Comprender el valor predictivo negativo puede ser confuso. Sin embargo, es una parte importante de la comprensión de la calidad y la precisión de las pruebas médicas. El valor predictivo negativo le dice lo que significa que la prueba da negativo para una enfermedad. Es un marcador de qué tan preciso es el resultado de la prueba negativa. En otras palabras, le dice qué probabilidades hay de que realmente no tenga la enfermedad .
El valor predictivo negativo se define como el número de negativos verdaderos (personas que arrojan resultados negativos que no están infectados) dividido por el número total de personas que arrojan resultados negativos. Varía con la sensibilidad de la prueba, la especificidad de la prueba y la prevalencia de la enfermedad, como puede ver en el siguiente ejemplo. Debido a la dependencia de la prevalencia de la enfermedad en la comunidad donde trabajan, es complicado calcular el valor predictivo negativo. La mayoría de los médicos no pueden simplemente darle un número para el valor predictivo negativo cuando ingresa para una prueba determinada, incluso si conocen la sensibilidad y especificidad.
Deletreos alternativos: NPV
Un ejemplo
Si una prueba de clamidia tiene un 80% de sensibilidad y un 80% de especificidad en una población de 100 con una prevalencia de clamidia del 10%:
8 de cada 10 positivos verdaderos son positivos
72 de 90 pruebas negativas verdaderas negativas
De 74 pruebas negativas, 82 son verdaderos negativos y 2 son falsos negativos. Por lo tanto, el valor predictivo negativo (VPN) sería del 97% (72/74). El 97% de las personas que arrojan resultados negativos en realidad serían negativas a la clamidia.
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Por el contrario, si se administra la misma prueba en una población con una prevalencia de clamidia de 40:
32 de 40 positivos verdaderos dieron positivo
40 de 60 pruebas negativas verdaderas negativas
De 48 pruebas negativas, 8 son falsos negativos. Eso significa que el valor predictivo negativo es 83% (40/48).
Cómo varios factores afectan el valor predictivo negativo
El valor predictivo negativo disminuye a medida que una enfermedad se vuelve más común en una población.
Por el contrario, el valor predictivo positivo aumenta.
De manera similar, las pruebas de alta sensibilidad aumentan el valor predictivo negativo. Eso es porque hay menos falsos negativos. (Más personas positivas son positivas en una prueba de alta sensibilidad) En contraste, las pruebas de alta especificidad son más importantes para un valor predictivo positivo. Con esas pruebas, menos falsos positivos. Cuanto mayor es la especificidad, más personas negativas son negativas.