cabascango
Gladys Espinoza
Paula Palacios

# data[].attributes.body
Es la cantidad de individuos enfermos que poseen una prueba positiva.

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Fernanda Suconota
Alejandra Villa

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proporción de individuos sin la enfermedad que poseen una prueba negativa o normal

# data[].attributes.body
Son aquellos marcadores intrínsecos del desempeño de una prueba, permitiendo calificar o cuantificar a la prueba.

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Es un método que califica y cualifican las pruebas. También es una probabilidad entre la población de que no tengan ninguna enfermedad, obteniendo como resultado una prueba de diagnóstico negativa o normal.

# data[].attributes.body
Concepto de sensibilidad:
Es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Positivos sobre el total de los pacientes que sí tienen la enfermedad
Concepto de especificidad:
Es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Negativos sobre el total de los pacientes que no tienen la enfermedad

# data[].attributes.body
La especificidad de una prueba, disminuirá la cantidad de personas que no tienen la enfermedad, pero cuyas pruebas tienen resultado positivo.
VN/VN+FP

# data[].attributes.body
Al aumentar la especificidad de una prueba, disminuirá la cantidad de personas que no tienen la enfermedad, pero cuyas pruebas que presenten resultados positivos serán conocidos como (positivos falsos).

# data[].attributes.body
Al aumentar la sensibilidad de una prueba, disminuirá la cantidad que tiene una enfermedad, pera aquellas pruebas que presenten resultados negativos, conocidos como (negativos falsos).

# data[].attributes.body
Fórmula=a/(a+c)
Sensibilidad=VP/ (VP+FN)
Donde:
VP= verdaderos positivos
FN = falsos positivos

# data[].attributes.body
La sensibilidad es un marcador intrínseco del desempeño de la prueba. La sensibilidad califica a la prueba de laboratorio como positivo, es decir, es la probabilidad de que la prueba identifique al que si tenga la enfermedad (positivo enfermo)

# data[].attributes.body
Como se calcula sensibilidad y como se calcula especificidad

Los cálculos del desempeño de una prueba de laboratorio que se hacen en forma “vertical” dentro de la matriz de decisiones, al hacerse dentro de su misma columna obvian la necesidad de considerar la prevalencia de la enfermedad en sus resultados

La sensibilidad de una prueba simplemente es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Positivos sobre el total de los pacientes que Sí tienen la enfermedad (prevalencia) VP/ (VP+FN)

La especificidad que es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Negativos sobre el total de pacientes que no tienen la enfermedad VN/(FP+VN)

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se realizan con la construcción de una tabla binaria, a partir de la cual se obtienen los diversos resultados probables de una prueba diagnóstica donde posteriormente se calcularan mediante la  aplicación de formulas, los resultados obtenidos se pueden interpretar como:

Verdaderos positivos
la enfermedad esta presente y se diagnostica al  paciente como enfermo

Falsos positivos
el paciente no presenta la enfermedad y se le diagnostica como enfermo

verdaderos negativos
la enfermedad no esta presente y se diagnostica al paciente como sano

Falsos negativos
la enfermedad esta presente en el paciente y se le diagnostica como sano

Formula de la sensibilidad

S=VP/VP+FN

# data[].attributes.body
Formula:

Especificidad=d/(b+d) que es igual que Especificidad=VN/(FP+VN)

# data[].attributes.body
Conocido como marcadores intrínsecos de una prueba y de como esta ha cumplido su rol en cuanto es el desempeño. Evaluando así características que califican y cualifican las pruebas realizadas o por hacer.

# data[].attributes.body
La especificidad es una prueba que determina pacientes sanos es decir que no poseen la enfermedad y tienen como resultado la Tasa de verdaderos negativos.

# data[].attributes.body
La sensibilidad de una prueba simplemente es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Positivos sobre el total de los pacientes que Sí tienen la enfermedad

# data[].attributes.body
La especificidad que es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Negativos sobre el total de pacientes que no tienen la enfermedad

# data[].attributes.body
-Sensibilidad 85%
850/1000
-Falso negativo 15%
150/1000
-Especificidad 97%
1455/1500
-Falso positivo 3%
45/1500

# data[].attributes.body
1. Sensibilidad: 0,8500 85%
2. Falso negativo: 0,1500 15%
3. Especificidad: 0,9700 97%
4. Falso positivo: 0,0300 3%

# data[].attributes.body
-Sensibilidad
850/1000 = 0,85 = 85%
-Falso negativo
150/1000 = 0.15 = 15%
-Especificidad
1455/1500 = 0.97 = 97%
-Falso positivo
45/1500 = 0.03 = 3%

# data[].attributes.body
sensibilidad 850/1000 = 0.85 x 100% = 85%
Falso negativo 150/1000 = 0.15 x 100% = 15%
Especificidad 1455/1500 = 0.97 x 100% = 97%
Falso positivo 45/1500  = 0.03 x 100% = 3%