Desarrollo de una regla de decisión

El objetivo aquí planteado, consiste en la propuesta y desarrollo de una metodología de detección precoz de sujetos con Chagas indeterminado, utilizando la base de datos de valores CVLFI obtenidos y evaluados en secciones anteriores.

Así, el criterio de decisión que se emplee podría utilizarse como herramienta diagnóstica complementaria: sin ser capaz de confirmar la presencia de T. Cruzi (es decir la infección, que solamente se confirma por análisis de laboratorio) en un individuo, pero funcionando como herramienta pre-diagnóstica que guie la realización de futuros estudios serológicos en individuos potencialmente enfermos. Recordemos que en regiones endémicas, el Chagas de transmisión vectorial tiene lugar en regiones principalmente rurales, donde los análisis serológicos para confirmar infecciones requieren extracciones y transporte de sangre, suministro energético no siempre disponible, el análisis de las muestras en laboratorios con infraestructura apropiada, siendo procesos costosos y que demandan mucho tiempo. Por otro lado, en regiones no-endémicas y áreas urbanizadas los mecanismos de transmisión no- vectoriales propagan la infección, principalmente a través de los individuos que presentan la forma indeterminada. Así, un cribado rápido, no invasivo, portátil, de bajo coste tiene implicancias positivas al detectar la infección en un estadío donde la cura es aún posible y donde no existen lesiones orgánicas y sistemas irreversibles, como así también al evitar la propagación del T. Cruzi principalmente mediante la transfusión sanguínea y/o transplacentaria.

El desarrollo de un método diagnóstico implica considerar el caso c) de la sección 5.3.2 (capítulo V), en el cual se habían considerado solo dos grupos de sujetos: Negativo y Positivo. Este escenario, es el que afrontaría una situación real, a partir del cual desearíamos conocer un criterio que nos indique si un individuo está potencialmente infectado o no. A partir de este caso, se realizó un análisis de curva ROC (del inglés, ‘Recevier Operating Characteristic’) en el que se buscó determinar un valor o nivel umbral de clasificación de sujetos en Chagásicos (positivos) o no chagásicos (negativos), utilizando el parámetro CVLFI.

Las curvas ROC se utilizan frecuentemente en medicina para conocer el rendimiento de distintas pruebas diagnósticas, es decir, su capacidad discriminativa para clasificar correctamente a individuos en categorías o estados (en este caso, positivos o negativos). En este tipo de problemas se presentan dos tipos de error: i) Aquel que se comete cuando a un

143 individuo negativo se lo clasifica erróneamente como positivo, y ii) el error que se comete cuando a un individuo positivo se lo clasifica como negativo. A partir de estos errores, se definen Sensibilidad (proporción de individuos positivos clasificados correctamente como positivos) y especificidad (proporción de individuos negativos clasificados correctamente como negativos) [86]. Así, una buena herramienta diagnóstica maximizaría sus valores de sensibilidad (SE) y especificidad (SP), de modo tal de clasificar correctamente todos los sujetos. La tabla 8.1 se conoce como matriz de confusión y muestra los distintos posibles tipos de clasificación.

Diagnóstico Verdadero

Positivo Negativo TOTAL

Resultado del Test

Positivo Verdadero Positivo

(VP)

Falso Positivo

(FP) VP + FP

Negativo Falso Negativo

(FN)

Verdadero Negativo

(VN) FN + VN

TOTAL VP + FN FP + VN

Tabla 8.1. Matriz de confusión.

La SE y SP que caracteriza un método diagnóstico, junto a los parámetros Valor predictivo positivo (PPV, del inglés ‘Positive predicted value’), Valor predictivo negativo (NPV, del inglés, ‘Negative predicted value) y precisión (ACC, del inglés, ‘Accuracy’) que se derivan de la matriz de confusión se resumen a continuación:

Sensibilidad 𝑆𝐸 =_{𝑉𝑃+𝐹𝑁}𝑉𝑃 %

Especificidad 𝑆𝑃 = 𝑉𝑁

𝑉𝑁+𝐹𝑃%

Valor predictivo positivo 𝑃𝑃𝑉 = 𝑉𝑃

𝑉𝑃+𝐹𝑃%

Valor predictivo negativo 𝑁𝑃𝑉 = 𝑉𝑁

𝑉𝑁+𝐹𝑁%

144

Es necesario considerar, no obstante, el criterio elegido como punto de corte. Este valor modifica los parámetros SE y SP en función del valor considerado debido a que, si bien en el mejor de los casos todos los individuos serían correctamente clasificados, es habitual que exista superposición entre los valores de los distintos grupos, requiriéndose encontrar aquel umbral de clasificación óptimo. Desde este punto de vista, la curva ROC provee el espectro completo de puntos de corte posibles representado en un sistema de coordenadas SE vs SP

[86], en un rango de clasificación que varía en detectar correctamente el 100% de los sujetos negativos frente a la correcta detección del 100% de los sujetos positivos.

El nivel de corte se seleccionó, en el presente trabajo, aplicando un método descripto en

Fernández y otros [88], el cual selecciona el punto óptimo de corte teniendo en cuenta la sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo. El método se basa en la distancia Euclídea al nivel óptimo de corte que maximiza SE, SP, PPV, NPV. Estos cuatro índices, definen así el espacio de cuarta dimensión {SE, SP, PPV, NPV}. En un método ideal, se espera que los cuatro parámetros alcancen un valor del 100%. Por ello, aquí la distancia Euclídea se utilizó para encontrar el punto de corte óptimo en este espacio dimensional, que más se aproxima al punto ideal definido (SE=100%, SP=100%, PPV=100%, NPV=100%).

Para cada punto de corte, se mide la distancia del mismo al punto ideal mediante la expresión:

𝐷𝑖 = √(𝑆𝐸𝑖− 100)2+ (𝑆𝑃𝑖− 100)2+ (𝑃𝑃𝑉𝑖− 100)2+ (𝑁𝑃𝑉𝑖− 100)2

donde ‘i’ representa los distintos puntos de corte. Aquel punto que minimiza la distancia D, fue seleccionado como punto de corte óptimo obteniendo el mejor rendimiento en términos del espacio de cuarta dimensión considerado.

145 Definido el umbral de corte, la regla de decisión propuesta es de la forma:

𝐼𝐹 𝐶𝑉𝐿𝐹𝐼 ≤ 𝑈𝑚𝑏𝑟𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑡𝑒 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 𝐸𝐿𝑆𝐸 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑜 (R1)

La cual implica que para valores CVLFI iguales o por debajo del nivel de corte, el sujeto evaluado se considerará negativo (no chagásico), y si su valor CVLFI se encuentra por encima, se considerará positivo (chagásico).