Aplicación del Teorema de Bayes en la Interpretación Clínica del PHQ-9 para el Diagnóstico de Depresión

Resumen

La interpretación de pruebas diagnósticas en salud mental suele realizarse sin considerar la prevalencia de la enfermedad, lo que puede afectar la estimación de la probabilidad real de diagnóstico. El presente estudio analizó la variación de los valores predictivos positivo y negativo del Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) en función de diferentes niveles de prevalencia, empleando valores de sensibilidad de 0.88 y especificidad de 0.85 basados en estudios de validación y metaanálisis previos (Kroenke et al., 2001; Levis et al., 2019), con escenarios de prevalencia del 5%, 10%, 20%, 30% y 50%. Los resultados mostraron que el valor predictivo positivo aumenta conforme se incrementa la prevalencia, pasando de 0.236 a 0.854, mientras que el valor predictivo negativo disminuye de 0.993 a 0.876. Se concluye que la interpretación del PHQ-9 debe considerar el contexto epidemiológico, y que el Teorema de Bayes constituye una herramienta clave para mejorar la toma de decisiones clínicas.