GABARITO: ALTERNATIVA B

Antes de tudo, precisamos entender que a maioria dos diagnósticos fornecidos em Medicina não são determinísticos, e sim probabilísticos. Portanto, quando informamos um determinado diagnóstico para o paciente, o que informamos (na verdade) é a probabilidade da doença. Se essa probabilidade for suficientemente elevada, estamos autorizados a iniciar o tratamento. Em contrapartida, se a probabilidade for baixa, podemos descartar aquele diagnóstico.

Afinal, como chegamos nessa probabilidade de doença, que também é conhecida como probabilidade pós-teste?

Primeiro, nós precisamos saber qual é a probabilidade pré-teste da doença. Essa probabilidade nada mais é do que a probabilidade de o paciente ter a doença apenas por pertencer a determinada população. Em outras palavras, é a prevalência da doença na comunidade em que o paciente faz parte.

A partir disso, nós modificamos a probabilidade pré-teste “para mais” ou “para menos” a medida em que novas informações sobre o paciente são obtidas, ainda que essa mudança seja realizada de forma empírica.

Por exemplo, suponha que a prevalência de sarampo em uma determinada localidade seja igual a 40%. Nesse sentido, qualquer paciente com síndrome febril que viva naquela localidade tem (em teoria) 40% de probabilidade de ter sarampo.

No entanto, se o paciente informa que é imunizado para o Sarampo com duas doses da vacina, você reduzirá a probabilidade daquele paciente ter sarampo, ainda que seja redução seja empírica. Por outro lado, se o paciente não for vacinado e se ele apresentar manchas de Koplik na orofaringe, imediatamente a probabilidade de doença aumentará de forma considerável.

Portanto, veja que a anamnese e o exame físico funcionaram como testes diagnósticos, na medida em que eles modificaram a probabilidade pré-teste inicial. Assim, a função dos testes diagnósticos é aumentar a probabilidade pré-teste, confirmando a doença, ou diminuir essa probabilidade de vez, para que se descarte a doença de vez.

No exemplo acima, nós realizamos uma modificação empírica, baseada apenas no nosso raciocínio clínico, sem utilizássemos quaisquer cálculos matemáticos. Nós apenas julgamos, empiricamente, se a probabilidade pré-teste aumentaria ou diminuiria a partir das novas informações obtidas. No entanto, é possível calcularmos efetivamente o quanto um teste diagnóstico aumenta ou diminui a probabilidade pré-teste da doença. Para isso, basta que conheçamos a razão de verossimilhança do teste diagnóstico utilizado:

Probabilidade da doença* = Probabilidade pré-teste x Razão de verossimilhança

*probabilidade pós-teste

A razão de verossimilhança é a medida que nos informa o poder discriminatório do teste diagnóstico. Em outras palavras, é medida que avalia a capacidade que o teste tem de separar os indivíduos doentes daqueles que estão saudáveis. Existem dois tipos de razão de verossimilhança, a positiva e a negativa. Por exemplo, se uma radiografia de tórax apresenta razão de verossimilhança positiva (RV+) igual a 2 para pneumonia, isso significa que um resultado positivo é duas vezes mais comum em indivíduos com aquela doença do que em indivíduos saudáveis. Em contrapartida, se a radiografia de tórax apresenta razão de verossimilhança negativa (RV-) igual a 0,5, isso significa que um resultado negativo é duas vezes menos comum em indivíduos com pneumonia do que em indivíduos saudáveis. De forma geral, quanto maior for a RV+ de um teste, e menor for a sua RV -, melhor será o seu poder diagnóstico.

A razão de verossimilhança é uma característica intrínseca do teste diagnóstico utilizado. Em outras palavras, como ela depende apenas da sensibilidade e a especificidade, e essas propriedades não mudam, a razão de verossimilhança também não muda, apresentando um valor fixo.

Por exemplo, mencionamos que o sarampo tem 40% de prevalência naquela comunidade. Portanto, a probabilidade pré-teste é igual a 0,4. Se a presença de manchas de Koplik conferirem uma razão de verossimilhança positiva de 1,5, a probabilidade de doença vai ser igual a:

Probabilidade de doença = 0,4 x 1,5 = 0,6 ou 60%.

Portanto, a presença de manchas de Koplik aumentou a probabilidade de doença em 20%, já que “saímos” de 40 para 60%.

No entanto, digamos que a prevalência do sarampo diminua naquela população para 35%. Para o mesmo paciente, teríamos a seguinte probabilidade de doença:

Probabilidade de doença = 0,35 x 1,5 = 0,526 ou 52,6%.

Por isso, na fórmula acima, o único valor variável é a probabilidade pré-teste. Nesse sentido, quanto maior a probabilidade pré-teste, maior a probabilidade pós-teste da doença. E quanto menor a probabilidade pré-teste, menor a probabilidade pós-teste de doença.

Portanto: