UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
Estudos de
Testes diagnósticos
Gisele Caldas
Maria Luiza Garcia Rosa
Sandra Costa Fonseca
• Revendo conceitos...
Avaliação do desempenho de um teste
diagnóstico
Possíveis Resultados de um Teste Diagnóstico para
Identificar status Doença
DOENÇA (diagnosticada pelo padrão-ouro)
TESTE
PRESENTE
AUSENTE
TOTAL
+
a
Verdadeiro
positivo
b
Falso
positivo
a+b
-
c
Falso
negativo
d
Verdadeiro
negativo
c+d
TOTAL
a+c
b+d
a+b+c+d
• De onde vem esta informação?
• Que tipo de artigo científico dá conta deste
conhecimento?
• Estudos de teste diagnóstico – como são feitos?
• Como se mede a acurácia?
Estudos de teste diagnóstico
• População selecionada
• pacientes com e sem a doença
• doentes – espectro variado
• Padrão-ouro
• Teste consagrado com boa sensibilidade (SE) e especificidade (SP)
• Ou em estudo de seguimento (coorte) incidência de uma doença
(desfecho)
• Teste diagnóstico
• Aplicado a toda população
• Comparação cegada com padrão-ouro
Aldous SJ et al, A New Improved Accelerated Diagnostic Protocol Safely
Identifies Low-risk Patients With Chest Pain in the Emergency Department.
Acad Emerg Med 2012; 19:510–516.
Objectives: To assess whether the accelerated diagnostic protocol (ADP) studied in
the Asia Pacific Evaluation of Chest Pain Trial (ASPECT) could be optimized to
effectively risk stratify patients with symptoms suggestive of acute coronary
syndrome (ACS) and allow early discharge of very-low-risk patients.
Methods: Patients presenting to the emergency department (ED) with chest pain were
prospectively enrolled between November 2007 and April 2010. Blood samples
were analyzed at 0 and 2 hours postpresentation with a point-of-care multimarker
panel (POC-MMP; troponin I [TnI], creatine kinase myocardial band
[CKMB] isoenzyme fraction, and myoglobin) and a high-sensitivity cardiac
troponin T assay (hsTnT). Patients received standard care. The original ADP
(Thrombolysis in Myocardial Infarction [TIMI] risk score = 0, no ischemic
electrocardiogram [ECG] changes, and the multimarker panel negative) was
compared with an ADP using the point of care TnI only, hsTnT only, or TIMI
risk score = 0 to 1. Primary outcome was ACS within 30 days.
Avaliação do desempenho do multimarker panel
o teste identifica a PRESENÇA de ACS?
(diagnóstico em até 30 dias)
ACS (Síndrome coronariana aguda) diagnosticada
multimarker panel
multimarker
panel
Total
ACS PRESENTE
AUSENTE
+
Verdadeiro positivo
Falso positivo
-
Falso negativo
Verdadeiro negativo
1000
Avaliação do desempenho do multimarker panel
o teste identifica a PRESENÇA de ACS?
(diagnóstico em até 30 dias)
ACS (Síndrome coronariana aguda) diagnosticada
multimarker panel
multimarker
panel
Total
ACS PRESENTE
AUSENTE
+
801
Verdadeiro positivo
Falso positivo
-
199
Falso negativo
Verdadeiro negativo
1000
Sensibilidade= 801/1000=80,1%
Avaliação do desempenho do multimarker panel
o teste identifica a AUSÊNCIA de ACS?
(diagnóstico em até 30 dias)
ACS (Síndrome coronariana aguda) diagnosticada
multimarker panel
multimarker
panel
Total
PRESENTE
AUSENTE
+
993
Verdadeiro positivo
Falso positivo
-
7
Falso negativo
Verdadeiro negativo
1000
1000
Avaliação do desempenho do multimarker panel
o teste identifica a AUSÊNCIA de ACS?
(diagnóstico em até 30 dias)
ACS (Síndrome coronariana aguda) diagnosticada
multimarker panel
multimarker
panel
Total
PRESENTE
AUSENTE
+
993
Verdadeiro positivo
458
Falso positivo
-
7
Falso negativo
542
Verdadeiro negativo
1000
1000
Especificidade= 542/1000=54,2%
• Aplicando os conceitos na clínica...
