La utilidad de una prueba diagnóstica depende de parámetros intrínsecos (como la Sensibilidad y Especificidad) y también de parámetros extrínsecos, como la probabilidad pre-test o riesgo individual de tener la enfermedad a estudio y/o prevalencia de la enfermedad en la población a la que va a aplicar dicha prueba.
A medida que la prevalencia de una enfermedad disminuye es probable que aumenten los falsos positivos. Es decir, para una prueba aplicada a una población con muy baja prevalencia de la enfermedad, un positivo, podría ser más probable que fuera falso que verdadero.
En estas circunstancias se buscan pruebas que sirvan para cribar, muy sensibles (capaces de detectar a los enfermos arrojando un resultado positivo del test). Como sabemos que dentro de esos positivos puede haber falsos, aplicaríamos después otra prueba muy específica para clasificar correctamente los resultados positivos en verdaderos positivos y falsos positivos.
Si una enfermedad es muy común (prevalente), es decir, que la probabilidad pre test es alta, podrían aumentar los resultados los falsos negativos.
En un paciente determinado, la prevalencia de la enfermedad se denomina probabilidad pre-test o previa. Es la probabilidad, basada en características demográficas y clínicas, de que un paciente concreto presente la enfermedad, estimada antes de efectuar la prueba.
En este trabajo que acaba de ser publicado y cuya autoría ha sido liderada por los facultativos del Laboratorio de Microbiología del Hospital Universitario Araba de Vitoria-Gasteiz e investigadores del Instituto de Investigación Sanitaria Bioaraba, Andrés Canut Blasco y Carmen Gómez González, se aplican estos conceptos de la teoría general sobre las pruebas diagnósticas al caso concreto de las pruebas más utilizadas en el diagnóstico microbiológico de la infección por el virus SARS-CoV-2.
Se han evaluado las pruebas de PCR, antígenos virales (Ag-RDT) y detección de anticuerpos, en función de la prevalencia en España en diferentes ámbitos durante 2020 y de la probabilidad pre-test según la situación clínica, edad y contactos del paciente.
La investigación concluye que la interpretación de los resultados no sólo depende del rendimiento de las pruebas, sino también de la prevalencia de la infección en diferentes ámbitos y/o momentos (cribados poblacionales, tomando como ejemplos algunos efectuados en el País Vasco, centros de salud en atención primaria, residencias de ancianos y servicios de urgencias hospitalarias) y de la probabilidad pre-test asociada al paciente antes de realizar la prueba.