Análise e Métodos diagnósticos

Prévia do material em texto

Análise e Métodos diagnósticos 
Diagnóstico 
• Processo de decisão clínica que baseia-se em probabilidade. 
 
Uso dos Testes diagnósticos: 
• Identificar/Confirmar a presença de doença ou situação relacionada à saúde; 
• Avaliar a gravidade do quadro Clínico; 
• Estimar o prognóstico; 
• Monitorar a resposta a uma intervenção. 
o Teorema de Thomas Bayes (probabilidade pré e pós) 
o Probabilidade pré teste: determinado pela prevalência 
o Probabilidade pós teste: valor preditivo 
Métodos diagnósticos 
➢ Processo analítico 
• Anamnese 
• Exame clínico 
• Exames complementares 
• Provas terapêuticas 
• Acompanhamento clínico 
• Critérios para utilização do teste diagnóstico 
o 2 atributos do teste: sensibilidade e especificidade – não tem a ver com o indivíduo; não são inversamento 
proporcionais 
o Ideal é ter máximo de sensibilidade/ especificidade no mesmo teste 
o Teste padrão ouro: o melhor teste que se aplica a aquela situação específica naquele momento 
Relação entre o teste e a doença 
 
• Padrão ouro: com melhor ACURÁCIA; menor custo; menos invasivo 
• Acurácia: capacidade do teste de acertar verdadeiros positivos e verdadeiros negativos 
• 
• Quanto maior a acurácia, melhor o teste 
• Tem testes que tem ponto de corte: acima desse valor é considerado positivo, e abaixo negativo 
• Teste positivo na presença da doença: verdadeiro positivo 
• Teste positivo na ausência da doença: falso positivo 
• Teste negativo na presença da doença: falso negativo 
• Teste negativo na ausência da doença: verdadeiro negativo 
• É preciso trabalhar com boa sensibilidade/ especificidade, chegando num ponto em que não tenha número alto de falsos 
positivos/ negativos 
• Trabalha-se com amostras – amostra da população, de forma randomizada – aplica-se o teste – validade interna verifica com 
bioestatística - vê intervalo de confiança/ nível se significância e depois aplica para a população total 
Sensibilidade 
• É a probabilidade de um teste dar positivo na presença da doença, isto é, avalia a capacidade do teste detectar a doença 
quando ela está presente. 
• Usada para rastreamento: objetivo de identificar presença da doença 
• Atributo do teste 
Especificidade 
• É a probabilidade de um teste dar negativo na ausência da doença, isto é, avalia a capacidade do teste afastar a doença 
quando ela está ausente. 
• Atributo do teste 
• Confirmação de diagnóstico 
Sensibilidade X Especificidade 
 
• 
• 
 
 
Quanto maior a sensibilidade: 
• Maiores os: 
o Verdadeiros Positivos 
o Falsos positivos 
• Verdadeiros negativos (quase certeza) – confia nesse resultado, pois é muito sensível 
• Testes sensíveis são usados para triagem. 
• Confio no resultado negativo. 
 
• Aumentar muito sensibilidade – aumenta muito parcela de falsos positivos 
• Aumentar muito especificidade – aumenta muito parcela de falsos negativos 
• Ponto de corte/ ideal que não interfira nas características do outro atributo – máxima sensibilidade junto a máxima 
especificidade para que se tenha resultado favorável para interpretação e para contribuir no diagnóstico 
Ponto de corte com o mínimo erro possível 
 
• Limite intermediário = ponto de corte: mínimo de erros possíveis de falsos negativos/ positivos 
Curva ROC (receiver operator chracteristic curve) 
 