Interpretando o resultado do teste na prática clínica
• Diante de um resultado multimarker panel positivo:
• Que elementos devo levar em conta?
• Fatores de risco estão presentes?
• Qual a probabilidade de uma pessoa com o perfil dessa
paciente ter ACS?
• Ou seja, em uma população com as mesmas características,
qual seria a prevalência de ACS?
VALOR PREDITIVO
•
Quanto mais sensível o teste, melhor seu VPN isto é, maior a segurança
de que um paciente com resultado negativo não tenha a doença.
•
Quanto mais específico o teste, maior seu VPP, ou seja, maior a
segurança de que um indivíduo com resultado positivo tenha a doença.
•
Quanto maior a prevalência da doença, maior o VPP e menor o VPN.
•
Quanto menor a prevalência da doença, maior o VPN e menor o VPP.
VALOR PREDITIVO POSITIVO
• Depende das características do teste (PRINCIPALMENTE
ESPECIFICIDADE) e da PREVALÊNCIA da doença na população.
Probabilidade pré-teste:
• É a prevalência da doença no grupo em questão.
Exprime a probabilidade de haver a doença, antes de se fazer o
teste (pode ser atribuída pelo médico).
Probabilidade pós-teste:
• É o valor preditivo.
• É a proporção de verdadeiros positivos entre todos os
indivíduos com teste positivo. VP/VP+FP
•
Expressa a probabilidade de um paciente com o teste positivo ter
a doença
Interpretando o resultado do teste na prática clínica
Qual a probabilidade de um resultado positivo pertencer
realmente a um paciente doente?
TESTE
PRESENTE
AUSENTE
TOTAL
+
a
Verdadeiro
positivo
b
Falso
positivo
a+b
Testes +
-
c
Falso
negativo
d
Verdadeiro
negativo
c+d
TOTAL
VPP=a/a+b
Situação 1: o paciente tem queixa de angina, é mulher e não tem fatores
de risco (o teste foi realizado na emergência). Sabendo que a prevalência
nesse perfil é em torno de 2%, você atribui ao paciente esta probabilidade
pré-teste:
Qual a probabilidade de um resultado positivo pertencer realmente a um
paciente doente? (lembrando que o teste tem aproximadamente 80,1% de SE
e 54,2% de SP=>1-SP=45,8)
TESTE
PRESENTE
AUSENTE
+
160
Verdadeiro
positivo
4488
Falso
positivo
-
4
Falso
negativo
2626
Verdadeiro
negativo
TOTAL
200
9800
4648
VPP=160/4648=
=3,4%
Relação da prevalência, VPP e VPN
Prevalência ↓=25%
Sensibilidade=50%
Especificidade=50%
VPP↓<50%
VPN↑>50%
D
ND
T+
VP
FP
T-
FN
VN
Situação 2: o paciente tem queixa de angina, é homem com fatores de
risco (o teste foi realizado na emergência). Sabendo que a prevalência
nesse perfil é em torno de 99%, você atribui ao paciente esta
probabilidade pré-teste:
Qual a probabilidade de um resultado positivo pertencer realmente a um
paciente doente? (lembrando que o teste tem aproximadamente 80,1% de SE
e 54,2% de SP=>1-SP=45,8)
PRESENTE
TESTE
AUSENTE
+
7930
Verdadeiro
positivo
-
4
Falso
negativo
2626
Verdadeiro
negativo
TOTAL
9900
100
45
Falso
positivo
7975
VPP=7930/7975=
99,4%
Relação da prevalência, VPP e VPN
D
T+
VP
T-
FN
Prevalencia ↑ =75%
Sensibilidade=50%
Especificidade=50%
VPP ↑ >50%
VPN ↓ <50%
ND
FP
VN
Interpretando o resultado do teste na prática
clínica
• Qual a probabilidade de um resultado
negativo pertencer realmente a um
paciente sadio?
VALOR PREDITIVO NEGATIVO
• Depende das características do teste (PRINCIPALMENTE
SENSIBILIDADE) e da PREVALÊNCIA da doença na população.
Probabilidade pré-teste:
• É a prevalência da doença no grupo em questão.
Exprime a probabilidade de NÃO HAVER a doença, antes de se
fazer o teste (pode ser atribuída pelo médico).
