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Validación de dispositivos y pruebas de diagnóstico

Por: Dra. Wendy López Romero

La validación es un proceso que determina la idoneidad de una prueba que se ha desarrollado, optimizado y estandarizado adecuadamente para un fin concreto. Una de las principales razones por las cuales se busca la validación de un dispositivo o prueba de diagnóstico es para aseverar que dicho instrumento nos permitirá discriminar entre pacientes que padecen una enfermedad, síndrome o proceso patológico en particular de aquellos que no (sujetos sanos). Entonces, el resultado que arroje el dispositivo o prueba, en conjunto con los signos y síntomas por los cuales está incursionando el paciente, son los datos que le ayudarán al médico a establecer un diagnóstico lo más certero posible para indicar la terapia que crea adecuada. 

El proceso de validación comprende de una serie de pasos en donde habrá que dar respuesta a más de una pregunta en particular, las cuales ayudarán a establecer las características de desempeño y especificaciones técnicas con las que habrá de operar. Como primer paso, se requiere definir el diseño y condiciones bajo las cuáles funciona el dispositivo o prueba de diagnóstico, es decir, ¿qué analito identifica?, ¿qué tipo de muestra biológica requiere (sangre, saliva, orina, etc.)?, ¿la muestra requiere un pretratamiento, o cómo habrá que prepararla/diluirla?, ¿cuántas muestras puedo leer de manera simultánea?, ¿requiere curva de calibración o no?, ¿cuál es el gold standard a usar como referencia?. 

Posteriormente, habrá qué definir la población objetivo, es decir, la condición, síndrome o proceso patológico que el dispositivo o prueba puede diagnosticar, además de la cantidad de individuos necesarios que habrá que testear mediante un cálculo de muestra, estableciendo valores objetivo de sensibilidad y especificidad, con respecto a los valores que opera el gold standard, es decir, si el gold standard tiene un 80% de sensibilidad, lo deseable sería que el dispositivo o prueba diagnóstica tuviese una sensibilidad ≥ 80%, para poder operar igual o mejor que la prueba de referencia. 

Algunos de los aspectos importantes a considerar para la población de estudio que habrá que incluir son: 1) incluir pacientes con y sin la enfermedad; 2) aquellos pacientes enfermos que sean admitidos, deberán ser pacientes a los cuales en la práctica común se les aplicaría la prueba, es decir, si son considerados para diagnóstico de tuberculosis, que se aplique en sujetos de los cuales se tenga sospecha de tuberculosis y no de alguna otra enfermedad; y 3) que los pacientes tengan un nivel similar de enfermedad, para evitar sesgo de espectro. Lo anterior nos permitirá responder a lo siguiente: ¿la prueba discrimina enfermos de sanos en donde es razonable que exista la enfermedad? y ¿los pacientes con determinados valores en el resultado de la prueba son más propensos a un diagnóstico que otros que tienen otros valores?

Una vez incluidos los pacientes necesarios de acuerdo al tamaño de muestra y diseño establecido, el cual sugerentemente puede ser: transversal (de un solo grupo conformado por sujetos a los que en la práctica habitual se les aplicaría la prueba), casos-controles (definido por el gold standard) o de cohortes (definido por el dispositivo o prueba diagnóstica), se procede a la evaluación de todos los participantes en la prueba, la cual deberá de ser cegada (sin conocer cuál fué el resultado del GS o si está enfermo/sano) para evitar sesgo de sobre/subestimación. 

Por último, se procede al análisis estadístico de los resultados, para esto convencionalmente se construye una curva ROC (Receiver-Operating-Characteristic),  herramienta estadística que se utiliza para evaluar la capacidad discriminativa de una prueba diagnóstica dicotómica (presencia/ausencia) y se establece un punto de corte (umbral) a partir de los resultados observados, el cual nos ayudará a definir el resultado final de la prueba. Por último se hace el cálculo de las características de desempeño: sensibilidad, especificidad, valores predictivos, índices de probabilidad, etc., por medio de tablas de contingencia (tablas de 2×2). Si bien, los métodos estadísticos mencionados no son los únicos por los cuales se puede llegar a la validación de un dispositivo o prueba de diagnóstico, son los más empleados para pruebas dicotómicas y de escala. 

Como etapa adicional, es recomendable la determinación de la reproducibilidad, para ello habrá que seguir un estudio prospectivo con diseño de cohorte en sujetos sin diagnosticar, con el fin de evaluar la capacidad de diagnóstico predictivo del dispositivo o prueba. Este carácter prospectivo y el hecho de aplicar la prueba antes de realizar el diagnóstico, permite el control de los principales sesgos, pudiendo asegurar tanto la evaluación independiente y ciega de la prueba a validar como el test diagnóstico con el que se compara. 

Como puntos adicionales de reproducibilidad, es recomendable hacer pruebas con diferentes operadores y en distintos laboratorios, para cerciorarse de la medida de precisión con la que el dispositivo o prueba opera, sin importar quién la maneje o dónde se emplee, siempre y cuando se siga la metodología de uso. 

Referencias

Hajian-Tilaki, K. (2013). Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for medical diagnostic test evaluation. Caspian journal of internal medicine, 4(2), 627.

Donis, J. H. (2012). Evaluación de la validez y confiabilidad de una prueba diagnóstica. Avances en biomedicina, 1(2), 73-81.

Medina, M. C. (2011). Generalidades de las pruebas diagnósticas, y su utilidad en la toma de decisiones médicas. Revista Colombiana de Psiquiatría, 40(4), 787-797.

Márquez-Fernández, A. J., Ramos-Ligonio, A., & López-Monteon, A. (2015). ¿ Qué sabe Ud. acerca de… la validación de pruebas diagnósticas?. Revista Mexicana de Ciencias Farmacéuticas, 46(3), 86-90.

Cerda, J., & Cifuentes, L. (2012). Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticos. Revista chilena de infectología, 29(2), 138-141.

Dra. Wendy López Romero

Analista de Investigación y Desarrollo en Drox Health Science. Doctora en Innovación en Biotecnología Médica y Farmacéutica. Máster en Biología Molecular. 

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