Decisiones en Radiología

Por Irela Soto Troya
Primera clase. 21 de agosto de 2006
Decisiones en Radiología
Módulo I
Dr. Alfredo Macharaviaya
Relación Costo – Beneficio
 Eficiencia  relación costo beneficio
 Eficacia  Resultados esperados que obtenemos y tienen que ver con el objetivo propuesto.
 Certeza diagnóstica
– Ganancia Marginal
Hay un enfoque “eficacista” y “eficiencista”. Efectividad  Resultado que podemos obtener en el
mundo real.
No se puede ser eficiente si no eres eficaz, pero si puedes ser eficaz y no eficiente (gastas mucho
dinero y llegas al objetivo igual).
Beneficio: Eficacia.
 Hay 3 Tipos de Eficacia en Radiología (ACR):
– El examen aumenta la información sobre la enfermedad del paciente.
– Determina o cambia el tratamiento. *La que en donde conseguimos
información que nos permite cambiar la conducta terapéutica.
No se pueden usar los
mismos métodos que en
Usa porque nuestros
gastos sonmuchos para
la poca capital que hay
en Pmá
– Altera la evolución natural de la enfermedad. *La info que obtenemos nos permite cambiar la
evolución de la enfermedad.
Las dos últimas sirven a nivel de la salud.
Costos.
 Costo Económico de los estudios:
– Es con frecuencia ignorado.
– Depende en un 90% de la complejidad tecnológica.
– También depende de:
 grado
de preparación del personal
 porcentaje de rentabilidad o ganancia para la empresa
 los contratos de mantenimiento.
Como nuestro primer
interés es curar, los
resultados son
prioritarios (eficacia) y
luego es que se
considera el costo
(eficiencia)
Examen
Costo en dólares
Exposición a la radiación(mrad x gónadas)
Rx de Tórax
25
10
Rx de Miembros Inferiores
40
5-10
Serie de Cráneo
50
5
Rx de Columna LS
50
500(F)-2500(M)
Rx de Pelvis
40
100(F)-500(M)
Colon x Enema
100
1000(F)-1500(M)
SEGD
100
1000(F)-1500(M)
PIV
100
1000-2000
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
Examen
Hepático
Ventilación-Perfusión
Abdomen
Costo en dólares
150
300
80-150
Exposición a la radiación(mrad x gónadas)
100
150
0
Cabeza
300-400
5
Cuerpo
400-800
500(M)-10000(F)
Cabeza o cuerpo
800-1200
0
Costo en Exposición a la Radiación: *Implica un riesgo**
– La exposición de las gónadas es el aspecto más importante a tener en cuenta.
– En infantes y niños pequeños: lo es además la exposición de la glándula tiroides y de la médula
ósea.
– La radiación ionizante incrementa la tasa de mutaciones en las células germinales.
– Una dosis de 250 mGy (25 000rad) es capaz de doblar la tasa de mutaciones.
– Toda exposición a la radiación debe considerarse como potencialmente deletérea o nociva para
la salud.
Escogencia de Examen Radiológico
 Se basa primero en la eficacia de la prueba.
– Sensibilidad
– Especificidad
 Luego en su costo económico y riesgo.
 En igualdad condiciones, se seleccionará el de menor precio.
 La prueba ideal produce un resultado positivo o negativo sin error.
– No hay falsos negativos ni falsos positivos
 Thomas Bayes (1702-1761). Hizo la determinación de la probabilidad de las causas a partir de los
efectos que han podido ser observados.
 El cálculo de dichas probabilidades recibe el nombre de teorema de Bayes. Para que el teorema sea
aplicable, los efectos deben verse de forma categórica para la causa estudiada (tengo que tomar en
cuenta todas las cosas que causan la causa)
Teorema de Bayes
 Si los sucesos Ai son una partición, es decir, son mutuamente excluyentes, y B un suceso tal que p(B)
no es igual a 0

El parte meteorológico ha anunciado tres posibilidades para el fin de semana:
Que llueva: probabilidad del 50%.
Que nieve: probabilidad del 30%
Que haya niebla: probabilidad del 20%.
–
–
–
2




