Probabilidad pretest y utilidad de una prueba diagnóstica | Medicina Interna · Día 13

Programa de Medicina Interna · R1 · Día 13 de 1 095 · Bloque: Método clínico y razonamiento diagnóstico

Una misma prueba, con la misma sensibilidad y la misma especificidad, puede ser casi decisiva en un paciente y prácticamente inútil en el siguiente. Lo que cambia entre los dos no es el reactivo ni el laboratorio: es la probabilidad de enfermedad que usted tenía en la cabeza antes de pedirla. Ayer armamos el diagnóstico diferencial por sistemas y por probabilidad pretest. Hoy toca ver qué le hace esa probabilidad a cada examen que solicitamos, y por qué muchos pedidos de laboratorio en la sala no mueven ninguna decisión.

Lo esencial

• El resultado de una prueba no se interpreta solo: se combina con la probabilidad pretest. Sin ese número, aunque sea aproximado, un «positivo» o un «negativo» no significa casi nada.
• La misma prueba (sensibilidad y especificidad de 90 %) da un valor predictivo positivo de 15 % si la prevalencia es 2 %, y de 90 % si la probabilidad pretest es 50 %.
• Las pruebas rinden más en la zona intermedia de probabilidad. En los extremos, el resultado rara vez cambia la conducta y aumentan los falsos positivos o los falsos negativos peligrosos.
• Antes de pedir un examen conviene fijar dos umbrales: por debajo del umbral de prueba no se estudia; por encima del umbral de tratamiento se trata sin esperar el examen.
• Un dímero D negativo descarta embolia pulmonar cuando la probabilidad clínica es baja o intermedia, pero no cuando es alta: ahí la probabilidad postest queda alrededor de 10 %, demasiado para irse a casa.
• Regla de bolsillo: una razón de verosimilitud de 2, 5 y 10 sube la probabilidad unos 15, 30 y 45 puntos; una de 0,5, 0,2 y 0,1 la baja en esa misma magnitud.

Qué es la probabilidad pretest y de dónde sale

La probabilidad pretest es la estimación de que este paciente, con lo que ya sabemos de él, tenga la enfermedad que estamos considerando. No es una cifra mística. Tiene tres fuentes, y lo ideal es usarlas en ese orden.

La primera es la prevalencia del problema en el escenario donde usted trabaja. La disnea aguda en un adulto mayor que llega a la emergencia de un hospital nacional no tiene el mismo abanico de causas que la disnea de un joven en consulta externa de un centro de salud. El dolor torácico en la sierra a 3 500 m no se distribuye igual que en la costa. Esa es la tasa base, y el error más frecuente en razonamiento clínico es olvidarla.

La segunda son los datos de la historia y el examen, que ajustan esa tasa base. Edad, sexo, factores de riesgo, características del síntoma, signos físicos. Cada uno funciona como una pequeña prueba diagnóstica con su propia razón de verosimilitud, aunque no la escribamos.

La tercera son las reglas de predicción clínica validadas: Wells y Ginebra para tromboembolismo, CURB-65 y PSI para neumonía, HEART para dolor torácico, los modelos de probabilidad de enfermedad coronaria obstructiva que usan las guías de síndrome coronario crónico. Estas reglas convierten la impresión clínica en un número reproducible y, sobre todo, comparable entre médicos.

Cuando no hay regla validada, la estimación es subjetiva. Eso no la invalida. Lo que sí está mal es no hacerla y pedir el examen «para ver qué sale».

Bayes en la cama del paciente, sin fórmulas que asusten

El teorema de Bayes dice algo intuitivo: lo que creo después de la prueba depende de lo que creía antes y de cuánto informa la prueba. La forma más cómoda de usarlo es con odds (momios) y razones de verosimilitud:

Odds postest = odds pretest × razón de verosimilitud (RV)

Las odds son probabilidad dividida entre su complemento. Una probabilidad de 20 % equivale a odds de 0,25 (20/80); una de 50 %, a odds de 1. Se multiplica por la RV del resultado obtenido y se vuelve a convertir: probabilidad = odds / (1 + odds).

Nadie hace esto de memoria en una guardia nocturna. Para eso existen tres herramientas: el nomograma de Fagan, las calculadoras del celular y la regla aproximada de McGee, que es la más útil al pie de la cama porque no requiere nada más que recordar tres números.

La regla de McGee

Para probabilidades pretest entre 10 % y 90 %, el cambio aproximado en puntos porcentuales es el siguiente. El error es de unos 10 puntos como máximo.

