Cómo decide un internista: la probabilidad en movimiento. Empiezas con un número, cada dato lo mueve, y actúas cuando cruza un umbral.
Pre-test 0%probabilidad → conductaPost-test 100%
Forma criterio, no memoria.Dr. David Rojas · Sala·7 · clase grabada 35–45 min
01
Objetivos por decisión
Lo que vas a decidir hoy
Seis decisiones, casi todas medibles. El diagnóstico se calcula, no se adivina.
1
¿Cuál es la probabilidad pre-test?
Prevalencia + clínica calibrada + scores.
2
¿Cuánto la mueve este hallazgo?
Razón de verosimilitud y Bayes en odds.
3
¿Por qué un “positivo” engaña?
PPV/NPV dependen de la prevalencia.
4
¿Cruza un umbral de conducta?
Modelo de umbral: prueba ↔ tratamiento.
5
¿Qué sesgo me tiende la trampa?
Anclaje y cierre prematuro, cuantificados.
6
¿Pedir el estudio cambia algo?
Si no cruza umbral, no se pide.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico02
Por qué esto importa · el error en números
El error diagnóstico es prevenible —y se concentra.
795,000
estadounidenses/año mueren o quedan discapacitados por error diagnóstico.
Newman-Toker, 2024
74.1%
del daño grave: los “Big Three” —vascular, infección, cáncer.
BMJ Qual Saf, 2024
15
enfermedades concentran ~la mitad del daño grave: es tratable.
Newman-Toker, 2024
Sala·7M0 · Razonamiento clínico03
El diagnóstico no es una etiqueta.Es una probabilidad en movimiento.
número pre-test→cada dato lo mueve (LR)→cruza un umbral → decides
Sala·7M0 · Razonamiento clínico04
1
Probabilidad en movimiento
Sección 1 · El motor objetivo
Bayes a la cabecera: mover la probabilidad
Pre-test → razón de verosimilitud → post-test. La matemática que sí cabe en la guardia.
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Pieza 1 · El punto de partida
La probabilidad pre-test manda
Antes de cualquier prueba: ¿qué tan probable es la enfermedad en este paciente? Tres fuentes, en orden de fuerza.
Prevalencia / epidemiología
La tasa base en tu población y entorno. El ancla más objetiva —y la que más se ignora.
Scores validados
Wells, PERC, HEART, CURB-65: convierten la clínica en una probabilidad calibrada.
Gestalt calibrado
El juicio del experto, útil pero sesgable. Vale como estimación, no como certeza.
Sin pre-test, ningún resultado de prueba se puede interpretar. Es la variable que más cambia la conducta —y la más olvidada.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico06
Pieza 2 · Lo que la prueba ofrece
Sensibilidad y especificidad: necesarias, insuficientes
Definiciones · dirección “de la enfermedad al test”
Sens = VP/(VP+FN)Spec = VN/(VN+FP)
Si el paciente tiene la enfermedad, ¿qué tan seguido da positivo? No es lo que preguntas a la cabecera.
El problema de dirección
Tú no quieres P(test+ | enfermo). Quieres P(enfermo | test+) —la dirección inversa. Para invertirla necesitas el pre-test.
Regla mnemotécnica
SnNOut
Test muy Sensible Negativo → descarta (rule OUT)
SpPIn
Test muy eSpecífico Positivo → confirma (rule IN)
Útiles para elegir prueba —pero S y E no te dan la probabilidad del paciente.Para eso → la razón de verosimilitud.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico07
Pieza 3 · Por qué un “positivo” engaña
El mismo test, tres verdades distintas
Test con sensibilidad 90% y especificidad 90% (LR+ = 9). Misma prueba — arrastra la prevalencia y observa.
Prevalencia pre-test · en vivo
{{ prevLabel }}
1%30%60%90%
Si la prueba sale + → PPV{{ ppvVal }}%
VP
FP
De cada 100 “positivos”, sólo {{ ppvVal }} son verdaderos enfermos.
