📘 Validez y fiabilidad de pruebas diagnósticas y de cribado
🔹 1. Validez de las pruebas de cribado:
Ejercicio: Calcular sensibilidad y especificidad con diagt.
ssc install diagt, replace
import excel "practica_stata_diagnostico.xlsx", firstrow clear
diagt test_pos enfermedad
🔹 2. Valor predictivo de una prueba:
Ejercicio: Usar diagt y analizar cómo cambia el VPP y VPN al modificar la prevalencia (simula con replace enfermedad = 0 en parte de los datos para bajarla).
replace enfermedad = 0 in 1/5
diagt test_pos enfermedad
🔹 3. Fiabilidad (repetibilidad):
Stata no calcula kappa directamente con diagt, pero puedes simular dos observadores:
gen observador2 = test_pos
replace observador2 = 0 in 3 // simulando error
kap test_pos observador2
🔹 4. Relación entre validez y fiabilidad:
Discusión crítica: ¿Una prueba puede ser muy repetible pero poco válida? Simula dos pruebas:
gen prueba_fiable_no_valida = test_pos
replace prueba_fiable_no_valida = 1 if enfermedad==0 // muy fiable pero sin validez
diagt prueba_fiable_no_valida enfermedad
📘 Diagnóstico
🔹 1. Sensibilidad y especificidad:
Ya cubierto con:
diagt test_pos enfermedad
🔹 2. Establecer sensibilidad y especificidad:
Ejercicio: Simular distintas versiones de una prueba (con diferentes puntos de corte) y observar el trade-off entre sensibilidad y especificidad.
rgen test_mas_estricto = (edad > 60)
diagt test_mas_estricto enfermedad
🔹 3. Valor predictivo:
Ejercicio: Cambia la prevalencia de enfermedad (como antes) y compara cómo cambian el VPP y VPN.
🔹 4. Razones de verosimilitud (LR+ y LR-):
Ya se incluyen en diagt:
diagt test_pos enfermedad
Interpreta:
- LR+ >10: buen test para confirmar.
- LR– <0.1: buen test para descartar.