Razón de verosimilitud	Cambio aproximado en la probabilidad
10	+45 puntos
5	+30 puntos
2	+15 puntos
1	sin cambio
0,5	−15 puntos
0,2	−30 puntos
0,1	−45 puntos

Si se acuerda de que 2, 5 y 10 se corresponden con 15, 30 y 45, ya tiene la tabla. Una RV entre 0,5 y 2 casi no mueve la aguja. Un hallazgo con RV de 1,3 puede ser «estadísticamente significativo» en un estudio y clínicamente irrelevante en su paciente.

La misma prueba en tres pacientes distintos

Tomemos una prueba hipotética, bastante buena: sensibilidad 90 %, especificidad 90 %. Su RV positiva es 9 y su RV negativa es 0,11. Ahora apliquémosla en distintos contextos.

Probabilidad pretest	Si sale positiva	Si sale negativa
2 % (tamizaje en población general)	15 %	0,2 %
10 % (sospecha baja)	50 %	1,2 %
50 % (sospecha intermedia)	90 %	10 %
90 % (sospecha alta)	99 %	50 %

Hay tres lecciones en esta tabla.

Con probabilidad pretest de 2 %, un resultado positivo deja al paciente con 15 % de probabilidad de tener la enfermedad. Dicho de otro modo, 85 de cada 100 positivos son falsos. Si en mil personas hay 20 enfermos, la prueba detecta 18, pero también marca como positivos a 98 sanos. Esto explica por qué el tamizaje indiscriminado genera cascadas de estudios, ansiedad y procedimientos invasivos innecesarios.

Con probabilidad pretest de 50 %, la prueba es muy útil en ambas direcciones: un positivo lleva a 90 % y un negativo baja a 10 %. Es la zona donde las pruebas diagnósticas se ganan el sueldo.

Con probabilidad pretest de 90 %, un resultado negativo deja la probabilidad en 50 %. Una moneda al aire. Si usted ya iba a tratar con 90 %, la prueba negativa no debería hacerle suspender el tratamiento, y si lo hace, ha convertido un buen juicio clínico en un error por un examen que no estaba indicado o que no supo interpretar.

Por eso los valores predictivos que traen los estudios no se pueden trasladar tal cual a su paciente: están atados a la prevalencia de la población estudiada. La sensibilidad y la especificidad son relativamente estables (con matices que veremos mañana), pero el valor predictivo positivo y negativo cambian con cada paciente.

Umbral de prueba y umbral de tratamiento

En 1980 Pauker y Kassirer formalizaron algo que los buenos clínicos hacían de manera intuitiva. Para cada problema existen dos umbrales de probabilidad.

Por debajo del umbral de prueba, la probabilidad es tan baja que ni un resultado positivo justificaría actuar, o el riesgo y el costo de estudiar superan el beneficio. Ahí no se pide el examen. Se tranquiliza, se vigila o se busca otro diagnóstico.

Por encima del umbral de tratamiento, la probabilidad es tan alta que ni un resultado negativo cambiaría la decisión. Ahí se trata sin esperar el examen (o se pide uno que realmente pueda descartar, si existe).

Entre ambos umbrales está la zona de estudio. Solo en ella la prueba tiene capacidad real de cambiar la conducta.

¿Dónde se ubican los umbrales? Dependen de lo que está en juego. Cuando el tratamiento es inocuo y la enfermedad grave (antibiótico en sospecha de meningitis bacteriana, por ejemplo), el umbral de tratamiento es bajo: se trata con probabilidades modestas. Cuando el tratamiento es tóxico o caro (quimioterapia, anticoagulación en un paciente con alto riesgo hemorrágico, cirugía), el umbral sube y se exige más certeza. Una prueba muy invasiva, como una biopsia, desplaza el umbral de prueba hacia arriba.

Un ejercicio que vale la pena hacer antes de pedir cualquier examen: «¿Qué voy a hacer si sale positivo? ¿Y si sale negativo?». Si la respuesta es la misma, la prueba no está indicada.

Ejemplos que se repiten en la sala

Dímero D y embolia pulmonar

El dímero D por ELISA o por inmunoturbidimetría tiene sensibilidad alta (en torno a 95 %) y especificidad baja (alrededor de 40 %, y mucho menor en hospitalizados, ancianos, gestantes, pacientes oncológicos o posoperados). Eso da una RV negativa de alrededor de 0,12 y una RV positiva de apenas 1,6.

• Probabilidad clínica baja (alrededor de 10 %): dímero negativo deja la probabilidad en 1,4 %. Se descarta con seguridad.
• Probabilidad clínica alta (50 % o más): dímero negativo deja la probabilidad en torno a 11 %. No se descarta. Hay que ir directo a angiotomografía.
• En cualquier escenario, un dímero positivo sube la probabilidad muy poco. No diagnostica nada; solo obliga a seguir estudiando.