Si sale − → NPV{{ npvVal }}%
Un “positivo” en baja prevalencia es casi siempre falso. El test no cambió —cambió el pre-test. Testear sin sospecha genera más falsos positivos que diagnósticos.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico08
Pieza 4 · La métrica que sí usas
Razón de verosimilitud (LR)
Independiente de la prevalencia
LR+ = sens / (1 − spec) LR− = (1 − sens) / spec
Cuánto más probable es ese hallazgo en el enfermo que en el sano. Es la “potencia” de un dato.
La LR no depende de la prevalencia —a diferencia del valor predictivo. Por eso es transportable entre poblaciones.
Válida en pre-test ~10–90%. En extremos, usa odds. — McGee, J Gen Intern Med 2002
Sala·7M0 · Razonamiento clínico11
Lo que mata
Testear con baja probabilidad pre-test
Pre-test 5% + un buen test (LR+ 5)…
pre 5%
21%
→ post-test solo 21%.
Un “positivo” en baja sospecha rara vez confirma —pero sí desata estudios, procedimientos y daño: incidentalomas, cascadas.
Regla operativa
No pidas la prueba si…
…el resultado no puede cruzar un umbral desde tu pre-test. En baja sospecha: espera/observa; no “descartes por si acaso”.
La prueba diagnóstica del internista calibrado empieza con: ¿cuál es mi pre-test?
Sala·7M0 · Razonamiento clínico12
2
Probabilidad en movimiento
Sección 2 · Cuándo el número decide
El modelo de umbral
Una probabilidad no es una conducta. El umbral convierte el número en acción.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico13
Pieza 6 · Tres zonas
Umbral de prueba y umbral de tratamiento
Pauker & Kassirer (1980) · arrastra la probabilidad entre las zonas.
Probabilidad de enfermedad →
No probarni tratar
Zona de pruebaestudias para mover el número
Tratarsin más estudios
{{ tProbLabel }}
umbral de pruebaumbral de tratamiento
Conducta
{{ tZoneTitle }}
{{ tZoneText }}
Regla: una prueba sólo vale si puede mover la probabilidad al otro lado de un umbral. Si no cruza, no cambia la conducta.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico14
Pieza 6 · El umbral se calcula
El umbral no es arbitrario: es daño ÷ beneficio
Umbral de tratamiento
p* = C / (B + C)
C = daño de tratar al sano · B = beneficio de tratar al enfermo. Tratas si la probabilidad supera p*.
Antibiótico barato y seguro → umbral bajo. Quimio/anticoagulación con sangrado → umbral alto.
Muy seguro y útil (10:1)9%
trata pronto
Equilibrado (4:1)20%
intermedio
Riesgoso (1:1)50%
exige certeza
Sala·7M0 · Razonamiento clínico15
Pieza 7 · Construir el diferencial
El diferencial vive en dos ejes
Toca cada cuadrante. Dos preguntas por hipótesis: ¿qué tan probable? y ¿qué tan grave si la pierdo?
LetalBenigno
← Improbablefrecuencia →
Cuadrante seleccionado
{{ mxTitle }}
{{ mxSub }}
Los “no perder” tienen nombre: vascular, infección, cáncer = 74% del daño grave (Newman-Toker). Esa columna —rara o frecuente— se descarta activamente.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico16
Pieza 7 · Por qué descartas lo improbable
Lo letal baja el umbral de descarte
El umbral es asimétricoSi C (costo de no diagnosticar) es enorme → el umbral de prueba se desploma. (p* = C/(B+C))
Los descartas incluso con probabilidad baja: el costo de perderlos domina. Aquí “por si acaso” SÍ aplica.
↑
Umbral ALTO para estudiar
benigno / raro
Hallazgo banalEntidad rara, no peligrosa
Aquí “por si acaso” es la trampa: bajo costo de perderlo, alto costo de la cascada. Observa, no escanees.
La misma probabilidad pide conductas opuestas según la consecuencia. La frecuencia dice qué es probable; la letalidad, qué no puedes perder.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico17
Síntesis · El framework de 4
El motor objetivo del diagnóstico
Lo que MATA
Interpretar un “positivo” sin pre-test: en baja prevalencia es casi siempre falso (PPV bajo) y desata cascadas.
Lo FRECUENTE
Confundir sensibilidad/especificidad con la probabilidad del paciente; pedir pruebas sin que crucen umbral.