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Según estos posibles estados meteorológicos, la posibilidad de que ocurra un accidente es la
siguiente:
– Si llueve: probabilidad de accidente del 20%.
– Si nieva: probabilidad de accidente del 10%
– Si hay niebla: probabilidad de accidente del 5%.
Resulta que ocurre un accidente. Nosotros no estábamos en la ciudad y no sabemos que tiempo
hizo (si nevó, llovió o hubo niebla).
El teorema de Bayes nos permite calcular estas probabilidades: Las probabilidades que manejamos
antes de conocer que ha ocurrido un accidente se denominan "probabilidades a priori" (de lluvia
50%, de nieve 30% y de niebla 10%).
La información de que ha ocurrido un accidente, hace que cambien las probabilidades del suceso
A: ahora son probabilidades condicionadas P (A/B), que se denominan "probabilidades a
posteriori".
P (Ai) =Probabilidad de lluvia
P (B/Ai) = Probabilidad de accidente
a) Probabilidad de que estuviera lloviendo:
La probabilidad de que efectivamente estuviera lloviendo el día del accidente (probabilidad a
posteriori) es del 71,4%.
b) Probabilidad de que estuviera nevando:
La probabilidad de que estuviera nevando es del 21,4%.
c) Probabilidad de que hubiera niebla:
La probabilidad de que hubiera niebla es del 7,1%.
 Probabilidades meteorológicas a priori:
– Lluvia 50%
– Nieve 30%
– Niebla 20%
 Probabilidades a posteriori (después de que sabemos que hubo un accidente)
– Lluvia 71%
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– Nieve 21%
– Niebla 7%
El Dx médico está relacionado con el método estadístico del teorema de Bayes. La probabilidad de que
una persona tenga determinada enfermedad depende de la prevalencia de esa enfermedad (por grupo
de edad, por pruebas positivas, etc.  se toma el más general). **Ojo: dentro de la fórmula se incluye
prevalencia, pero por complejidad no se pone**
 Aplicaciones en Medicina.
– Diagnóstico Médico: El diagnóstico consiste en establecer la enfermedad de un paciente a partir
de una serie de síntomas.
– Llamemos Ei al siguiente conjunto de enfermedades: E1: tuberculosis pulmonar; E2: cáncer de
pulmón; E3: bronquitis obstructiva; etc.; y Si a los signos asociados con las mismas: S1:
infiltrado; S2: nódulo; S3: fibrosis; etc.
 Para E1(TBC) algunos (digamos el 20%) tienen nódulos (S2); muchos (80%) tienen infiltrado (S1); etc.
y lo mismo para las demás enfermedades. En términos de probabilidad condicionada, esta
información es p(S2/E1) = 0,2; p(S1/E1) = 0,8 etc. Así que para diagnosticar la tuberculosis se ha de
evaluar p(E1/Si), para lo que se puede usar el teorema de Bayes

Ejemplo: un paciente presenta dolor en el cuadrante superior derecho al azar:
– La probabilidad de que tenga colecistitis es de 0,03 (3%). La probabilidad de que no sea ese el
diagnóstico es 0,97 (97%).
– Si no disponemos de información adicional nada más podemos decir, pero al realizar un
ultrasonido encontramos engrosamiento de la pared vesicular, lo cual ocurre en el 95% de los
pacientes con colecistitis aguda y sólo en un 2% de las personas sanas. ¿Cuál será ahora la
probabilidad de que esa persona tenga colecistitis?
– La respuesta del teorema de Bayes es que esa información adicional hace que la probabilidad sea
ahora 0,595.

P en la pob.=
=
0.03
(prev.
en
la
pob.)
X
0.95
(prob.
en
0.03 X 0.95 + 0.02 (prob. de engros. en sanos) X 0.97 (pob. sana)

pac.
con
engrosamiento)
Vemos así que la información proporcionada por el ultrasonido hace pasar la probabilidad inicial de
padecer colecistitis de 0,03 a 0,595.
Podemos saber la sensibilidad y la especificidad con la tabla tetracórica:
Enfermedad
Positivo(+)
Negativo(-)
Positivo(+)
VP (+/+)
Negativo(-)
FN (-/+)
FP (+/-)
Examen
VN (-/-)
VP= Verdadero positivo, FP= Falso Positivo,
FN= Falso Negativo,
VN= Verdadero Negativo
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Sensibilidad = VP/VP+FN = Verdaderos Positivos/ Todos los casos enfermos. Refleja la capacidad de la
prueba para detecta una enfermedad.
Especificidad= VN/VN+FP = Verdaderos Negativos/Todos los casos no enfermos. Capacidad de la
prueba para determinar que un px no tiene determinada enfermedad.



