São feitos diagnósticos na área de saúde para estabelecer se o
paciente tem ou não determinada doença.
Para se chegar a um diagnóstico, é usual proceder a um teste.
Esses testes são seguros, o que não significa dizer que nunca chegam a resultado errado. Vamos mostrar aqui como são calculadas as probabilidades de testes diagnósticos chegarem a resultados certos e a resultados errados.
Se um médico suspeita que seu paciente esteja
infectado por HIV, pede um exame de laboratório. O resultado pode ser
“positivo” ou “negativo”. Qualquer que seja o resultado, é preciso considerar a
possibilidade de o teste ter dado resultado errado. Veja o esquema abaixo,
onde acertos estão em verde e erros estão em laranja:
O resultado de um teste diagnóstico pode
ser:
Verdadeiro
positivo se detectou a doença em quem tem
a doença.
Falso negativo se não detectou a doença em quem tem a doença.
Verdadeiro negativo se não detectou
doença em quem não tem.
Falso positivo se detectou a doença em quem não
tem a doença.
Para estimar a probabilidade de ocorrer falsos
positivos ou falsos negativos em testes diagnósticos, são feitos grandes
levantamentos de dados. Os resultados para um teste diagnóstico dicotômico (que só pode resultar em positivo ou negativo) são apresentados em uma tabela de contingência:
· Colocamos nas linhas o resultado do teste (positivo ou negativo).
· Colocamos nas colunas o fato de a doença estar ou não presente .
Se n1 doentes forem voluntariamente 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.
Resultados do teste diagnóstico
O teste tem sensibilidade (S) se detecta a doença em doentes:
O teste tem especificidade (E) se resulta negativo em quem não tem a
doença:
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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
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
O teste não é
sensível porque detectou a
doença em apenas 64% dos doentes, ou seja, a probabilidade de resultado
positivo em pessoa que tem a doença é baixa.
O teste é específico porque acertou que a pessoa não tem a doença
90% vezes, ou seja, a probabilidade de resultado negativo em pessoas que não têm a doença é alta.
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Qual é o problema com os testes sensíveis?
O número de falsos
positivos é alto. Então muitas pessoas que não têm a
doença são diagnosticadas como tendo a doença. Mas se a doença
não pode ser negligenciada, escolha um teste sensível.
Qual é o problema com os testes específicos?
O número de falsos negativos é alto. Então muitas pessoas que têm a doença são
diagnosticadas como não tendo a doença. 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. Assim:
· Se o sintoma ou sinal é altamente sensível, aparece em quase todos os doentes.
· Se o sintoma ou sinal é 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
Todo este texto tem como base:
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.
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