La PERLA
La LR no depende de prevalencia · el umbral = daño/(beneficio+daño) · Bayes = oddspre × LR.
La CONDUCTA
Estima pre-test → aplica LR (15/30/45 u odds) → actúa sólo si cruzas un umbral. Si no, observa.
La aritmética cabe en la guardia; el guion completo, en las notas.
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3
Probabilidad en movimiento
Sección 3 · Lo que distorsiona el motor
Sesgos cognitivos —y qué dice la evidencia
El cálculo es correcto; el calculador, sesgable. Pero “desbiasar” no es lo que creías.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico19
Pieza 7 · Cómo falla el operador
Dos sistemas, dos trampas
Sistema 1— intuitivo
Rápido, reconoce patrones (illness scripts). Acierta casi siempre… y por eso baja la guardia.
Sistema 2— analítico
Lento, deliberado: calcula, verifica, descarta lo que mata. Lo activas a propósito.
⚓ Anclaje
Te fijas en el primer dato (o la etiqueta heredada) y no ajustas el pre-test cuando llega evidencia que lo contradice.
🔒 Cierre prematuro
Dejas de revisar el diferencial al llegar a la primera etiqueta. Causa cognitiva nº 1 del error (Graber, 2005).
Sala·7M0 · Razonamiento clínico20
Matices y controversia · la evidencia incómoda
¿“Desbiasar” funciona? La respuesta honesta
Ensayo controlado · Sherbino et al., 2014Sin diferencia
Enseñar estrategias de forzado cognitivo no redujo la tasa de error diagnóstico vs. no enseñarlas.
CJEM 2014 · doi:10.2310/8000.2013.130860
Revisión / teoría · Norman et al., 2017Conocimiento > sesgo
Buena parte del error es por déficit de conocimiento, no solo por sesgo. Desbiasar aislado tiene evidencia débil.
Acad Med 2017 · doi:10.1097/ACM.0000000000001421
Lo que SÍ protege: conocimiento profundo organizado en scripts (pericia) + reexponerse al diferencial. No es “desconfiar de todo” —es saber más y verificar lo que mata. Por eso la teoría se respeta: es la materia prima del criterio.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico21
Pieza 8 · La maniobra que sí cabe
El timeout diagnóstico
Una verificación específica y barata antes de cerrar. Toca cada tarjeta para revelarla.
Específico (no “piensa mejor”), barato (30 segundos) y dirigido a lo letal. Eso es lo que la evidencia respalda.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico22
?
Probabilidad en movimiento
Caso
Decide tú primero.
Dos casos: el reflejo de sobrediagnosticar, y el diagnóstico que casi se cierra antes de tiempo.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico23
Caso 1 · Sobrediagnóstico · los datos
Disnea y dímero D “positivo”
Mujer de 30 años, sana. Disnea leve y pleurítica 1 día tras un resfriado. Sin taquicardia, sin hipoxemia, sin factores de riesgo.
Wells bajoPERC negativoDímero D + (650)
Pre-test TEP~3–5%
{{ c1FbWord }}
{{ c1Fb }}
¿Qué haces?
Sala·7M0 · Razonamiento clínico24
Caso 1 · El porqué
BLa respuesta es B —y los números lo prueban
Pre-test bajo
PERC negativo en baja probabilidad: el objetivo es no testear. El dímero ni debió pedirse.
El dímero engaña
Muy sensible, poco específico (LR+ ~1.5). En pre-test 4%, un “+” deja la probabilidad en ~6%.
PPV ínfimo
A esa prevalencia, casi todos los “+” son falsos. Confirmar con angio-TC añade radiación e incidentalomas.
Conducta
No cruzó umbral: no anticoagules ni escales por reflejo. Explica, observa, red de seguridad.
El error no fue interpretar mal el dímero: fue pedirlo sin pre-test. Bayes y el umbral te protegen del reflejo.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico25
Caso 2 · Integrador · los datos
El diagnóstico que casi se cierra antes de tiempo
Mujer de 38 años, 3.ª visita en 2 semanas. Disnea súbita, taquicardia y dolor pleurítico, etiquetados como “crisis de ansiedad”.
