Sensibilidade, especificidade e valor preditivo: entenda de vez essas diferenças

                       

                            Teste sensível ou teste específico?

    A escolha entre um teste altamente sensível ou altamente específico depende do contexto clínico:

🔹 Teste sensível: indicado quando há suspeita de doença fatal, porém curável.

🔹 Teste específico: indicado quando há suspeita de doença fatal e incurável.

                                       Justificativas

  1. Doença fatal, porém curável

    Nesses casos, o diagnóstico precoce é essencial para iniciar o tratamento o quanto antes. Portanto, é preferível utilizar um teste altamente sensível, que detecte a maioria dos casos, mesmo que isso implique um maior número de falsos positivos. Se o teste der positivo, recomenda-se aplicar um segundo teste, mais caro e mais específico, para confirmar o diagnóstico.

  2. Doença fatal e incurável

      Neste cenário, o impacto emocional e psicológico de um falso positivo pode ser devastador, já que não há tratamento disponível. Assim, é preferível usar um teste altamente específico, minimizando diagnósticos incorretos. Falsos negativos são menos preocupantes, e o mais adequado é manter monitoramento contínuo.

Valores preditivos

     Você pode estar se perguntando:

🔹 Se o teste deu positivo, qual é a chance de o paciente realmente ter a doença?

🔹 Se o teste deu negativo, qual é a chance de o paciente realmente não ter a doença?

   Para responder a essas perguntas, usamos os valores preditivos.

    Valor preditivo positivo (VPP)

  É a probabilidade de que um resultado positivo seja realmente verdadeiro.

​

🔹 VP: verdadeiros positivos

🔹 FP: falsos positivos

               (VP + FP) é o total de resultados positivos no estudo.

  Valor preditivo negativo (VPN)

 É a probabilidade de que um resultado negativo seja realmente verdadeiro.

​

🔹 VN: verdadeiros negativos

🔹 FN: falsos negativos

                (VN + FN) é o total de resultados negativos no estudo.

Exemplo

    Pesquisadores testaram a presença do fator reumatoide (FR) no soro de 450 pacientes:

         🔹 176 tinham artrite reumatoide,

         🔹 274 não tinham a doença.

   Os dados estão resumidos na Tabela 1 e permitem calcular o VPP e o VPN para esse teste.

Tabela 1

Resultados do exame para FR em pacientes

com e sem artrite reumatoide

 

   Sensibilidade, especificidade e valores preditivos: quando usar?

🔹 Sensibilidade e especificidade são fundamentais na escolha do teste diagnóstico, especialmente quando o paciente ainda não foi testado.

🔹 Valores preditivos tornam-se relevantes depois que você já tem o resultado do teste em mãos.

    Mas atenção: os valores preditivos dependem da prevalência da doença na população estudada.

Prevalência

    A prevalência é a proporção de pessoas com uma determinada doença em uma população.

   Ela é geralmente estimada por meio de levantamentos populacionais (surveys). Ter uma ideia da prevalência é essencial, pois os valores preditivos variam conforme ela.

Exemplo

 influência da prevalência nos valores preditivos

Considere dois cenários com diferentes prevalências da doença. Observe como os valores preditivos mudam.

Tabela 2

Prevalência = 0,25

Tabela 3

                          Prevalência = 0,75

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. Guanabara-Koogan. 5 ed. 2023.

 

 

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.  

Sham comparator arm (braço comparador simulado)

Braço comparador simulado do ensaio (sham comparator arm) é o grupo de participantes da pesquisa submetido a procedimentos ou dispositivos feitos de tal maneira que não podem ser distinguidos dos procedimentos ou dispositivos que estão sendo estudados, mas não contém seus elementos ativos ¹.

EXEMPLO

Foi conduzido um ensaio ² para testar a hipótese de que a expressão emocional por escrito de experiências estressantes do passado produz benefícios tanto de natureza psicológica como física. Os voluntários foram recrutados na comunidade em que foi realizada a pesquisa por meio de avisos em jornais, em clínicas e em hospitais. O critério de inclusão era o diagnóstico confirmado de asma ou artrite reumatoide. Foram excluídos da pesquisa pacientes psiquiátricos, pacientes em psicoterapia, pacientes que estivessem usando medicação que pudesse interferir no prognóstico da doença, pacientes que estivessem usando mais de 10 mg de prednisona por dia e pacientes impossibilitados de cumprir o protocolo.

Participaram do ensaio 58 pacientes com asma e 48 com artrite reumatoide. Os voluntários de cada um desses grupos foram designados ao acaso para um de dois braços do ensaio: o experimental e o simulado. Os participantes dos dois grupos foram convidados a escrever durante 20 minutos e por três dias consecutivos, em uma sala do departamento em que se realizou a pesquisa. A diferença estava no assunto sobre o qual deveriam escrever. Os pesquisadores pediram aos participantes do braço experimental que escrevessem sobre fatos estressantes do passado e aos participantes do braço simulado que escrevessem sobre seu dia a dia. Os participantes não se encontravam em salas de espera ou em corredores e todos sabiam que estavam participando de uma pesquisa para estudar a experiência com o estresse devido à doença. Os pesquisadores verificaram que os voluntários que haviam escrito sobre episódios estressantes do passado apresentavam melhoras significativas.

  Um braço comparador simulado em ensaio clínico é especialmente atraente nos casos em que o risco é baixo e o desfecho é subjetivo. No entanto, ensaios clínicos com braço simulado – embora constituam opção possível – são raros³. Na área de cirurgia, não existe nada que se assemelhe à ideia de placebo. Então, para testar o efeito de uma cirurgia experimental, o grupo controle é, em geral, submetido à cirurgia convencional ou é tratado clinicamente. As cirurgias simuladas são raras, mas há registros na literatura recente.

                                      Referências

[1] Glossary of Common Site Terms. http://clinicaltrials.gov/ct2/about-studies/glossary. Acesso em  10 de junho de 2014.

 2 Smyth, J.M; Stone, A. A.; Hurewitz, A.; Kaell, A. Effects of Writing About Stressful Experiences on Symptom Reduction in Patients With Asthma or Rheumatoid Arthritis: : A Randomized Trial.JAMA. 1999; 281(14):1304-1309.

 ³ E. Rand Sutherland "Sham Procedure versus Usual Care as the Control in Clinical Trials of Devices", Proceedings of the American Thoracic Society, Vol. 4, No. 7 (2007), pp. 574-576. 

Probabilidade: vamos resolver exercícios?