Calculadora de razones de verosimilitud (LR+ y LR−)

Con dos ecuaciones: LR+ = sensibilidad / (1 − especificidad) y LR− = (1 − sensibilidad) / especificidad, usando ambas como proporciones. Por ejemplo, una prueba con sensibilidad del 90 % y especificidad del 75 % da un LR+ de 0,90 / 0,25 = 3,6 y un LR− de 0,10 / 0,75 = 0,13. El LR+ se aplica cuando la prueba sale positiva y el LR− cuando sale negativa. Esta calculadora acepta los valores en porcentaje o como fracción entre 0 y 1, y hace la conversión antes de aplicar la ecuación.

En tres pasos, con el teorema de Bayes en su forma de odds. Primero conviertes la probabilidad pretest a odds: odds = p / (1 − p). Después multiplicas por el LR del resultado que obtuviste: odds postest = odds pretest × LR. Por último regresas a probabilidad: p = odds / (1 + odds). Con una probabilidad pretest del 20 % (odds 0,25) y un LR+ de 3,6, los odds postest son 0,9 y la probabilidad postest 47 %. El nomograma de Fagan hace lo mismo de forma gráfica, sin cuentas.

Por tres razones. Primero, porque produce dos números con direcciones opuestas: un semáforo puesto sobre el LR+ dejaría mudo al LR−, que muchas veces es el informativo. Segundo, porque los cortes que circulan (LR+ mayor que 10, 5 a 10, 2 a 5) provienen de una convención de Jaeschke, Guyatt y Sackett de 1994 y la propia guía metodológica de la AHRQ que los cita advierte que elegir esos límites es una decisión subjetiva. Y tercero, porque ningún LR se interpreta solo: el mismo LR+ de 8 es decisivo sobre una sospecha intermedia y casi irrelevante sobre una sospecha muy baja. Es una decisión de honestidad, no una carencia.

Como referencia convencional, Jaeschke, Guyatt y Sackett proponen que un LR+ de 10 o más o un LR− de 0,10 o menos identifican una prueba informativa, y el Centre for Evidence-Based Medicine describe que un LR por encima de 10 tiende a confirmar la enfermedad y uno por debajo de 0,1 prácticamente la descarta cuando la probabilidad pretest es intermedia. Un LR de 1 no modifica nada: el resultado de la prueba no aporta información. Estos límites son orientadores y no sustituyen mirar la probabilidad postest concreta que resulta en tu paciente.

Porque el denominador de la ecuación es (1 − especificidad) y con una especificidad del 100 % ese denominador vale cero: la división no da un número finito. En la práctica significa que en la muestra del estudio no hubo un solo falso positivo, algo que ocurre sobre todo en series pequeñas y que no garantiza que la prueba sea perfecta en una población mayor. La herramienta prefiere no imprimir un número antes que mostrar un infinito disfrazado; lo razonable es trabajar con el límite inferior del intervalo de confianza de la especificidad. El LR− sí sigue siendo interpretable y se muestra igual.

Para trasladar los resultados de un estudio a tu propia consulta, sí. El valor predictivo positivo y el negativo dependen de la prevalencia de la población en la que se midieron, de modo que los números publicados no se aplican tal cual a un entorno con otra prevalencia. Las razones de verosimilitud se calculan solo con sensibilidad y especificidad y se combinan con la probabilidad pretest que tú estimes, así que el mismo LR sirve en urgencias y en consulta externa aunque la prevalencia cambie. A cambio exigen un paso extra de cálculo con odds, que es lo que resuelven esta calculadora y el nomograma de Fagan.

Solo con cautela. Multiplicar los LR de pruebas sucesivas supone que los resultados son independientes entre sí una vez conocido el estado de enfermedad, y ese supuesto rara vez se cumple cuando las pruebas miden fenómenos relacionados. Si están correlacionadas, el producto exagera el desplazamiento de la probabilidad y puede llevar a una postest falsamente alta o falsamente baja. Cuando existe un modelo o una regla de predicción clínica que ya combina los hallazgos, es preferible usar ese modelo en lugar de encadenar LR sueltos.