⚓ Etiqueta heredada · de las notas previas
Hoy · dato nuevo
Edema asimétrico de pierna + viaje largo reciente con inmovilización.
{{ c2FbWord }}
{{ c2Fb }}
¿Qué haces?
Sala·7M0 · Razonamiento clínico26
Caso 2 · El porqué
BLa respuesta es B —el motor completo, en acción
El sesgo
Anclaje + cierre prematuro: la etiqueta “ansiedad” se heredó y nadie reabrió el diferencial. Causa cognitiva nº 1.
Bayes
El dato nuevo (inmovilización + edema asimétrico) sube fuerte el pre-test de TEP: la probabilidad se actualizó.
El diferencial
TEP es un “no perder” (Big Three): umbral de descarte bajo. Se estudia aunque ayer pareciera improbable.
La conducta
Reabres, estratificas (Wells), decides estudiar. El timeout —“¿qué me mata?”— lo dispara antes.
Sesgo + Bayes + diferencial + timeout: las cuatro piezas del módulo atrapan el caso que casi se cierra.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico27
La conducta
Cinco movimientos para tu próximo paciente
1
Escribe tu probabilidad pre-test (prevalencia + score) antes de pedir nada.
2
Pide la prueba solo si su LR puede cruzar un umbral desde ese pre-test.
3
Mueve la probabilidad: oddspre × LR (o la regla 15/30/45).
4
Lee el “positivo” a la luz de la prevalencia: PPV, no solo el resultado.
5
Antes de cerrar, timeout: ¿qué me mata, qué no encaja, qué más podría ser?
Sala·7M0 · Razonamiento clínico28
Contexto México
La prevalencia local cambia tus números
El pre-test es local
Tu probabilidad pre-test —y el valor de cada prueba— se recalibra al entorno mexicano.
Donde la prueba confirmatoria tarda o no existe, el modelo de umbral pesa más: a veces tratas con probabilidad intermedia porque esperar cuesta más que tratar.
El internista es par del subespecialista: estimar el pre-test y fijar el umbral es tu terreno.
Sala·7M0 · Razonamiento clínico29
Cierre · Módulo 0
Forma criterio, no memoria.
Con este motor ya decides con números. En el Módulo 1: la disnea y el fallo respiratorio, decisión a la cabecera.
DR
Dr. David Rojas · Sala·7 · sala7.com.mx
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Referencias · fuentes primarias verificadas
Evidencia citada
Newman-Toker DE, Nassery N, Schaffer AC, et al. Burden of serious harms from diagnostic error in the USA. BMJ Qual Saf. 2024;33(2):109–120. doi:10.1136/bmjqs-2021-014130
Pauker SG, Kassirer JP. The threshold approach to clinical decision making. N Engl J Med. 1980;302(20):1109–1117. doi:10.1056/NEJM198005153022003
Pauker SG, Kassirer JP. Therapeutic decision making: a cost-benefit analysis. N Engl J Med. 1975;293(5):229–234. doi:10.1056/NEJM197507312930505
McGee S. Simplifying likelihood ratios. J Gen Intern Med. 2002;17(8):646–649. doi:10.1046/j.1525-1497.2002.10750.x
Fagan TJ. Nomogram for Bayes theorem. N Engl J Med. 1975;293(5):257. doi:10.1056/NEJM197507312930513
Graber ML, Franklin N, Gordon R. Diagnostic error in internal medicine. Arch Intern Med. 2005;165(13):1493–1499. doi:10.1001/archinte.165.13.1493
Croskerry P. Clinical cognition and diagnostic error: a dual process model. Adv Health Sci Educ. 2009;14(S1):27–35. doi:10.1007/s10459-009-9182-2
Sherbino J, Kulasegaram K, Howey E, Norman G. Ineffectiveness of cognitive forcing strategies. CJEM. 2014;16(1):34–40. doi:10.2310/8000.2013.130860
Norman GR, Monteiro SD, Sherbino J, et al. The causes of errors in clinical reasoning. Acad Med. 2017;92(1):23–30. doi:10.1097/ACM.0000000000001421
Sackett DL, et al. / CEBM Oxford. Likelihood ratios (bandas de fuerza). Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM.