Acurácia de testes diagnósticos

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Rose Anne | Medicina 
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Acurácia de testes diagnósticos 
Acurácia 
• Proximidade entre o valor obtido 
experimentalmente e o valor verdadeiro 
na medição de uma grandeza física 
• Cálculo da acurácia: 
Verdadeiro positivo + verdadeiro negativo/ 
total (a + b + c + d) 
Diagnóstico 
• Processo analítico de que se vale o 
especialista ao exame de uma doença ou 
de um quadro clínico para chegar a uma 
conclusão 
 
O estabelecimento da acurácia diagnóstica é 
importante para 
• Tomada de decisões na área da saúde 
• Escolha de testes de rastreamento na 
população 
• Predizer o curso de diversas terapias 
• Fornecer alguma indicação do prognóstico 
do paciente 
A acurácia de um teste diagnóstico leva em 
conta como esse teste pode identificar 
corretamente as pessoas com uma 
determinada doença e excluir as pessoas que 
não têm a doença 
Medidas de Acurácia Diagnóstica: 
• Sensibilidade 
• Especificidade 
• Valor preditivo positivo 
• Valor preditivo negativo 
• Razão de verossimilhança positiva 
• Razão de verossimilhança negativa 
• Área sobre a curva ROC 
• Índice de Youden 
Sensibilidade e Especificidade 
Sensibilidade 
• Expressa em porcentagem 
• Probabilidade de se obter um resultado 
positivo em indivíduos com a doença 
• Número de vezes que o teste dá positivo 
quando o indivíduo tem a doença 
• Rastreamento da doença 
• Probabilidade de resultado positivo nos 
doentes (verdadeiro positivo) 
• Quanto mais sensível o teste, maior a 
probabilidade de dar positivo em quem 
não tem a doença (falso positivo) 
✓ Resultado negativo exclui o diagnóstico 
• Teste de sensibilidade alta → diagnóstico 
de doença grave e tratável; triagem 
Cálculo 
a/a + c 
Das pessoas que estão doentes quantas deram 
positivo 
Verdadeiro positivo/doentes 
Capacidade de dar positivo em quem tem a 
doença 
Especificidade 
• Probabilidade de se obter um resultado 
negativo em indivíduos sem a doença 
História clínica
Anamnese
Exame físico 
Exames laboratoriais e 
de imagem
Raciocínio médico
Hipótese Diagnóstica
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• Utilizado para quando se quer evitar o falso 
positivo 
• Número de vezes que o teste dá negativo 
quando o paciente não tem a doença 
• Confirmação da doença 
✓ Resultado positivo confirma o 
diagnóstico 
• Probabilidade de resultado negativo nos 
não doentes (verdadeiro negativo) 
Cálculo 
d/b+d 
Das pessoas que não estão doentes quantas 
deram negativo 
 
 
 
• A = verdadeiro positivo 
• D = verdadeiro negativo 
• C = falso negativo 
• D = falso positivo 
Para sabermos se o resultado é fidedigno (valor 
preditivo) ou não, precisamos saber as 
características do teste (sensibilidade e 
especificidade) e as características da população 
(probabilidade de haver a doença → 
prevalência → probabilidade pré-teste). 
Prevalência refere-se à população e não ao 
teste 
Verdadeiro positivo: 
• Pacientes com a doença e com o valor de 
um parâmetro de interesse maior ou igual 
ao ponto de corte 
Falso positivo: 
• Pacientes sem a doença e com o valor de 
um parâmetro de interesse maior ou igual 
ao ponto de corte 
Verdadeiro negativo: 
• Pacientes sem a doença e com o valor de 
um parâmetro de interesse abaixo do 
ponto de corte 
Falso negativo: 
• Pacientes com a doença e com o valor de 
um parâmetro de interesse abaixo do 
ponto de corte 
Valores preditivos 
• Probabilidade pós-teste 
• É em relação a se o teste é fidedigno ou 
não 
Valor preditivo positivo 
• Teste positivo em quem tem a doença 
• Probabilidade de ter a doença de interesse 
em um indivíduo com um resultado 
positivo 
• Representa uma proporção de pacientes 
com resultado positivo do teste em um 
total de indivíduos com resultado positivo 
VP/ VP + FP 
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Dos testes que deram positivo quantos deles 
acertaram? (em percentual) 
Verdadeiro positivo/total de testes positivos 
VPP = A/ A + B 
Valor preditivo negativo 
• Teste negativo em que não tem a doença 
• Descreve a probabilidade não se ter uma 
doença em um sujeito com um resultado 
negativo 
• Definido como uma proporção de 
indivíduos sem a doença com um 
resultado negativo em um total de 
indivíduos com resultados negativos 
VN/ VN + FN 
Dos testes que deram negativo, quantos deles 
realmente não tem a doença? 
VPN = D/ C + D 
 
