Calculadora de Sensibilidad y Especificidad (Exactitud de una Prueba Diagnóstica, VPP, VPN)
Sensibilidad, especificidad, valores predictivos, exactitud y razones de verosimilitud a partir de los cuatro recuentos de una tabla de resultados de una prueba, y los valores predictivos con cualquier otra prevalencia.
Resultados
La línea discontinua marca el valor que ha escrito.
Qué hace esta herramienta
La sensibilidad es la parte de las personas que de verdad tienen la enfermedad que detecta la prueba; la especificidad es la parte de las que no la tienen que la prueba descarta. Ninguna dice qué significa un positivo para una persona: eso depende de lo frecuente que sea la enfermedad. Una prueba con 90 % de sensibilidad y 95 % de especificidad da un positivo que solo es correcto cerca del 15 % de las veces cuando el 1 % de las personas tiene la enfermedad, porque los muchos sanos producen más falsas alarmas que las verdaderas que producen los pocos enfermos. Indique la prevalencia de su población para ver cambiar los valores predictivos. Los recuentos de una tabla de estudio traen la prevalencia del propio estudio, que puede no ser la de la vida real.
Fórmula
sensitivity = TP ÷ (TP + FN) · specificity = TN ÷ (TN + FP) · PPV = TP ÷ (TP + FP) · NPV = TN ÷ (TN + FN) · PPV at prevalence π = Se·π ÷ (Se·π + (1 − Sp)(1 − π))
Variables
| Símbolo | Significado | Unidad |
|---|---|---|
tp | Verdaderos positivos (enfermos, prueba positiva) | — |
fp | Falsos positivos (sanos, prueba positiva) | — |
fn | Falsos negativos (enfermos, prueba negativa) | — |
tn | Verdaderos negativos (sanos, prueba negativa) | — |
pv | Prevalencia a aplicar (opcional) | % |
SE | Sensibilidad (enfermos que detecta la prueba) | % |
SP | Especificidad (sanos que la prueba descarta) | % |
PPV | Valor predictivo positivo (el positivo es correcto) | % |
NPV | Valor predictivo negativo (el negativo es correcto) | % |
AC | Exactitud (todos los resultados correctos) | % |
PR | Prevalencia en esta tabla | % |
LP | Razón de verosimilitud positiva (0 si no está definida) | — |
LN | Razón de verosimilitud negativa (0 si no está definida) | — |
YJ | J de Youden (sensibilidad + especificidad − 1) | — |
PP | Valor predictivo positivo con esa prevalencia | % |
NP | Valor predictivo negativo con esa prevalencia | % |
Ejemplo resuelto
- Verdaderos positivos (enfermos, prueba positiva)90
- Falsos positivos (sanos, prueba positiva)40
- Falsos negativos (enfermos, prueba negativa)10
- Verdaderos negativos (sanos, prueba negativa)860
- Prevalencia a aplicar (opcional)1 %
- Sensibilidad (enfermos que detecta la prueba)90,00 %
- Especificidad (sanos que la prueba descarta)95,56 %
- Valor predictivo positivo (el positivo es correcto)69,23 %
- Valor predictivo negativo (el negativo es correcto)98,85 %
- Exactitud (todos los resultados correctos)95,00 %
- Prevalencia en esta tabla10,00 %
- Razón de verosimilitud positiva (0 si no está definida)20,25
- Razón de verosimilitud negativa (0 si no está definida)0,105
- J de Youden (sensibilidad + especificidad − 1)0,856
- Valor predictivo positivo con esa prevalencia16,98 %
- Valor predictivo negativo con esa prevalencia99,89 %
Limitaciones
- Esta herramienta es solo informativa. No diagnostica, no trata y no sustituye a un profesional sanitario cualificado. Consulte a un médico antes de tomar decisiones sobre su salud.
- El cálculo se realiza con precisión total y solo se redondea la presentación. Si copia un valor intermedio y lo vuelve a escribir, pueden aparecer pequeñas diferencias.