MUESTREO - Sergas

Epidat 4: Ayuda de muestreo
Precisión absoluta (e): expresa la diferencia entre el valor del coeficiente kappa y el límite
inferior (o el superior) de un intervalo de confianza. Téngase en cuenta que no puede
introducirse un valor para el cual k–e sea inferior a –1 o k+e supere al 1.
Si el valor especificado para el coeficiente kappa es incompatible con la proporción de sujetos
que cada observador clasificará como positivos, el programa muestra el siguiente aviso: “El
valor de kappa es incompatible con las proporciones marginales”.
Los detalles sobre el procedimiento de cálculo pueden encontrase en Cantor [14].
Ejemplo
Supóngase que las radiografías de tórax de los sujetos que están controlados en una unidad
de neumología se reparten entre dos radiólogos. Se sabe que el radiólogo A clasifica el 80%
como positivas y el radiólogo B clasifica el 76% como positivas, entendiendo por “positiva”
una radiografía sospechosa de lesión tuberculosa. Para estimar la concordancia entre los
radiólogos, se piensa seleccionar una muestra de 100 radiografías que serán remitidas a los
dos. En este ejemplo, en lugar de estimar el tamaño de muestra necesario, se trata de
anticipar la precisión que tendrá el intervalo de confianza del 95% si el índice kappa
estuviera alrededor de 0,4 para esa muestra de tamaño 100.
Epidat 4.0 informa que la precisión sería de solo 0,21. Para alcanzar una precisión de 0,15,
puede corroborarse que haría falta una muestra de tamaño 201.
Resultados con Epidat 4.0:
3.1.1.6. Pruebas diagnósticas
La evaluación del desempeño de una prueba diagnóstica (PD) es un campo importante en la
investigación médica. Este proceso comienza por la cuantificación (estimación, en rigor) de la
magnitud de los errores que pueden cometerse, o su inverso, la magnitud de los aciertos que se
cometen al intentar "adivinar" un diagnóstico a partir de los resultados que brinde dicho
procedimiento.
La sensibilidad y la especificidad, introducidas por Yerushalmy [15], son los indicadores
estadísticos tradicionales y básicos que evalúan el grado de eficacia inherente a una prueba
diagnóstica. Estos índices miden la discriminación diagnóstica de una prueba con relación a un
criterio de referencia (una prueba diagnóstica que se considera infalible, conocida como
“Golden standard test” en inglés).
La sensibilidad indica la capacidad de la prueba para detectar a un sujeto enfermo, mientras
que la especificidad indica su capacidad para clasificar como sanos a los que efectivamente lo
son.
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