El diagnóstico serológico de la enfermedad de Chagas requiere establecer puntos de corte sobre valores continuos como la densidad óptica, lo que influye directamente en la sensibilidad y especificidad del test. Este estudio tuvo como objetivo evaluar cómo diferentes métodos para determinar el punto de corte óptimo en curvas ROC se ven afectados por la asimetría de la distribución del biomarcador. A partir de parámetros reales de individuos sanos e infectados con Trypanosoma cruzi, se generaron simulaciones utilizando cuatro distribuciones sesgadas: log-normal, beta asimétrica, skew-normal y skew exponential power (SEP). En cada caso se evaluaron cuatro métodos para definir el umbral diagnóstico: índice de Youden, distancia euclidiana, índice de unión y producto máximo de sensibilidad por especificidad. Asimismo, se realizaron 1000 réplicas por distribución, calculando métricas como sensibilidad, especificidad, exactitud, F1-score y área bajo la curva (AUC). Los resultados mostraron que, aunque el producto máximo tendió a obtener los mayores valores de exactitud y F1-score, la efectividad de cada método en cuanto a sensibilidad o especificidad varió según la distribución. Este trabajo propone un enfoque replicable y clínicamente aplicable para mejorar la toma de decisiones diagnósticas en contextos donde los supuestos de normalidad no se cumplen.
