ABSTRACT
Objetivo: este artículo presenta la manera de calcular, dentro de una prueba de diagnóstico clínico, la probabilidad de que un individuo, cuyo resultado para la prueba de tamizaje es positivo, esté realmente enfermo sabiendo que no se tiene su resultado con la prueba patrón de oro; probabilidad denominada Valor Predictivo Positivo (VPP). Método: se asumió el VPP como una cantidad desconocida para la que se puede construir una distribución de probabilidad. Dentro del paradigma Bayesiano de la estadística, se utilizó el método propuesto por Winkler and Smith para calcular VPP utilizando un conjunto de registros sobre coledocolitiaisis en pacientes con pancreatitis aguda. Resultados: los métodos bayesianos permitieron obtener regiones de credibilidad más estrechas que los intervalos de confianza clásicos. Discusión: el uso de métodos Bayesianos es una excelente alternativa para obtener estimaciones más precisas del VPP. Estimar los valores predictivos utilizando los datos de la tabla 2X2 conlleva a errores cuando el tamaño de la muestra no es tan grande como para asumirla cercana a la población.
Objetive: In this article we present different alternative to compute thePositive Predictive Value (PPV) for a diagnostic test. Method: we assumedtheVPP as a continuous and unknown quantity whose natural performanceis susceptible of model using a distribution of probability. We use themethod propose as Winkler and Smith to estimate the VPP using Bayesianprocedure. We illustrate our methodology with a data set of patients withacute pranceatitis taken the Magnetic Cholangiopancreatogrphy as test toscreening of Choledocoletise Results: The Bayesian approach allows to havea best estimates and the credibility regions were narrower than the confidenceintervals.Discussion:thje use of Bayesian methods is an excellent choise toobtain more accute estimates. To estimateVPPs using the observed data intable 2X2 implies mistakes when the sample size is not large enough as to thinkthat the sample close the population size.