Probabilidade pós-teste:
• É o valor preditivo.
• É a proporção de verdadeiros NEGATIVOS entre todos os
indivíduos com teste negativo. VN/VN+FN
•
Expressa a probabilidade de um paciente com o teste
negativo não ter a doença
Interpretando o resultado do teste na prática clínica
TESTE
PRESENTE
AUSENTE
TOTAL
+
a
Verdadeiro
positivo
b
Falso
positivo
a+b
-
c
Falso
negativo
d
Verdadeiro
negativo
c+d
Testes
negativos
Situação 1: o paciente tem queixa de angina, é mulher e não tem
fatores de risco (o teste foi realizado na emergência). Sabendo que a
prevalência nesse perfil é em torno de 2%, você atribui ao paciente
esta probabilidade pré-teste:
Qual a probabilidade de um resultado negativo pertencer realmente a
um paciente doente? (lembrando que o teste tem aproximadamente
80,1% de SE =>1-ES=19,9 e 54,2% de SP)
Ora
Quick
PRESENTE
AUSENTE
+
196
Verdadeiro
positivo
7374
Falso
positivo
-
39
Falso
negativo
5311
Verdadeiro
negativo
200
9800
TOTAL
5350
VPN=5311/5350=
=99.3%
Relação da prevalência, VPP e VPN
Prevalência ↓=25%
Sensibilidade=50%
Especificidade=50%
VPP↓<50%
VPN↑>50%
D
ND
T+
VP
FP
T-
FN
VN
Situação 2: o paciente tem queixa de angina, é homem com fatores
de risco (o teste foi realizado na emergência). Sabendo que a
prevalência nesse perfil é em torno de 99%, você atribui ao
paciente esta probabilidade pré-teste:
Qual a probabilidade de um resultado negativo pertencer realmente a
um paciente doente? (lembrando que o teste tem aproximadamente
80,1% de SE =>1-ES=19,9 e 54,2% de SP)
TESTE
PRESENTE
AUSENTE
+
8811
Verdadeiro
positivo
732
Falso
positivo
-
1970
Falso
negativo
54
Verdadeiro
negativo
9900
100
TOTAL
VPN=54/2024=
=2,7%
Relação da prevalência, VPP e VPN
D
T+
VP
T-
FN
Prevalencia ↑ =75%
Sensibilidade=50%
Especificidade=50%
VPP ↑ >50%
VPN ↓ <50%
ND
FP
VN
Relação da Sens, Esp, VPP e VPN
D
T+
T-
Prevalencia=50%
Sensibilidade=50%
Especificidade=50%
VPP=50%
VPN=50%
VP
FN
ND
FP
VN
Relação da Sens, Esp, VPP e VPN
D
T+
VP
T-
VPP ↑ >50%
VPN ↑ ↑
>50%
FP
VN
FN
Prevalencia=50%
Sensibilidade ↑ >50%
Especificidade=50%
ND
Relação da Sens, Esp, VPP e VPN
D
ND
FP
T+
T-
Prevalencia=50%
Sensibilidade=50%
Especificidade ↑ =50%
VPP>50%
VPN ↑ ↑ > 50%
VP
FN
VN
Relação Pré-teste, VPP e VPN
Resumindo
D
T+
T-
VP
FN
ND
D
ND
FP
FP
T+
VP
VN
T-
FN
Alta prevalência=> >VPP
VN
Baixa prevalência=> >VP
Conclusão
•
•
•
•
Probabilidade pré-teste alta >70% => TRATE
Dificilmente um exame aumentará esse probabilidade
Teste positivo=OK
Teste negativo >probabilidade de ser falso negativo!
• Probabilidade pré-teste baixa <30% => NÃO PEÇA
OUTRO TESTE
• Teste negativo=OK
• Teste positivo >probabilidade de ser falso positivo!
Articulando as informações...
Exames com medidas contínuas
• Qual o melhor ponto de corte?
