Resumen de Aplicación de modelos bayesianos para estimar la prevalencia de enfermedad y la sensibilidad y especificidad de tests de diagnóstico clínico sin gold standard
El objetivo del análisis de diagnóstico clínico es estimar con exactitud y precisión la prevalencia de la enfermedad y la sensibilidad y especificidad de tests diagnósticos. Se han desarrollado modelos que tienen en cuenta la correlación entre las medidas de los individuos determinadas con diferentes tests con el fin de diagnosticar enfermedades para las cuales no están disponibles tests gold standard. En algunos estudios clínicos, se hacen varias medidas del mismo individuo con el mismo test en las mismas condiciones y, por tanto, las mediciones replicadas para cada individuo no son independientes. En esta tesis se propone una extensión del modelo de efectos aleatorios para ajustar a los datos de tests con resultados binarios y con medidas replicadas por individuo. Se describe una aplicación que utiliza los datos recogidos de personas infectadas por parásitos intestinales Hookworm llevada a cabo en el municipio de Presidente Figueiredo, Estado de Amazonas en Brasil. Además, a través de un estudio de simulación se comparó el desempeño del modelo propuesto con los modelos actuales (el modelo de efectos aleatorios individuo y modelos de dependencia e independencia condicional). Como era de esperar, el modelo propuesto presenta una mayor exactitud y precisión en las estimaciones de prevalencia, sensibilidad y especificidad.
Para un control adecuado de las enfermedades la Organización Mundial de la Salud ha propuesto el diagnóstico y tratamiento de la infección tuberculosa latente (LTBI) en grupos de riesgo de desarrollar la enfermedad, como los niños. No existe un test gold standard para el diagnóstico de la infección latente. Los modelos estadísticos basados en la estimación de clases latentes permiten la evaluación de la prevalencia de la infección y la validez de los tests utilizados en ausencia de un gold standard. Se realizó un estudio transversal con niños de hasta 6 años de edad que habían sido vacunados con la BCG en Manaus, Amazonas-Brasil. El objetivo de dicho estudio fue estimar la prevalencia de la infección latente en los niños pequeños en contacto con un caso indice de tuberculosis en el hogar (TB-HCC) y determinar la validez y la seguridad del test cutáneo de tuberculina (TST) y QuantiFERON-TB Gold-in-tube (QFT), utilizando modelos de clases latentes. Para las estimaciones, en una primera fase se consideró la correlación entre los dos tests, y en la segunda fase se consideró la prevalencia en función de la intensidad y del tiempo de exposición. El cincuenta por ciento de los niños con TB-HCC tenía LTBI, con la prevalencia en función del tiempo y la intensidad de la exposición al caso índice. La sensibilidad y la especificidad de TST fueron del 73% [intervalo de confianza del 95% (IC): 53-91] y el 97% (IC del 95%: 89-100), respectivamente, frente al 53% (IC del 95%: 41-66) y el 81% (IC del 95%: 71-90) para QFT. El valor predictivo positivo de TST en niños con TB-HCC fue del 91% (IC del 95%: 61-99), y para QFT fue del 74% (IC del 95%: 47-95). Este es uno de los primeros estudios que usa modelos de clases latentes para estimar la prevalencia de la infección por M. tuberculosis en niños y los parámetros de sus principales tests diagnósticos. Los resultados sugieren que los niños en contacto con un caso índice tienen un alto riesgo de infección. La validez y los valores predictivos no mostraron diferencias significativas según el test aplicado. El uso combinado de los dos tests en nuestro estudio mostró una sutil mejoría en el diagnóstico de la LTBI.