Si la prueba fuera perfecta no habrían ni Falsos Positivos (FP) ni Falsos Negativos (FN).
Sensibilidad: indica la probabilidad de que una prueba diagnóstica sea positiva en caso de que el
paciente sí tenga un determinado trastorno o enfermedad. Puede llamarse también Tasa de
Verdaderos Positivos.
Especificidad: indica la probabilidad de que una prueba diagnóstica sea negativa en caso de que el
paciente no tenga un determinado trastorno o enfermedad. Podría llamarse también Tasa de
Verdaderos Negativos.
 Sensibilidad también se puede definir como la habilidad de una prueba para identificar anormalidad
 Especificidad es la habilidad de una prueba para reconocer la normalidad.
 El valor de un examen depende de ambas. Una prueba con una excelente sensibilidad que puede
tener muy poca especificidad o viceversa. Ninguna de las dos sería de gran utilidad.
Antes de seleccionar un estudio se tienen que ver ambas. Escogemos una prueba que sea sensible y
específica. Si no es ambas, escogemos primero lo que sea más específico. Ej.: Sífilis con el VDRL  Es
Sensible pero no específico.1
El ELISA es sensible y poco específico  Hay que hacer pueba específica porque el VIH es bien
importante.
 La Tasa de Falsos Positivos es el coeficiente de los Falsos Positivos entre todos los casos no enfermos
(FP/VN+FP).
 La Tasa de Falsos Negativos es el coeficiente de los Falsos Negativos entre todos los casos enfermos
(FN/VP+FN).
Teorema de Bayes- Valor predictivo de la prueba
Al hacer la prueba debo decidir que voy a hacer con ella  El resultado.
Si el VP es positivo  Indica qué tan probable es que tenga esa enfermedad, y se calcula: Verdadero +
entre todos los positivos.
Si el VP es negativo  Indica que tan probable es que el px no tenga la enfermedad. Se calcula
verdaderos – ente todos los negativos.
 Un valor predictivo positivo alto se requiere cuando el tratamiento de una enfermedad puede
ocasionar graves trastornos.
 Un valor predictivo negativo alto se requiere cuando la ausencia de tratamiento puede ocasionar
serios trastornos.
Ejemplo: un osteosarcoma  Hay que amputar o desarticular un miembro, por lo que no se puede
tener dudas. Generalmente la histopatología dice qué hacer con el dx.
El Dr. Chérigo nos explicó que cuando uno pide VDRL se pide buscar unas cardiolipinas que se generan cuando el Treponema
está en el cuerpo. Sin embargo, esas cardiolipinas se presentan también cuando hay rotura de alguna celula muscular. Por tal
razón las embarazdas y los karatekas (un ejemplo de personas que se golpea muy duro), o personas que se caen fuckup
también lo tienen positivo. Por eso no es sensible.
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PREVALENCIA
 La prevalencia de una enfermedad en la población tiene un efecto importante sobre los valores
predictivos de la prueba.
 Cuando la prevalencia de una enfermedad en el grupo o población aumenta, la posibilidad de
encontrar un verdadero positivo aumenta y disminuye la posibilidad de encontrar un verdadero
negativo.
Pregunta de examen:
 Una prueba de muestreo (screening) tiene pobre utilidad cuando la prevalencia de una enfermedad
es baja en la población. Por ejemplo, una mamografía es útil en Pmá, pero en Asia el Ca de mama
es bajo.
 Cuando la probabilidad pre-test es alta, como cuando se han hecho otros exámenes previos +, la
utilidad de la prueba también es pobre.
 La utilidad de un examen es mayor cuando la probabilidad pre-test se encuentra en un rango medio
(40-60%).
Resumen
 Para valorar el poder discriminativo o eficacia diagnóstica de una prueba, se utilizan los siguientes
índices:
– Sensibilidad. Probabilidad de que aparezca cierto hallazgo (síntoma, signo, resultado de una
prueba diagnóstica) en presencia de una determinada enfermedad. Una sensibilidad elevada
(cercana al 100%) significa que la enfermedad casi siempre produce dicho hallazgo.
 Las pruebas más sensibles permiten descartar con mayor fiabilidad un diagnóstico, al
disminuir la probabilidad de falsos negativos.
– Especificidad. Probabilidad de que cierto hallazgo esté ausente cuando la enfermedad no existe.
 Una especificidad elevada significa que es muy improbable que la presencia del hallazgo se
deba a otras causas distintas de la enfermedad.
 Para confirmar la presencia de una enfermedad se han de buscar pruebas muy específicas, al
disminuir la probabilidad de falsos positivos.
– Valor predictivo positivo. Es la probabilidad de que exista la enfermedad en presencia de un
hallazgo concreto.
– Valor predictivo negativo. Es la probabilidad de que no exista enfermedad en ausencia de un
hallazgo concreto.
– El conocimiento de la sensibilidad y especificidad de las diferentes modalidades de diagnóstico
por imágenes, así como su costo y riesgos, tiene utilidad para seleccionar la más adecuada ante
una situación clínica concreta.
– Se suele utilizar la combinación de varias pruebas. Lo más apropiado es seleccionar en primer
lugar, como tamizaje, pruebas muy sensibles y, a continuación, pruebas muy específicas para la
confirmación de los resultados.
El riesgo de los exámenes en radiología depende de la complejidad de los estudios. Una resonancia >
CAT > estudio de Medicina Nuclear > ultrasonido > estudio de radiología convencional
Hay que tomar en cuenta el riesgo también. Escoger la de menos costo económico y de radiación.
FIN
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