• Articulando sensibilidade e especificidade
Contrabalanço entre sensibilidade e
especificidade no diagnóstico de DM
(usando variável contínua )
Fletcher. Epidemiologia Clínica 3a ed pg 61
Nível glicêmico sensibilidade especificidade 1-especificidade
70
98.6
8.8
91.2
80
97.1
25.5
74.5
90
94.3
47.6
52.4
100
88.6
69.8
30.2
110
85.7
84.1
15.9
120
71.4
92.5
7.5
130
64.3
96.9
3.1
140
57.1
99.4
0.6
150
50
99.6
0.4
160
47.1
99.8
0.2
170
42.9
100
0
180
38.6
100
0
190
34.3
100
0
200
27.1
100
0
Como determinar o ponto de corte?
Medidas Contínuas
Valor de Corte para Teste Positivo
Proporção
Sadios
Doentes
VN
VP
FN FP
Glicemia de jejum
Valor de Corte para teste positivo
Proporção
Sadio
Doente
VN
VP
FP
FN
Glicemia de Jejum
Aumento da sensibilidade
Diminuição da especificidade
Proporção
Sadio
Doente
VN
TP
FN
Glicemia de Jejum
FP
Aumento da especificidade
Diminuição da sensibilidade
Curva ROC. Acurácia da glicose sanguínea 2h pós prandial como
teste diagnóstico para DM – Fletcher. Epidemiologia Clínica 3a ed pg 61
120
Especificidade (%)
100
80
110
60
90
100
80
70
130
40
200
20
0
0
20
40
60
80
1- Especificidade (%)
(taxa de falsos-positivos
Acurácia do teste: área sob a curva de ROC
100
Sabanayagam C et al. Relationship between glycated haemoglobin and microvascular
complications: Is there a natural cut-off point for the diagnosis of diabetes? Diabetologia
2009; 52(7):1279-89.
 População
• 3190 adultos selecionados aleatoriamente
• Qualquer retinopatia (12,9%), retinopatia leve (5,6%) retinopatia
moderada (3,9%),sem retinopatia (77,6%)
 Padrão-ouro
• Retinopatia : fotografia digital do fundo de olho de acordo com
protocolo (Early Treatment Diabetic Retinopathy Study - ETDRS). Foi
usada uma câmara digital para retina (Canon CR-DGi with a 10D SLR
back).
• As fotos foram enviadas para a Universidade de Sidney (Austrália) e
estadiadas de forma cegada para retinopatia e outras doenças
oculares.
 Teste diagnóstico:
• Hemoglobina glicada (HbA1c ) – técnica de cromatografia
Contrabalanço entre sensibilidade e especificidade
no diagnóstico de retinopatia (usando variável contínua )
Curvas ROC para HB glicosilada
curva verde/ vermelha pontilhada - retinopatia leve/moderada HBg >7
curva azul escuro – qualquer retinopatia
curva rosa – proteinúria e
curva azul-clara – doença renal
Diagnóstico de insuficiência cardíaca
• Qual o melhor ponto de corte para o peptídeo
natriurético cerebral para prever uma fração
de ejeção <50%?
Curva ROC
BNP
Área sob a curva
BNP
IC 95%
Fração de ejeção <50%
BNP peptideo natriurético cerebral
Area
Limite
inferior
Limite
superior
,773
,665
,880
Mas qual o melhor ponto de corte?
Curva ROC
BNP
Área sob a curva
BNP
IC 95%
Fração de ejeção <50%
BNP peptideo natriurético cerebral
Area
Limite
inferior
Limite
superior
,773
,665
,880
Mas qual o melhor ponto de corte?
Coordinates of the Curve
Test Result Variable(s):BNP
FE>50 (exame positivo)

se BNP>=
Sensitivity
9,00
1,00
10,50
0,82
11,50
0,79
12,50
0,79
13,50
0,79
14,50
0,79
15,50
0,79
16,50
0,79
17,50
0,79
18,50
0,76
19,50
0,74
20,50
0,74
21,50
0,74
22,50
0,74
23,50
0,74
24,50
0,71
25,50
0,71
1 - Specificity
1,00
0,67
0,62
0,60
0,56
0,53
0,50
0,47
0,44
0,42
0,39
0,37
0,36
0,34
0,33
0,32
0,28
Razão de Verossimilhança
• Melhor forma de avaliar um teste
• Não depende da prevalência da doença
• Contrabalança a sensibilidade e a
especificidade
• Expressa a chance de doença dado um
resultado positivo ou negativo
Razão de Verossimilhança (+ ou -)
do resultado de um teste
Probabilidade de um doente ter o resultado do teste (+ ou -)
RV=
Probabilidade de um não doente ter o resultado do teste (+ ou -)
RV>1 =>
 chance da presença da doença
RV=1 =>
chance não muda!