 
Exemplo da situação 1 
• Teste rápido de triagem para HIV 
 
Exemplo situação 2 
• Diâmetro AP/L > 0,9 em tabagistas para 
diagnóstico para DPOC 
 
Situação 3 → maioria das situações. 
Razão de Verossimilhança 
• Índice de probabilidade ou Likelihood ratio 
• Combinam sensibilidade e especificidade 
para quantificar o quão útil um diagnóstico 
é para mudar (aumentar ou diminuir) a 
probabilidade de ter uma comparação com 
a prevalência dessa doença (probabilidade 
pré-teste) na população estudada 
• O quanto aumenta ou diminui a 
probabilidade de o paciente ter ou não a 
doença 
Razão de probabilidade 
Probabilidade de ter a doença/probabilidade de 
não ter a doença 
RV + 
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• Probabilidade de um resultado positivo em 
pacientes com a doença dividido pela 
probabilidade de um resultado positivo em 
pacientes sem a doença (VP/FP) 
• Calcula a probabilidade de ter uma doença 
a partir de um sinal ou sintoma 
• Varia de 1 a infinito 
• RV + = 1 → Probabilidade de resultado 
positiva do teste é a mesma para 
pacientes com e sem a doença 
• RV + > 1 → presença da doença 
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 
 
Probabilidade de ter a doença/probabilidade de 
não ter a doença (quando o teste for positivo) 
RV – 
• Probabilidade de um resultado negativo em 
pacientes com a doença dividido pela 
probabilidade de um resultado negativo em 
pacientes sem a doença (FN/VN) 
• Varia de 1 a 0 
• Quanto mais próxima de 0 a RV for, 
menor será a probabilidade de doença na 
presença de resultado negativo do teste 
Probabilidade de ter a doença/probabilidade de 
não ter a doença (quando o teste for negativo) 
 
 
Probabilidade pré-teste 
• Prevalência de determinada doença 
Área sob a curva ROC 
• Auxilia a verificar o poder discriminativo de 
um teste 
• Quanto mais perto a curva ficar localizada 
ao canto superior esquerdo e quanto 
maior a ASC (Área Sob Curva) ROC, 
melhor é o teste para discriminar entre 
doentes e não doentes 
• A ASC pode ter qualquer valor entre zero 
e 1 
• Indicador da qualidade do teste 
• Um teste diagnóstico perfeito tem ASC = 1 
 
 
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Índice de Youden 
• Medida de desempenho do teste 
• Utilizado para a avaliação do poder 
discriminativo global de um procedimento 
de diagnóstico 
• Comparação entre os testes diagnósticos 
• Calculado deduzindo 1 a partir da soma de 
sensibilidade e especificidade do teste 
• Não expressa como porcentagem, mas 
como parte de um número inteiro 
• (Sensibilidade + Especificidade) – 1 
• Para um teste com uma má precisão de 
diagnóstico, índice de Youden = 0 
• Para um teste perfeito, índice de Youden 
= 1 
Nomograma de Fagan 
• Probabilidade pré-teste: prevalência 
• Razão de verossimilhança 
• Probabilidade pós-teste: Valor preditivo 
positivo