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Especificidad

  • Medida

De todas las personas sanas, qué proporción la prueba clasifica correctamente como negativa.

Actualizado

Qué es

La especificidad es la capacidad de una prueba para reconocer a los sanos: la proporción de verdaderos negativos entre todos los que no tienen la enfermedad. Una prueba muy específica produce pocos falsos positivos, por eso un resultado positivo en ella ayuda a confirmar la enfermedad. Es la propiedad que se busca en una prueba confirmatoria, sobre todo cuando un falso positivo lleva a tratamientos o procedimientos con riesgo.

Fórmula y lectura

  • Especificidad = VN / (VN + FP).
  • Va de 0 a 1 (o 0 a 100 %). 100 % = ningún sano sale positivo.
  • Lectura: una especificidad del 94 % produce 6 falsos positivos por cada 100 sanos examinados.
  • 1 − especificidad es el eje horizontal de la curva ROC.

Ejemplo resuelto

  1. Datos: la misma prueba se aplica a 500 personas sin la enfermedad según la prueba de referencia.
  2. Resultado: 470 salen negativas (verdaderos negativos) y 30 positivas (falsos positivos).
  3. Especificidad = 470 / (470 + 30) = 470 / 500 = 0,94, es decir, 94 %.
  4. Tasa de falsos positivos = 30 / 500 = 6 %.
  5. Lectura: 6 de cada 100 sanos recibirían un positivo falso; un positivo en esta prueba apoya el diagnóstico, sobre todo si la sospecha previa era alta.

Sensibilidad frente a especificidad

RasgoSensibilidadEspecificidad
FórmulaVP / (VP + FN)VN / (VN + FP)
Columna de la tablaEnfermosSanos
Error que minimizaFalsos negativosFalsos positivos
Resultado que más informaNegativo (descarta)Positivo (confirma)
Uso típicoTamizajeConfirmación

Marcadores

  • Es
  • VN
  • FP

Cómo se interpreta

  • Un tamizaje positivo de VIH o de sífilis se confirma con una prueba de mayor especificidad antes de dar el diagnóstico.
  • En enfermedades raras, incluso una especificidad alta genera muchos falsos positivos en números absolutos.

Errores frecuentes

  • Calcular la especificidad con todos los negativos en el denominador (eso es el valor predictivo negativo).
  • Creer que una prueba específica descarta la enfermedad cuando sale negativa.
  • Ignorar que en poblaciones muy sanas los falsos positivos pueden superar a los verdaderos positivos.

Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

De 300 sanos, 285 salen negativos. ¿Cuál es la especificidad?

285 / 300 = 0,95, es decir, 95 %.

¿Por qué un positivo en una prueba muy específica ayuda a confirmar la enfermedad?

Porque casi ningún sano sale positivo; por tanto, un positivo probablemente corresponde a un enfermo.

Si la especificidad es 90 %, ¿cuántos falsos positivos se esperan por cada 1 000 sanos?

100, porque la tasa de falsos positivos es 1 − 0,90 = 10 %.

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: Sensitivity, Specificity, and Predictive Values: Foundations, Pliabilities, and Pitfalls in Research and Practice (Frontiers in Public Health, 2017); Statistical Guidance on Reporting Results from Studies Evaluating Diagnostic Tests - Guidance for Industry and FDA Staff (U.S. Food and Drug Administration, 2007).

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