RV<1 =>
chance da presença da doença
Razão de Verossimilhança + (RV+)
RV+=
Probabilidade de um doente ter o resultado do
teste +
Probabilidade de um não doente ter o resultado do teste +
RV+=VP/FP= sensibilidade/1-especificidade
Razão de Verossimilhança (RV-)
RV
=
Probabilidade de um doente ter o resultado do
teste
Probabilidade de um não doente ter o resultado do teste
RV =FN/VN= 1-sensibilidade/especificidade
RV
Interpretação
Aumento grande e muitas vezes conclusivo na
probabilidade de doença
5 - 10 Aumento moderado na probabilidade da doença
2-5
Pequeno aumento da probabilidade de doença
1-2
Aumento mínimo na probabilidade de doença
1
Nenhuma mudança na probabilidade de doença
0.5 - 1.0 Redução mínima na probabilidade de doença
> 10
0.2 - 0.5 Pequena diminuição na probabilidade de doença
0.1 - 0.2 Diminuição moderada na probabilidade de doença
< 0.1
Diminuição grande e muitas vezes conclusivo na
probabilidade de doença
Pacientes com distensão abdominal enviados para ultrassonografia. O
sinal “flancos abaolados” está presente em 80% dos casos de ascite
confirmada e 40% naqueles sem ascite (detenção causada por gases)
Sensibilidade= 80% Falsos positivos =40%
RV+= 80/40=2
Com a probabilidade pré-teste de 60%=0,6
Utilidade
Saber o quanto o novo teste aumenta a probabilidade da doença
(além da probabilildade pré-teste de 60%)?
Cálculo RV+
a) Qual a probabilidade pré-teste ou probabilidadepre (probabilidade ou
prevalência no grupo segundo as características do paciente ) = 0,6
b) Transformar a probabilidade em chance
Chancepre=Probabilidadepre/(1-probabilidadepre) = 0,6/1-0,6=1,5
a) Multiplicar Chancepré pela RV => Chancepos
Chancepos = Chancepré X RV = 1,5X2=3
a) Transformar a Chancepos em probabilidadepos
Probabilidadepos = Chancepos/(1+ Chancepos) = 3/1+3=0,75
Conclusão:
Houve uma mudança da probabilidade pré para pós de 60% para
75% - o teste “flancos abaolados”. Mas ainda não é suficiente bom
para o diagnostico.
Forma gráfica para calcular a
probabilidade pós-teste
• Saber o quanto o novo teste aumentou a
probabilidade da doença (além da
probabilildade pré-teste)
Nomograma
Nomograma :
aplicação na
prática clínica
Probabilidade préteste:
Probabilidade da
doença atribuída,
antes do teste
(geralmente história
e exame físico)
Probabilidade pósteste:
o quanto o novo
teste aumenta a
probabilidade da
doença
Prob
pré-teste
RV
Prob
Pós-teste
Cálculo on line
http://araw.mede.uic.edu/cgi-bin/testcalc.pl?DT=0&Dt=0&dT=0&dt=0&2x2=Compute
Um paciente do sexo masculino,
com história de IAM chega com
queixa de dispneia (minha
probabilidade pré-teste para IC é
= 70%).
Peço exames e ele traz o
resultado do BNP=44.
Sei que a RV+ deste teste (neste
nível sérico) é 5,1.
Probabilidade pré-teste:
qual a certeza que tenho
antes do teste?
Marco minha hipótese
(probabilidade pré-teste) no
gráfico e seguindo uma
linha cruzando a RV+,
obtenho a probabilidade
pós-teste = 92%
Probabilidade pós-teste:
qual a certeza que tenho
após o teste?
Um paciente do sexo masculino,
com história de IAM chega com
queixa de dispneia (minha
probabilidade pré-teste para IC é
= 70%).
Peço exames e ele traz o
resultado do BNP=10,0 (negativo
para o nível sérico 10,5) .
Sei que a RV- deste teste (neste
nível sérico) é 0,54.
