Valores preditivos em testes diagnósticos

      Deve-se optar por um teste sensível ou por um teste específico?

 

· Teste sensível, se a suspeita for de uma doença fatal, porém curável.

· Teste específico, se a suspeita for de uma doença fatal e incurável.

 

         As razões dessas recomendações são:

·        Doença fatal, porém, curável

    Melhor diagnosticar rapidamente para iniciar o tratamento. Portanto, use um teste altamente sensível. Caso o teste resulte positivo – mesmo considerando que o número de falsos positivos pode ser elevado – realize outro teste, mais caro, porém mais específico, para confirmar o diagnóstico.

·        Doença fatal e incurável

      Melhor evitar informar a uma pessoa que ela possui uma doença que, na verdade, não tem (falsos positivos são mais prejudiciais nesse caso). Nesse contexto, falsos negativos não seriam tão problemáticos, pois não há tratamento disponível. Recomenda-se manter a vigilância contínua.

                                                 Valores preditivos

       Agora, talvez você se pergunte:

 

·        Se o teste resultou positivo, qual é a probabilidade de o paciente ter a doença?

·        Se o teste resultou negativo, qual é a probabilidade de o paciente não ter a doença?

  Para responder essas questões, é preciso calcular os valores preditivos.        

 

 Valor preditivo positivo (VPP): é a probabilidade de resultado positivo correto no total de positivos obtidos.

  em que VP é o número de verdadeiros positivos e FP é o número de falsos positivos. Evidentemente VP+FP é o total de resultados positivos na pesquisa sobre testes diagnósticos.

  Valor preditivo negativo (VPN): é a probabilidade de resultado negativo correto no total de negativos obtidos.

    em que VN é o número de verdadeiros negativos e FN é o número de falsos negativos. Evidentemente FP+VN é o total de resultados negativos na pesquisa sobre testes diagnósticos.

                                                           Exemplo

 

    Pesquisadores testaram a presença de fator reumatoide (FR) no soro de uma amostra de 450 pacientes, 176 com artrite reumatoide e 274 sem a doença. Os dados apresentados na Tabela 1 permitem calcular o valor preditivo positivo (VPP) e o valor preditivo negativo (VPN) para o teste.

 

Tabela 1

Exame para fator reumatoide (FR) no soro de pacientes com e sem artrite reumatoide

 

     É importante não confundir todos os conceitos. Você deve se preocupar com a sensibilidade e a especificidade do teste quando precisa fazer o diagnóstico para o paciente que está a sua frente.  Já os valores preditivos são relevantes quando você tem em mãos o resultado do teste solicitado. Mas, para emitir um diagnóstico, você precisa saber a prevalência da doença.

                                                               Prevalência

 

      Prevalência de uma doença é a proporção de pessoas com   essa doença na população.

 

     Para estimar a prevalência das doenças, são feitos grandes levantamentos de dados (surveys). É importante ter conhecimento (ou pelo menos uma estimativa) da proporção de doentes na população estudada. Os valores preditivos dependem da prevalência da doença na população. Veja os exemplos: como os valores preditivos mudam em função da prevalência da doença.

                                                  Exemplo

  Considere o seguinte exemplo que demonstra como os valores preditivos variam em função da prevalência da doença.

                                                        

   Valor preditivo de teste diagnóstico para doença com prevalência de 0,75

 

                                                         Tabela 2

:Distribuição dos dados segundo a doença e o resultado do teste

 

Prevalência = 0,75

 

  Tabela 3

 Distribuição dos dados conforme a doença e o resultado do teste

 

Prevalência =0,25

 

      Literatura

        Todo este texto tem como base:

         Motulsky, H. Intuitive Biostatistics. New York. Oxford University Press. 1995. p: 129-135.

         Vieira, S. Bioestatística: tópicos avançados. Rio de Janeiro. Elsevier. 4 ed. 2018.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Testes diagnósticos: sensibilidade e especificidade

              

              Na área de saúde, os diagnósticos são feitos para verificar se o paciente tem, ou não tem, determinada doença. Para se chegar a um diagnóstico, é usual proceder a um teste, como um exame radiológico ou laboratorial. Embora os exames sejam, em geral, confiáveis, eles podem, eventualmente, apresentar um resultado errado. Por isso, é preciso considerar a possibilidade de erro em qualquer resultado de exame médico. Veja o esquema abaixo, onde acertos estão em verde e erros estão em laranja:

               O resultado de um exame para confirmar uma suspeita, pode ser:

                            

 Verdadeiro positivo: o exame detecta a doença em quem realmente tem a doença.

  Falso negativo: o exame não detecta a doença em quem realmente tem a doença.