Por eso la guía ESC de embolia pulmonar indica medir dímero D solo en pacientes con probabilidad clínica baja o intermedia, o con la categoría «TEP improbable» de Wells en dos niveles, y no en los de probabilidad alta. El ajuste por edad (edad × 10 µg/L en mayores de 50 años) mejora la especificidad sin perder seguridad. En hospitales donde la angiotomografía no está disponible a toda hora, esta lógica evita traslados innecesarios y, al revés, impide que un dímero negativo mal interpretado mande a casa a un paciente con TEP.

Troponina en el dolor torácico

La troponina de alta sensibilidad con algoritmos 0/1 h o 0/2 h funciona muy bien para descartar infarto en pacientes que consultan por dolor torácico. Pero pedir troponina «de rutina» en un paciente hospitalizado por sepsis, insuficiencia renal crónica o insuficiencia cardiaca descompensada, sin síntomas isquémicos, produce elevaciones que casi nunca son un infarto tipo 1. Ahí la probabilidad pretest de síndrome coronario agudo es baja y el valor predictivo positivo de la troponina elevada para ese diagnóstico cae en picada. El resultado es una interconsulta a cardiología, quizá antiagregación innecesaria y, a veces, una coronariografía que no aporta.

Anticuerpos antinucleares

Una fracción no despreciable de personas sanas tiene ANA positivos a títulos bajos, y la frecuencia aumenta con la edad y en mujeres. Si se piden ANA a todo paciente con artralgias inespecíficas o cansancio, la gran mayoría de los positivos serán falsos positivos para lupus. En cambio, en una mujer joven con poliartritis, fotosensibilidad, úlceras orales y proteinuria, el mismo examen tiene otra lectura. El ANA es útil sobre todo para descartar lupus cuando sale negativo en un paciente con sospecha razonable, no para «tamizar» fatiga.

Prueba de esfuerzo en una mujer joven con dolor atípico

Una mujer de 35 años, sin factores de riesgo, con dolor punzante que dura segundos, tiene una probabilidad de enfermedad coronaria obstructiva muy baja. Una ergometría positiva en ella será, con mucha más frecuencia, un falso positivo que un hallazgo real. Las guías de síndrome coronario crónico de la ESC de 2024 recomiendan estimar la probabilidad clínica con un modelo que suma factores de riesgo a la edad, el sexo y el tipo de síntoma, y considerar diferir las pruebas cuando esa probabilidad es muy baja (5 % o menos).

Pruebas en contexto epidemiológico peruano

La probabilidad pretest también se mueve con el calendario y el mapa. Un paciente con fiebre, mialgias y leucopenia en Piura durante un brote de dengue tiene una probabilidad pretest muy distinta a la del mismo cuadro en Lima en invierno. Lo mismo vale para la baciloscopía y la prueba molecular de tuberculosis según el antecedente de contacto, el distrito y la población (privados de libertad, personas con VIH, diabéticos). Leer un resultado sin ese contexto es leer la mitad del mensaje.

Por qué las pruebas en serie y en paralelo cambian el cálculo

Cuando se aplican varias pruebas, la probabilidad postest de la primera pasa a ser la pretest de la segunda. Así funcionan los algoritmos secuenciales: una regla clínica, luego el dímero, luego la imagen.

Hay una trampa. Encadenar RV supone que las pruebas son independientes entre sí, y muchas no lo son. Dos hallazgos que miden el mismo fenómeno (por ejemplo, dos marcadores de inflamación, o la ortopnea y la disnea paroxística nocturna) no suman información como si fueran pruebas separadas. Multiplicarlos sin criterio sobreestima la certeza.

Otra trampa: pedir muchas pruebas a la vez en un paciente de baja probabilidad. Si usted solicita veinte exámenes de laboratorio a una persona sana, con rangos de referencia construidos para incluir al 95 % de la población normal, lo esperable es que alrededor de uno salga «alterado» solo por azar. Lo que viene después es otra ronda de exámenes para explicar un hallazgo que nunca debió buscarse.

Cifras y herramientas que se usan de verdad

Herramienta	Para qué sirve	Detalle práctico
Regla de McGee	Estimar cambio de probabilidad sin calculadora	RV 2, 5, 10 suben ~15, 30, 45 puntos; 0,5, 0,2, 0,1 bajan lo mismo. Válida entre 10 % y 90 % de probabilidad pretest
Nomograma de Fagan	Probabilidad postest gráfica	Une pretest con RV y lee el resultado. Útil en docencia y en el celular
Odds × RV	Cálculo exacto	Odds = p / (1 − p); probabilidad = odds / (1 + odds)
Dímero D	Descartar ETV en probabilidad baja/intermedia	RV− ≈ 0,1; RV+ ≈ 1,5. Ajuste por edad: edad × 10 µg/L en mayores de 50 años
Modelo de probabilidad de EAC (ESC 2024)	Decidir si estudiar dolor torácico estable	Probabilidad muy baja (≤ 5 %): considerar diferir pruebas
Pregunta de control	Evitar pruebas inútiles	«¿Qué haré distinto si sale positivo o negativo?»