Probabilidade pré-teste:
qual a certeza que tenho
antes do teste?
Marco minha hipótese
(probabilidade pré-teste) no
gráfico e seguindo uma
linha cruzando a RVobtenho a probabilidade
pós-teste = 58%
Probabilidade pós-teste:
qual a certeza que tenho
após o teste?
Um paciente do sexo feminino,
com cerca 42 anos, sem história
de IAM ou hipertensão chega com
queixa de dispneia (minha
probabilidade pré-teste para IC é
= 30%).
Peço exames e ele traz o
resultado do BNP=10,0 (negativo
para o nível sérico 10,5) .
Sei que a RV- deste teste (neste
nível sérico) é 0,54.
Probabilidade pré-teste:
qual a certeza que tenho
antes do teste?
Marco minha hipótese
(probabilidade pré-teste) no
gráfico e seguindo uma
linha cruzando a RVobtenho a probabilidade
pós-teste = 20%
Probabilidade pós-teste:
qual a certeza que tenho
após o teste?
Um paciente do sexo feminino,
com cerca 42 anos, sem história
de IAM ou hipertensão chega com
queixa de dispneia Deve ser
ansiedade (então minha
probabilidade pré-teste = 30%).
Peço exames e ele traz o
resultado do BNP=44.
Sei que a RV+ deste teste (neste
nível sérico) é 5,1.
Probabilidade pré-teste:
qual a certeza que tenho
antes do teste?
Marco minha hipótese
(probabilidade pré-teste) no
gráfico e seguindo uma
linha cruzando a RVobtenho a probabilidade
pós-teste = 70%
Probabilidade pós-teste:
qual a certeza que tenho
após o teste?
Articulando as informações...
Testes múltiplos
Não existe teste diagnóstico com sensibilidade e especificidade =
100 %
O clínico não pode se basear em apenas um teste para diagnosticar
uma doença.
Os testes múltiplos aumentam a qualidade do diagnóstico. Podem
ser feitos:
• em paralelo
• em série
Testes em paralelo (“ou”)
São utilizados:
• quando há urgência de um diagnóstico
• quando os testes disponíveis tem baixa sensibilidade ou dificuldade
de acesso
• faz aumentar a sensibilidade e diminuir a especificidade (corre-se o
risco de tratar pacientes que não têm a doença)
• faz aumentar o VPN e diminuir o VPP
Teste em paralelo - exemplo
Investigação de tuberculose em sistema prisional
(supondo uma prevalência de 20%)
• Dois testes:
• A - baciloscopia do escarro (SE=80% e especificidade=80%)
• B - Rx tórax (SE=90% e especificidade=90%)
A
200
800
+
160
160
-
40
640
B
200
800
+
180
80
-
20
720
Sensibilidade = 98%
Diminuo especificidade
Downloaded from: StudentConsult (on 16 July 2010 03:03 PM)
© 2005 Elsevier
Testes em série (“e”)
Teste A+ e Teste B + paciente positivo
São utilizados quando não há urgência, quando o teste é invasivo ou caro
• deve-se usar primeiro o de maior sensibilidade / mais barato / menos
invasivo.
• o teste mais específico só é realizado se o anterior for positivo
• faz aumentar o VPP
Teste em série - exemplo
O diagnóstico de câncer de pâncreas é feito através de um exame
clínico detalhado no consultório médico e com o auxílio de alguns
exames:
• A tomografia apresenta imagens tridimensionais. Em alguns
casos, é preciso tomar um líquido de contraste, via oral ou
intravenosa, para que facilitar a obtenção de maiores detalhes da
área mapeada. Esse mapeamento permite ao médico analisar se há
ou não a presença de lesões que sugiram um diagnóstico de câncer
pancreático.
• Através das ondas sonoras captadas, o ultra-som é um exame que
permite a visualização dos órgãos internos, dentre eles: pâncreas,
fígado, bexiga e rins. É um outro recurso que facilita o diagnóstico
de câncer pancreático.
Teste em série - exemplo
Sensibilidade e especificidade dos testes de ultra-som e tomografia
no diagnóstico de câncer de pâncreas
Paralelo
Série
Note que os esquemas C e D correspondem a testes em
paralelo e em série.
Algoritmo para diagnóstico da infecção pelo HIV