Medicina general

Calculadora de valor predictivo negativo (VPN) desde una tabla 2×2

El valor predictivo negativo (VPN) responde una pregunta concreta: de todas las personas cuya prueba salió negativa, ¿qué proporción realmente no tiene la enfermedad? Esta calculadora lo obtiene directamente de los conteos brutos de una tabla 2×2 con la fórmula estándar —VPN = 100 × verdaderos negativos / (verdaderos negativos + falsos negativos)—, tal como la definen StatPearls (Shreffler y Huecker) y Monaghan et al. (Medicina, 2021). Solo intervienen las dos celdas de la columna de resultados negativos: los verdaderos y falsos positivos no entran en la ecuación. El resultado se entrega sin semáforo de riesgo porque el VPN no es una propiedad fija de la prueba: cambia con la prevalencia de la enfermedad en la población de la que salieron los conteos, y ninguna fuente publica un corte universal entre un VPN aceptable y uno inaceptable.

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Límites de esta herramienta

  • El VPN no es una propiedad fija de la prueba. Depende de la prevalencia de la enfermedad en la población de la que salieron los conteos: cuanto más rara es la enfermedad, mayor es el VPN, y cuanto más prevalente, menor. StatPearls lo resume así: en una enfermedad muy prevalente la prueba es mejor para «confirmar» y peor para «descartar».
  • Por lo anterior, un VPN publicado en un estudio no se puede trasladar a otra población. StatPearls advierte explícitamente que quien lee investigación debe considerar la muestra y reconocer que los valores en su propia población pueden ser distintos.
  • El VPN también depende de la probabilidad pretest del paciente concreto (Monaghan et al., 2021). Un porcentaje calculado sobre un grupo no es la probabilidad individual de alguien con un riesgo basal muy distinto al promedio de esa muestra.
  • Solo describe la columna de resultados negativos. No dice nada sobre qué pasa con un resultado positivo: para eso se necesita el valor predictivo positivo, que se calcula con las otras dos celdas de la tabla.
  • El resultado depende por completo del estándar de referencia con el que se clasificó quién estaba realmente enfermo. Si ese estándar es imperfecto, la separación entre verdaderos y falsos negativos queda mal hecha y el VPN hereda ese error, sin que el cálculo pueda detectarlo.
  • Esta calculadora entrega una estimación puntual, sin intervalo de confianza. Con pocos resultados negativos el porcentaje es inestable: reclasificar un solo caso lo mueve varios puntos, y la cifra aparenta más precisión de la que tiene.
  • No se muestra una clasificación por rangos ni un semáforo de riesgo. Ninguna de las fuentes consultadas publica un corte que separe un VPN aceptable de uno inaceptable: qué tan alto debe ser depende de la enfermedad, del daño de pasar por alto un caso y de la conducta que sigue a un resultado negativo.

Fuentes. Shreffler J, Huecker MR. Diagnostic Testing Accuracy: Sensitivity, Specificity, Predictive Values and Likelihood Ratios. StatPearls [Internet]. NCBI Bookshelf, NBK557491. Actualizado el 6 de marzo de 2023. (enlace) · Monaghan TF, Rahman SN, Agudelo CW, Wein AJ, Lazar JM, Everaert K, Dmochowski RR. Foundational Statistical Principles in Medical Research: Sensitivity, Specificity, Positive Predictive Value, and Negative Predictive Value. Medicina (Kaunas). 2021;57(5):503. (doi:10.3390/medicina57050503) · MSD Manuals. Calculadora clínica «Valor predictivo negativo a partir de datos brutos» — consultada como referencia de implementación; la ecuación coincide con las fuentes primarias. (enlace) · Contenido revisado el 18 de julio de 2026.

Preguntas frecuentes

Con la fórmula VPN = verdaderos negativos / (verdaderos negativos + falsos negativos), expresada como porcentaje al multiplicar por 100. Solo se usan las dos celdas de la columna de resultados negativos de la tabla. Por ejemplo, con 100 verdaderos negativos y 10 falsos negativos: 100 × 100 / (100 + 10) = 100 × 100 / 110 = 90,9 %. Esto significa que de cada 100 personas con prueba negativa, alrededor de 91 realmente no tienen la enfermedad y unas 9 sí la tienen pese al resultado negativo.

Porque el VPN mezcla el desempeño de la prueba con la frecuencia de la enfermedad en la población estudiada. Escrito en función de esos componentes, VPN = especificidad × (1 − prevalencia) / [(1 − sensibilidad) × prevalencia + especificidad × (1 − prevalencia)] (Monaghan et al., 2021). Cuanto más rara es la enfermedad, menos enfermos hay disponibles para caer en la celda de falsos negativos, y el VPN sube. Por eso la misma prueba, sin cambiar en nada, tiene un VPN alto en tamizaje poblacional y uno mucho más bajo en una población de alto riesgo. Es también la razón por la que un VPN publicado en un artículo no se puede copiar a otro entorno.

Leen la tabla 2×2 en direcciones opuestas. La especificidad parte de las personas que realmente no tienen la enfermedad y pregunta qué proporción dio negativo: verdaderos negativos / (verdaderos negativos + falsos positivos). El VPN parte de las personas que dieron negativo y pregunta qué proporción realmente no tiene la enfermedad: verdaderos negativos / (verdaderos negativos + falsos negativos). La especificidad describe la prueba y es relativamente estable entre poblaciones; el VPN describe lo que le pasa a tu paciente frente a un resultado negativo y se mueve con la prevalencia. En la consulta la pregunta útil es la del VPN, porque el estado real del paciente es justo lo que no se conoce.

Que de cada 100 personas de esa población que obtuvieron un resultado negativo, 95 realmente no tienen la enfermedad y 5 sí la tienen a pesar del resultado. Ese 5 % restante es el complemento aritmético del VPN y es lo que esta calculadora muestra como «falsos negativos entre los resultados negativos». Si el desenlace de pasar por alto un caso es grave, un 5 % puede ser inaceptable; si es una condición benigna, puede ser suficiente. La cifra por sí sola no dice si la prueba sirve: eso lo define el contexto clínico.

No. El VPN se calcula únicamente con las dos celdas de la columna de resultados negativos: verdaderos negativos y falsos negativos. Las otras dos celdas de la tabla 2×2 —verdaderos positivos y falsos positivos— se necesitan para el valor predictivo positivo, la sensibilidad y la especificidad, pero no aparecen en la ecuación del VPN. Por eso esta calculadora solo pide dos números. Eso sí, para describir el desempeño completo de una prueba hace falta la tabla entera.

Porque no existe un umbral publicado que separe un VPN «bueno» de uno «malo». El valor aceptable depende de la enfermedad, del daño que causa dejar pasar un caso, del costo y disponibilidad de pruebas confirmatorias y de la prevalencia de la población. Además, como el VPN se mueve con la prevalencia, un mismo porcentaje puede ser excelente en un contexto y pobre en otro. Poner un semáforo fijo inventaría una precisión que las fuentes no respaldan, así que la herramienta entrega el número y deja la interpretación al contexto clínico.

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