PROBABILIDADE E AVALIAÇÃO DE TESTES DE DIAGNÓSTICOS
- Na área médica é bastante comum a solicitação de testes de diagnósticos
Objetivos:
- Diagnóstico de doenças
- Prognóstico da evolução do paciente
- Para chegar ao diagnóstico, o médico considera várias possibilidades,
com níveis de certeza
- Para conhecer os níveis de certeza é necessário conhecer um pouco de
probabilidade
- Sempre que possível, combinar dois ou mais testes, para melhorar a
precisão do diagnóstico
Exemplo 2: Dados genéricos de um teste clínico
Tabela 1: Esquema padrão de síntese dos dados para verificação da
qualidade de um teste clínico.
Teste
Doença
Total
Positivo
Negativo
Presente
a
b
a+b
Ausente
c
d
c+d
Total
a+c
b+d
n
T+ corresponde ao teste positivo
T- corresponde ao teste negativo
D+ corresponde a indivíduo portador da doença
D- corresponde a indivíduo não portador da doença
QUALIDADE DE TESTES DE DIAGNÓSTICOS
- Medidas de qualidade:
● Sensibilidade
● Especificidade
● Valor de predição positiva
● Valor de predição negativa
Sensibilidade e Especificidade
a
- Sensibilidade: s  P (T | D ) 
ab
Probabilidade de o teste ser positivo sabendo que o paciente examinado é doente
d
- Especificidade: e  P (T | D ) 
cd
Probabilidade de o teste ser negativo sabendo que o paciente examinado não é
portador da doença
IMPORTANTE: Através desses dois métodos, estamos assumindo a existência
de um teste de diagnóstico que sempre produz resultados corretos.
Exemplo 1: Diagnóstico de doença coronariana
Wiener et al. (1979) compararam os resultados do teste ergométrico de tolerância
a exercícios entre indivíduos com e sem doença coronariana. O teste foi considerado positivo quando se observou mais de 1 mm de depressão ou elevação do
segmento ST, em comparação com os resultados obtidos com o paciente em repouso. Discuta os resultados, usando a sensibilidade e a especificidade.
Teste Ergométrico
Doença
coronariana
Positivo
Negativo
Presente
815
208
1023
Ausente
115
327
442
Total
930
535
1465
Total
Exemplo 2: Metástase carcinoma hepático
Lind & Singer (1986) estudaram a qualidade da tomografia computadorizada para
o diagnóstico de metástase de carcinoma de fígado. Os resultados estão apresentados a seguir. Calcule a sensibilidade e a especificidade.
Metástase de
carcinoma hepático
Tomografia computadorizada
Total
Positivo
Negativo
Presente
52
15
67
Ausente
9
74
83
Total
61
89
150
Valor das predições
A sensibilidade e a especificidade são bons sintetizadores das qualidades gerais
de um teste, entretanto, não ajudam na decisão da equipe médica que, recebendo
um paciente com resultado positivo do teste, precisa avaliar se o paciente está
ou não doente.
- Valor da predição positiva (VPP)
VPP  P( D | T )
- Valor da predição negativa (VPN)
VPN  P( D | T )
- TABELA PARA O CÁLCULO DOS ÍNDICES
População
Prevalência
Positivo
Negativo
Doente
p
ps
p (1-s)
Sadia
1-p
(1-p) (1-e)
(1-p) e
Total
1
p s + (1-p) (1-e)
p (1-s) + (1-p) e
Exemplo 2: Metástase carcinoma hepático
Sabe-se que a prevalência de metástase de carcinoma de fígado é de 2%. Calcule
os valores de predição da tomografia computadorizada (fazer no MedCalc
utilizando o arquivo carcinoma.xls)
CURVA ROC (receiver operator characteristic)
A relação entre sensibilidade e especificidade pode ser
ilustrada usando-se um gráfico conhecido como curva ROC.
Uma curva ROC é um gráfico de linha que plota a
probabilidade
de
um
resultado
positivo
verdadeiro
(sensibilidade) versus a probabilidade de um resultado falso
positivo para uma série de diferentes pontos de corte.
Quando um teste de diagnóstico existente é avaliado, esse
tipo de gráfico pode ser usado como auxílio da avaliação da
utilidade do teste e para determinar o ponto de corte mais
apropriado.
Exemplo:
Bebês, ao nascer, abaixo de 1750 gramas estão confinados em uma
UTI neonatal. Em uma amostra de 223 bebês, 76 apresentaram
diagnóstico com displasia broncopulmonar (BPD).
A probabilidade de uma criança, nessas condições ter BPD é
 
76
 0,341
223
Utilize o arquivo bpd.sav
para fazer a curva ROC e
sugerir pontos de corte.
Refaça a análise
utilizando o software
MedCalc