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Fiabilidad de los predictores clínicos y de la biopsia de arteria temporal en el diagnóstico de la arteritis de células gigantes Joan Brunsó Casellas Ninguno de los 85 pacientes que no habían recibido dicho tratamiento fueron diagnosticados/tratados como una ACG. Por tanto, este grupo de 257 pacientes, se trataría de un grupo seleccionado entre los 342 pacientes del estudio. Y por tanto nos mostraría la máxima eficacia que se podría obtener de un algoritmo a partir de variables clínicas/analíticas, en nuestra serie. La siguiente ilustración (fig. 67) muestra cómo clasifica a los individuos en función de la probabilidad estimada por el modelo de que cada individuo tenga ACG; se presentan los resultados en percentiles. Se ve que cuando el modelo estima una probabilidad inferior al 20%, el error (falsos negativos) es inferior al 5% y cuando la probabilidad estimada es superior al 80%, el error (falsos positivos) es del 8%. A partir de esta tabla se pueden utilizar distintos puntos de corte (fig. 68) ( Tabla.8). 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 90 14 12 13 15 13 10 8 4 3 0 2 12 01 23 5 6 8 5 1 2 2 3 3 12 Figura 67: Distribución de los casos según nuestro algoritmo por percentiles. Se consideran como falsos negativos de la BAT ( Enfermos con BAT-NEGATIVA) a aquellos casos que fueron diagnosticados y tratados como una ACG y que además, presentaban ≥ 3 criterios del algoritmo 1 del Colegio Americano de Reumatología ( n=87). 122 26 BAT negativa/ arteritis No BAT negativa/ arteritis Si BAT positiva/ arteritis Si
Fiabilidad de los predictores clínicos y de la biopsia de arteria temporal en el diagnóstico de la arteritis de células gigantes Joan Brunsó Casellas PERCENTIL 90 PERCENTIL 80 PERCENTIL 70 PERCENTIL 60 PERCENTIL 50 PERCENTIL 40 PERCENTIL 30 PERCENTIL 20 PERCENTIL 10 SENSIBILIDAD 32.18% VPP 96.55% ESPECIFICIDAD 99.41% VPN 74.12% SENSIBILIDAD 50.57% VPP 91.67% ESPECIFICIDAD 97.64 % VPN 79.43% SENSIBILIDAD 64.36% VPP 87.30% ESPECIFICIDAD Tabla 8 : Sensibilidad ,,especificidad, valor predictivo positivo ( VPP) y valor predictivo negativo ( VPN) del modelo según los diferentes puntos de corte (percentiles). 123 95.29% VPN 83.51% SENSIBILIDAD 71.26% VPP 72.94% ESPECIFICIDAD 86.47% VPN 85.47% SENSIBILIDAD 80.45% VPP 69.31% ESPECIFICIDAD 81.76% VPN 89.10% SENSIBILIDAD 87.35% VPP 64.96% ESPECIFICIDAD 75.88% VPN 92.14% SENSIBILIDAD 93.10% VPP 60% ESPECIFICIDAD 68.24% VPN 95.08% SENSIBILIDAD 94.25% VPP 55.41% ESPECIFICIDAD 61.17% VPN 95.41% SENSIBILIDAD 97.70% VPP 51.52% ESPECIFICIDAD 52.94% VPN 97,82%
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