# data[].attributes.body
José Baculima

# data[].attributes.body
Concepto con palabras claras

# data[].attributes.body
Concepto con palabras claras

# data[].attributes.body
Indicar

# data[].attributes.body
Indicar

# data[].attributes.headline
Integrantes: Cristian Ochoa- Jonathan Herrera- Henry Alvarrasin 

# data[].attributes.subject
Integrantes: Cristian Ochoa- Jonathan Herrera- Henry Alvarrasin 

# data[].attributes.body
Grupos Impares:
http://www.scielo.org.co/pdf/rcg/v18n3/v18n3a12.pdf

Grupos Pares:
https://docs.bvsalud.org/biblioref/2018/05/883697/importancia-calculo-sensibilidad-y-especifidad.pdf

# data[].attributes.body
Proporcion de individuos enfermos que poseen una prueba positiva

# data[].attributes.body
Antonella Jara
Brandon Vicente
Mateo Zúñiga

# data[].attributes.body
Se refiere a la probabilidad de que el resultado de la prueba de una enfermedad sea positiva

# data[].attributes.body
Proporcion de individuos sin enfermedad que poseen una prueba negativa o normal.

# data[].attributes.headline
Integrantes: Thalia Jimenez, Karen Suculanda, Adrian Zhunio

# data[].attributes.subject
Integrantes: Thalia Jimenez, Karen Suculanda, Adrian Zhunio

# data[].attributes.body
Proporcion de individuos sin la enfermedad que poseen una prueba negativa o normal.

A medida que aumente la especificidad de una prueba, disminuirá la cantidad de personas que no tienen la enfermedad, pero cuyas pruebas tienen resultado positivo (positivos falsos).

# data[].attributes.body
Micaela Moran
Janneth Quindi
Yuliana Japon

# data[].attributes.body
La sensibilidad son marcadores intrínsecos, nos responde al interrogante ¿Qué porcentaje de pacientes con la enfermedad tiene el resultado de la prueba de laboratorio positivo?

# data[].attributes.body
Es la tasa de verdaderos positivos de que un individuo sea positivo en una enfermedad

# data[].attributes.body
Sensibilidad: Es la poblacion de enfermos, algunos tiene prueba negativas y otros positivas.

# data[].attributes.headline
Definiciones básicas de sensibilidad y especificidad. Integrantes: Jorge Realpe, Israel Méndez y Pablo Vásquez.

# data[].attributes.subject
Definiciones básicas de sensibilidad y especificidad. Integrantes: Jorge Realpe, Israel Méndez y Pablo Vásquez.

# data[].attributes.body
Sensibilidad: Probabilidad de clasificar a un individuo individuo enfermo.

Especificidad: Probabilidad de que los individuos que no poseen una patología, estos poseen pruebas negativas o normales.

Como se calcula:
La sensibilidad se calcula con la siguiente formula: S= A/(A+C).
A= representa numero de casos positivos.
C= numero de casos negativos.

La especificidad se calcula con la siguiente formula: E= D/(B+D).
D= representa a casos verdaderos negativos.
B= Falsos positivos.

# data[].attributes.body
S= A/(A+C)
A= representa numero de casos positivos.
C= numero de casos negativos.

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

# data[].attributes.body
Se realiza primero, una tabla binaria o de 2x2, donde se obtienen varios resultados probables en una prueba diagnostica.

Especificidad=d/(b+d)

# data[].attributes.headline
Integrantes: Mario Vázquez, Jefferson Correa, Romel Guapisaca, Jennifer Naula, 

# data[].attributes.subject
Integrantes: Mario Vázquez, Jefferson Correa, Romel Guapisaca, Jennifer Naula, 

# data[].attributes.body
Sensibilidad:
Es la proporción de individuos enfermos, los cuales tienen una prueba positiva, además representa la validez de una prueba diagnóstica.

# data[].attributes.body
https://docs.bvsalud.org/biblioref/2018/05/883697/importancia-calculo-sensibilidad-y-especifidad.pdf

# data[].attributes.body
A/A+C

# data[].attributes.body
D/D+B

# data[].attributes.body
se refiere ala probabilida de resultado si relamente no tiene enfremedad, la especificidad que es la proporcion entre la tasa de verdaderos negativos sobre el total de pacientes que no tienen la enfermedad, en otras palabras responde a interrogantes.

# data[].attributes.body
La sensibilidad se calcula con la formula que es igual = a/(a+c) que llega a ser lo mismo que VP/(VP+FN)

# data[].attributes.headline
Calculo para determinar la sensibilidad y especificidad 

# data[].attributes.subject
Calculo para determinar la sensibilidad y especificidad 

# data[].attributes.body
Se hace construyendo una tabla de 2x2 se obtiene los primeros resultados de la prueba diagnóstica
Sencibilidad  fórmula
a/(a+b)
Especificidad fórmula
d/(b+d)

# data[].attributes.body
Es la proporción entre la Tasa de Verdaderos Negativos sobre el total de pacientes que No tienen la enfermedad, ósea hace referencia la especificidad de responder al interrogante.

