Confira os principais aspectos referentes aos testes diagnósticos, para você aplicar na prática clínica e como são cobrados nas provas de residência médica!
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Sensibilidade e especificidade dos testes diagnósticos
A sensibilidade representa a proporção de indivíduos que têm a doença e apresentam teste positivo, ou seja, a capacidade do teste em identificar os verdadeiros positivos. A principal limitação está na possibilidade de falsos-positivos.
Já a especificidade é a proporção de indivíduos que não têm a doença e apresentam teste negativo, ou seja, a capacidade de identificar os verdadeiros negativos. A principal limitação é na possibilidade de falso-negativo quanto mais específico um teste.
| Teste diagnóstico | Doente | Não doente |
|---|---|---|
| Positivo | A (sensibilidade) | B |
| Negativo | C | D (Especificidade) |
| Total | A+C | B+D |
Um teste altamente sensível geralmente possui baixa especificidade, já um teste com alta especificidade, possui baixa sensibilidade. Essa troca entre sensibilidade e especificidade pode ser usada para traçar uma curva ROC e descrever o desempenho geral do teste, mas também podem ser usadas para calcular as razões de verossimilhança.
#Na prática: Se o ponto de corte para que a dosagem sérica de hemoglobina fosse considerada positiva diminuísse de 12 g/dL para 10 g/dL, mais casos de anemia são detectados, diminuindo a taxa de resultados falso-negativos e aumentando a sensibilidade. No entanto, haveria também mais resultados positivos em indivíduos sem anemia, aumentando a taxa de resultados falso-positivos e diminuindo a especificidade.
Quando há elevada sensibilidade o teste tende a ter elevados falsos-positivos, por isso são bons como exames de triagem. Mas, se vier positivo, você deve se questionar se o paciente realmente tem a doença e lançar mão de testes com maior especificidade, com maior capacidade confirmatória.
#Ponto importante: a sensibilidade e especificidade do teste é característica do teste e não altera com aumento da prevalência da doença na população estudada.
Valor preditivo dos testes diagnósticos
O valor preditivo de um teste é a probabilidade do paciente ter a doença após o resultado do exame. Ele nos diz a capacidade de um novo teste em diagnosticar uma doença comparando-o com os resultados do teste padrão ouro. Os determinantes do valor preditivo são a sensibilidade, especificidade e prevalência da doença na população.
O valor preditivo positivo (VPP) é a proporção de indivíduos que apresentam resultado positivo no novo teste e têm a doença segundo o padrão ouro. Quando um teste diagnóstico tem VPP alto, um paciente cujo teste apresente resultado positivo muito provavelmente tem a doença. Utilizando a tabela de sensibilidade e especificidade, temos:
VPP = A / A + B
#Ponto importante: quanto maior especificidade teste e maior a prevalência da doença na população, maior o VPP.
Já o valor preditivo negativo (VPN) é a proporção de indivíduos que apresentam resultado negativo no novo teste e não têm a doença segundo o padrão ouro. Quando um teste tem VPN alto, um paciente cujo teste apresente resultado negativo muito provavelmente não tem a doença.
VPN = D / C+D
#Ponto importante: quanto maior a sensibilidade do teste e menos prevalente a doenla testada na população, maior será o VPN.
#Na prática: No exemplo da investigação de anemia, considerando que o estudo tinha 100 doentes e 100 não doentes, a sensibilidade de 90% e especificidade de 80% para a dosagem de hemoglobina, os valores preditivos ficariam:
| Teste diagnóstico | Doente | Não doente | Total |
|---|---|---|---|
| + | 95 (Sensibilidade) | 20 | 115 |
| – | 5 | 80 (especificidade) | 85 |
| Total | 100 | 100 | 200 |
VPP = 95 / 95+20 = 82%
VPN = 80 / 5 + 80 = 94%
#Ponto importante: Diferente da sensibilidade e especificidade, o VPP e o VPN de um novo teste dependem da probabilidade pré-teste, neste caso, da prevalência da doença na população. Assim eles não dependem só das características do teste e irão diferir a depender da população.
Acurácia dos testes diagnósticos
A acurácia é a proporção de todos os acertos, ou seja, de verdadeiros positivos e verdadeiros negativos. Quanto maior a acurácia de um teste, mais preciso em determinar quem tem ou não a doença.
Curvas ROC
A curva ROC é uma representação gráfica da sensibilidade e especificidade para todos os valores de corte possíveis de um teste utilizando o cálculo da área sob a curva (ASC) e com ele podemos estimar a acurácia. Os valores da ASC podem variar de 0 a 1,0 e valores maiores que 0,8 indicam boa precisão do teste diagnóstico.
#Ponto importante: Um ASC igual a 1 seria um teste perfeito, mas como este teste não existe, e sempre haverá resultados falso-positivos ou falso-negativos, quanto mais próximo de 1, mais preciso será um teste.
A curva ROC é traçada colocando-se no eixo das abscissas (x) as probabilidades de ocorrência de resultados falso-positivos, que também pode ser expresso como 1-especificidade. No eixo das ordenadas (y) colocamos as probabilidades de ocorrência de resultados verdadeiro-positivos que também podem ser expressos como a sensibilidade do teste para aquele valor.
Crédito: Wikipedia
Razões de verossimilhança
As razões de verossimilhança (RV) combinam sensibilidade e especificidade para nos dizer quanto um teste diagnóstico pode mudar a probabilidade do paciente ter a doença a partir de uma probabilidade pré-teste conhecida.
Estatisticamente, a RV é a probabilidade de um determinado resultado em alguém com a doença dividida pela probabilidade do mesmo resultado em alguém sem a doença e também pode ser positiva ou negativa.
Uma RV+ maior que 1 corrobora a presença da doença e quanto maior a RV+, maior será a probabilidade de que o resultado positivo do teste aumente a probabilidade de doença se o resultado do teste for positivo. Já a RV− varia de 1 a 0, e quanto mais próxima de 0 a RV for, menor será a probabilidade de doença na presença de resultado negativo do teste.
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Referências bibliográficas:
- Ferreira JC, a , Patino CM, b . Understanding diagnostic tests. J Bras Pneumol. 2018.
- Reis, E.A., Reis I.A. (2002). Avaliação de Testes Diagnósticos. Relatório Técnico do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Minas Gerais. Disponível em: www.est.ufmg.br.
- Crédito imagem da capa: Pexels
