En la medicina basada en la evidencia , las razones de probabilidad se utilizan para evaluar el valor de realizar una prueba de diagnóstico . Utilizan la sensibilidad y la especificidad de la prueba para determinar si el resultado de una prueba cambia de manera útil la probabilidad de que exista una condición (como una enfermedad). La primera descripción del uso de razones de probabilidad para las reglas de decisión se realizó en un simposio sobre teoría de la información en 1954. [1] En medicina, las razones de probabilidad se introdujeron entre 1975 y 1980. [2] [3] [4]
Existen dos versiones de la razón de verosimilitud, una para resultados positivos y otra para resultados negativos. Respectivamente, se les conoce como losrazón de verosimilitud positiva (LR +,razón de verosimilitud positiva,razón de verosimilitud para resultados positivos) yrazón de verosimilitud negativa (LR–,razón de verosimilitud negativa,razón de verosimilitud para resultados negativos).
o "la probabilidad de que una persona que tiene la enfermedad dé positivo dividida por la probabilidad de que una persona que no tiene la enfermedad dé positivo". Aquí " T +" o " T -" denotan que el resultado de la prueba es positivo o negativo, respectivamente. Asimismo, " D +" o " D -" denotan que la enfermedad está presente o ausente, respectivamente. Entonces, los "verdaderos positivos" son aquellos que dan positivo ( T +) y tienen la enfermedad ( D +), y los "falsos positivos" son aquellos que dan positivo ( T +) pero no tienen la enfermedad ( D -).
o "la probabilidad de que una persona cuya prueba de la enfermedad sea negativa dividida por la probabilidad de que una persona que no tenga la prueba de la enfermedad sea negativa".
El cálculo de las razones de probabilidad para las pruebas con valores continuos o más de dos resultados es similar al cálculo de los resultados dicotómicos ; una razón de verosimilitud separada simplemente se calcula para cada nivel de resultado de la prueba y se llama razones de verosimilitud específicas de intervalo o estrato. [6]
Las probabilidades previas a la prueba de un diagnóstico en particular, multiplicadas por la razón de probabilidad, determinan las probabilidades posteriores a la prueba . Este cálculo se basa en el teorema de Bayes . (Tenga en cuenta que las probabilidades se pueden calcular a partir de la probabilidad y luego convertirla en ella ).