# data[].attributes.body
la sensibilidad y especificidad de una prueba de laboratorio son características que califican y cualifican, para entender la eficacia

# data[].attributes.body
La sensibilidad se calcula:
Sensibilidad= A/(A+C)
A= representa numero de casos positivos.
C= numero de casos negativos.

# data[].attributes.headline
Integrantes: Melissa Perez, Lizbeth Rodas, Josseline Rodas

# data[].attributes.subject
Integrantes: Melissa Perez, Lizbeth Rodas, Josseline Rodas

# data[].attributes.body
Sensibilidad y Especificidad: son marcadores intrínsecos del desempeño de la prueba, es decir, son caracteristicas que califican o cualifican a la prueba.

Ejemplo:
Especificidad: 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).

Sensibilidad: A medida que aumente la especificidad de una prueba, disminuirá la cantidad de personas que no tienen la enfermedad, pero cuyas pruebas tienen resultado positivo (positivos falsos).

¿Como se calcula?
Para determinar la sensibilidad y especificidad es necesario realizar un estudio de casos y controles.

# data[].attributes.body
http://www.scielo.org.co/pdf/rcg/v18n3/v18n3a12.pdf

# data[].attributes.body
Es la proporción de individuos sin la enfermedad que poseen una prueba negativa o normal.

# data[].attributes.body
La especificidad se calcula con la formula que es igual=d/(b+d) que llega a ser lo mismo que VN/(FP+VN)

# data[].attributes.body
para calcular la sensibilidad y especificad se debe llevar a cabo una tabla, donde se evalúan los casos

# data[].attributes.body
especificidad:
con una tabla
test positivo
test negativo
enfermos a y c sanos b ya
especificida= d/b + d
D= representa a casos verdaderos negativos
B=falsos positivos

# data[].attributes.body
http://www.scielo.org.co/pdf/rcg/v18n3/v18n3a12.pdf

# data[].attributes.headline
Integrantes : Juan lata Conceptos de sensibilidad 

# data[].attributes.subject
Integrantes : Juan lata Conceptos de sensibilidad 

# data[].attributes.body
Proporción  de individuos enfermos que poseen una prueba positiva

# data[].attributes.body
Proporción  de individuos sin la enfermedad que posee una prueba negativa normal

# data[].attributes.body
La sensibilidad se calcula  con la fórmula  que es igual =a(a+b) que llega  hacer lo mismo  que VP/(VP+FN)

# data[].attributes.body
Se calcula con la fórmula que es igual =d/(b+d)que se llega a ser lo mismo que VN/(FP+VN)

# data[].attributes.body
sensibilidad P(D+/E)= 0,85
Falso negativo: P(D-/E)= 0,15
Especificidad: P(D-/S)= 97%
Falso negativo: P(D+/S)= 3%

# data[].attributes.body
1. p(D+/E)=850/2500/1000/2500=0,85x100=85%
2.
p(D-/S)=1455/2500/1500/2500=0,97x100=97%
3.
p(D-/S)=150/2500/1000/2500=0,15x100=15%
4.
p(D+/S)=45/2500/1500/2500=0,03x100=3%

# data[].attributes.body
Sensibilidad:85%
Falso negativo: 15%
Especificidad: 97%
Falso positivo: 3%

# data[].attributes.body
Sensibilidad: P(D+ l E)= (850/2500)/(1000/2500)= 850/1000=0,85 = 85%
Falso Negativo: P(D- l E)=  (150/2500)/1000/2500)=150/1000=0,15= 15%
Especificidad: P(D- l S)= (1455/2500)/(1500/2500)= 1455/1500)= 0.97=97%
Falso Positivo: P(D+ l S)= (45/2500)/(1500/2500)=45/1500=0,03=3%

# data[].attributes.body
Resultados
S=0,85x100=85%
F-=0,15x100=15%
E=0,97x100=97%
F+=0.03x100=3%

# data[].attributes.body
Sensibilidad:  850/10=0,85 -> 85%
Falso negativo: 150/100=0,15 -> 15%
Especificidad: 1455/1500= 0,97-> 97%
Falso positivo: 45/1500= 0,3 -> 3%

# data[].attributes.body
Sensibilidad: 0,85*100= 85%

Falso-: 0,15*100= 15%

Especificidad: 0,97*100= 97%

Falso+: 0,03*100= 3%