• Ponto onde há máximo de sensibilidade/ especificidade para ter mínimo de erro possível – faz comparação de testes com 
essa curva e determina-se qual vai ser teste padrão ouro 
• Sensibilidade/ especificidade não são inversamente proporcionais 
• Testes com variável quantitativa contínua/ ponto de corte 
• A Curva Roc é uma possibilidade estatística de analisar os parâmetros de um teste diagnóstico 
Exemplos de testes de triagem (sensíveis): 
• Mamografia 
• Teste Ergométrico 
• Teste ELISA 
Testes diagnósticos - Sensíveis 
• Muito sensíveis porque pega “todos” os doentes (Definição = Acerta nos doentes) 
• Implica em muito falso positivo 
• Mas acerta “totalmente” no negativo (EX: uso do ELISA) 
• Obs: os testes sensíveis também são úteis no rastreamento (screening) de doenças em grupos populacionais 
 
Uso dos testes 
• 
o Necessário para o diagnóstico de doença potencialmente grave 
o Afastar doenças em fase inicial do diagnóstico 
o O resultado negativo é mais útil: melhor VPN 
• 
o Particularmente necessário quando um resultado falso positivo pode ser muito traumático 
o Confirmar um diagnóstico sugerido por outros dados 
o O resultado positivo é mais útil: melhor VPP 
Valor Preditivo 
• Não são atributos do teste; tem a ver com 
• é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os indivíduos com teste positivo. 
Expressa a probabilidade de um paciente com o teste positivo ter a doença. 
• é a proporção de verdadeiros negativos entre todos os indivíduos com teste negativo. 
Expressa a probabilidade de um paciente com o teste negativo não ter a doença 
 
• Leva-se em consideração a prevalência da doença 
 
• População com prevalência alta da doença: valor preditivo positivo aumenta – possibilidade de ter teste positivo e de fato ter a 
doença é mais alta 
Por que a prevalência é considerada no teste? 
• Doença X 
o Prevalência na população: 0,000001% 
o Resultado do teste: positivo 
o Duvida-se do resultado do teste (pode ser falso positivo) 
o Se prevalência é muito baixa, tem que pedir teste altamente específico 
• Doença Y 
o Prevalência na população: 30% 
o Resultado do teste: positivo 
o Poucas chances do resultado estar errado – pois probabilidade pré teste é alta 
Valor preditivo: 
• Varia com a prevalência (probabilidade pré-teste) da doença 
• Para um mesmo teste, quanto maior a prevalência maior o VPP e menor o VPN 
• Faixa ideal de uso do teste: prevalência intermediária (entre 25% e 65%) 
• Quanto mais sensível, melhor o VPN (reduz falsos-negativos) 
• Quanto mais específico, melhor o VPP (reduz falsos-positivos) 
Probabilidade de FALSO Positivo (PFP) 
• É a probabilidade do resultado do exame ser positivo quando o paciente não apresenta a doença. – indivíduo com teste 
positivo na mão de fato tem a doença 
• Ex: VPP de 70% - a probabilidade de falso positivo é 30% 
• –
Probabilidade de FALSO Negativo (PFN) 
• É a probabilidade do resultado do exame ser negativo quando o paciente apresenta a doença. – indivíduo com resultado 
negativo na mão de fato ser saudável 
• –
 
• Prevalêcia: somar doentes sobre população estudada 
• Acurácia: acertos 
 
Testes de rastreamento 
• Importância dos testes de rastreamento e os critérios utilizados pelo Ministério da Saúde para implantar os programas de 
rastreamento 
Resolução de questões: 
 
 
• Letra A – Sensibilidade 
 
 
• A resposta é a letra e. O valor preditivo positivo é o número real de positivos (45) dividido por todos os positivos (45 + 10) = 
(45/55) 
 
 
• Resposta: Letra c. o VPP aumenta com o aumento da prevalência. As demais alternativas são incorretas. 
 
 
• A resposta é a letra a. Quando a prevalência de certa doença aumenta, o valor preditivo positivo aumenta. Se a prevalência 
diminui, o valor preditivo negativo aumenta. Sensibilidade e especificidade não são alteradas pelo crescimento da prevalência 
 
 
 
 
–