  Verdadeiro negativo:  o exame não detecta a doença em quem não tem a doença.

                      Falso positivo: o exame detecta a doença em quem não tem a doença

    Os testes diagnósticos estudados na estatística não são feitos para detectar doenças; essa função é atribuída ao profissional da saúde. Eles são projetados para avaliar a probabilidade de um diagnóstico, obtido por meio de exame médico, dar errado. 

A lógica dos testes diagnósticos na estatística será ilustrada aqui por meio de um exemplo. Pacientes com suspeita de COVID-19 devem fazer exame para detectar o vírus Sars-Cov-2. Digamos que uma pessoa faz o teste rápido de antígeno (conhecido como teste de farmácia) O resultado pode ser “positivo” ou “negativo”, mas já sabemos que, eventualmente, qualquer desses resultados pode dar errado.   

Para estimar a probabilidade de ocorrer falsos positivos ou falsos negativos em testes diagnósticos, são feitos grandes levantamentos de dados. As possibilidades para o teste estão na Tabela 1. Nas linhas estão os resultados do teste (positivo ou negativo) e nas colunas o fato de a doença estar ou não presente. 

              Se, voluntariamente, n₁ doentes forem submetidos ao teste, teremos:      

       VP: verdadeiros positivos

      FN: falsos negativos

             Se n₂ voluntários sadios forem submetidos ao teste, teremos:

       VN: verdadeiros negativos 

        FP: falsos positivos.

                                        Tabela 1: Resultados do teste diagnóstico

 O teste tem sensibilidade (S) se detecta a doença em quem tem a doença:

  O teste tem especificidade (E) se resulta negativo em quem não tem a doença:

                                  Exemplo 1

Considere que um teste diagnóstico X para detectar a doença Y foi aplicado em 1000 pessoas: 400 tinham a doença Y e 600 não tinham a doença Y. Os resultados do teste estão apresentados na Tabela 2.

            Tabela 2: Resultados do teste diagnóstico 

 

Análise

 

O teste é sensível, porque detectou a doença em 95% dos casos. Então, a probabilidade de resultado positivo quando a pessoa tem a doença é alta.

 

O teste não é específico, porque acertou que a pessoa não tem a doença em apenas 60% dos casos. Então, a probabilidade de dar negativo em pessoas que não tem a doença é relativamente baixa.

                                   Exemplo 2

   

Foi feito um teste diagnóstico Z em 1200 pessoas: 500 tinham a doença para a qual o teste foi proposto e 700 não tinham a doença. Os resultados do teste estão na Tabela 3.

                               Tabela 3: Resultados do teste diagnóstico 

Análise

O teste não é sensível, porque detectou a doença em apenas 64% dos doentes (320/500), ou seja, a probabilidade de resultado positivo em pessoa que tem a doença é baixa.

 O teste é específico, porque acertou se a pessoa não tiver a doença 90% das vezes (630/700). A probabilidade de resultado negativo em pessoas que não têm a doença é alta.

 

 Características dos testes sensíveis e específicos

Testes Sensíveis:

·    Problema: O número de falsos positivos é alto. Muitas pessoas que não têm a doença são diagnosticadas como tendo a doença.

·    Recomendação: Se a doença não pode ser negligenciada, escolha um teste sensível.

Testes Específicos:

·    Problema: O número de falsos negativos é alto. Muitas pessoas que têm a doença são diagnosticadas como não tendo a doença.

·   Recomendação: Se o diagnóstico da doença pode ser traumático, escolha um teste específico porque, se a pessoa não tem a doença, o teste indica isso com alta probabilidade.

         Sinais e sintomas

 

   As definições de sensibilidade e especificidade também se aplicam aos sintomas e sinais.

1.  Se o sintoma ou sinal for altamente sensível, aparece em quase todos os doentes.
2. Se o sintoma ou sinal for altamente específico, a ausência dele exclui a possibilidade de o indivíduo ter a doença.

                                                  Acurácia

         Acurácia é a probabilidade de o teste dar resultado correto (positivo ou negativo).                            

       A acurácia pode parecer uma propriedade adequada para julgar um exame para diagnóstico, mas não é.  Como é a proporção dos resultados corretos na amostra, tanto positivos como negativos, se o valor da acurácia for alto não se sabe se o exame tem maior probabilidade de detectar verdadeiros positivos ou de detectar verdadeiros negativos.

 

                                              Literatura

•         Motulsky, H. Intuitive Biostatistics. Nova York. Oxford University Press, 1995, p: 129-135.
•          Vieira, S. Bioestatística: tópicos avançados. Rio de Janeiro. Elsevier. 4 ed. 2018.