Perlas y errores frecuentes

• Olvidar la tasa base. Es el sesgo más común. Un hallazgo llamativo hace que el clínico sobreestime una enfermedad rara. Antes de pensar en feocromocitoma ante una crisis hipertensiva, recuerde cuántas crisis se deben a mala adherencia.
• Leer el valor predictivo de un estudio como si fuera el de su paciente. El VPP de un artículo depende de la prevalencia de esa población. Si su paciente es distinto, el VPP también.
• Usar una prueba de descarte en un paciente de alta sospecha. Dímero negativo en Wells alto, prueba rápida negativa de influenza en plena temporada con cuadro típico, ecografía abdominal normal en sospecha fuerte de apendicitis. Un negativo en alta probabilidad no tranquiliza.
• Usar una prueba poco específica para confirmar. PCR elevada, VSG alta, dímero positivo, ANA a título bajo: ninguno confirma un diagnóstico por sí solo.
• Pedir «perfil completo». Cuantos más exámenes sin hipótesis, más falsos positivos y más gasto. En un sistema con recursos limitados, cada prueba innecesaria es una prueba que no se le hizo a otro paciente.
• Tratar el número como si fuera exacto. La probabilidad pretest es una estimación. Lo importante es saber si está en la zona baja, intermedia o alta, no si es 23 % o 27 %.
• No reconsiderar cuando la evolución no calza. Si el paciente no mejora con el tratamiento del diagnóstico «confirmado», la probabilidad de ese diagnóstico debe bajar, y la de los otros del diferencial, subir.

Qué dice la guía

No existe una guía clínica dedicada a la probabilidad pretest, pero el concepto atraviesa las recomendaciones de casi todas las sociedades. La guía ESC 2024 de síndromes coronarios crónicos coloca la estimación de la probabilidad clínica de enfermedad coronaria obstructiva como paso inicial, usa un modelo que incorpora factores de riesgo y recomienda considerar diferir las pruebas en probabilidad muy baja. La guía AHA/ACC 2021 de dolor torácico estratifica el riesgo antes de elegir la prueba, y la guía ESC 2019 de embolia pulmonar condiciona el uso del dímero D a la probabilidad clínica. El fundamento metodológico viene del trabajo clásico de Pauker y Kassirer sobre umbrales de decisión y de la simplificación práctica de las razones de verosimilitud propuesta por McGee en 2002, que es la forma más rápida de usar Bayes en la sala.

Continúa el programa

Este tema sigue al de ayer, Diagnóstico diferencial por sistemas y probabilidad pretest, y prepara el de mañana: sensibilidad, especificidad, valores predictivos y razones de verosimilitud aplicadas, donde veremos de dónde salen esos números, cuándo se desvían (sesgo de espectro, sesgo de verificación) y cómo leer las tablas de un artículo diagnóstico. El calendario completo está en la página del Programa de Medicina Interna.

Referencias

1. Pauker SG, Kassirer JP. The threshold approach to clinical decision making. N Engl J Med. 1980;302(20):1109-17. doi:10.1056/NEJM198005153022003
2. McGee S. Simplifying likelihood ratios. J Gen Intern Med. 2002;17(8):647-50. doi:10.1046/j.1525-1497.2002.10750.x. Disponible en: PMC1495095
3. Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem. N Engl J Med. 1975;293(5):257. doi:10.1056/NEJM197507312930513
4. Vrints C, Andreotti F, Koskinas KC, et al. 2024 ESC Guidelines for the management of chronic coronary syndromes. Eur Heart J. 2024;45(36):3415-537. doi:10.1093/eurheartj/ehae177
5. Konstantinides SV, Meyer G, Becattini C, et al. 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of acute pulmonary embolism developed in collaboration with the European Respiratory Society (ERS). Eur Heart J. 2020;41(4):543-603. doi:10.1093/eurheartj/ehz405
6. Gulati M, Levy PD, Mukherjee D, et al. 2021 AHA/ACC/ASE/CHEST/SAEM/SCCT/SCMR Guideline for the Evaluation and Diagnosis of Chest Pain. Circulation. 2021;144(22):e368-e454. doi:10.1161/CIR.0000000000001029

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