Precisión vs Exactitud en Pruebas Clínicas de Diagnóstico

En este artículo, evaluaremos la diferencia entre precisión y exactitud. En el mundo de las pruebas clínicas de diagnóstico, dos conceptos esenciales en la evaluación de la calidad de un sistema de medición son la precisión y la exactitud. A menudo se utilizan de manera intercambiable en la conversación diaria, pero en un entorno clínico, estas palabras tienen significados distintos y específicos. 

¿Qué es la Precisión?

La precisión se refiere a la reproducibilidad o consistencia de los resultados. Un método de medición es preciso si produce resultados similares en múltiples mediciones de la misma muestra. En otras palabras, si un ensayo es preciso, puede esperar obtener resultados muy similares cuando mide la misma muestra repetidamente.

¿Qué es la Exactitud?

Por otro lado, la exactitud se refiere a cuán cerca está un resultado de medición del valor verdadero. Un método de medición es exacto si proporciona un resultado que está muy cerca del valor real. En términos de pruebas clínicas de diagnóstico, un ensayo es exacto si puede determinar el verdadero valor de lo que se está midiendo en una muestra de paciente.

Ahora, para comprender mejor estos conceptos, examinaremos cuatro situaciones distintas:

Baja Exactitud, Baja Precisión

En este escenario, los resultados de las mediciones están dispersos y lejos del valor real. Un ejemplo podría ser un termómetro que no sólo proporciona lecturas de temperatura inconsistentes, sino que también está lejos de la temperatura real. En términos de pruebas clínicas de diagnóstico, esto podría traducirse en resultados de pruebas que no sólo son inconsistentes entre sí, sino que también se desvían significativamente del diagnóstico correcto. Este escenario es el menos deseable, ya que no proporciona ninguna información útil para el diagnóstico y tratamiento.

Baja Exactitud, Alta Precisión

En este caso, los resultados de las mediciones son consistentes entre sí (alta precisión), pero se desvían del valor real (baja exactitud). Por ejemplo, un termómetro puede dar siempre la misma lectura cuando se mide la misma temperatura, pero esta lectura puede ser consistentemente superior o inferior a la temperatura real. En el contexto clínico, esto significa que aunque los resultados de las pruebas son consistentes entre sí, pueden estar sistemáticamente sesgados, lo que puede conducir a diagnósticos erróneos.

Aquí, los resultados de las mediciones están cerca del valor real (alta exactitud), pero no son consistentes entre sí (baja precisión). Esto podría ser un termómetro que da lecturas que promedian la temperatura real, pero las lecturas individuales varían ampliamente. En un contexto clínico, esto puede dar lugar a un alto grado de incertidumbre en los resultados de las pruebas, ya que puede haber una variación significativa en las mediciones repetidas de la misma muestra.

Alta Exactitud, Alta Precisión

Este escenario proporciona la máxima confianza en los resultados de las pruebas clínicas y permite un diagnóstico y tratamiento precisos y efectivos. En este caso, podemos imaginar un termómetro que no sólo da lecturas consistentes sino que también mide la temperatura real con precisión. En un laboratorio de pruebas clínicas, este escenario implicaría que los resultados de las pruebas son tanto consistentes entre sí como precisos en comparación con el diagnóstico real. Es el objetivo que todos los profesionales de la salud desean lograr en sus pruebas de diagnóstico.

En conclusión, entender la diferencia entre precisión y exactitud es esencial en el campo de las pruebas clínicas de diagnóstico. Asegurar tanto una alta precisión como una alta exactitud es fundamental para proporcionar la mejor atención posible a los pacientes.