HG VII - aulas 1 a 3

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HG VII
aula 1 - Evidência científica
Evidência é o caráter do que é evidente, manifesto, do que não deixa dúvidas, prova.
É necessário ter cuidado com a evidenciomania, o culto de que a evidência é uma certeza. Para isso,
deve-se trazer o termo RACIONALIDADE à vista, afinal, a incerteza está sempre presente. Assim, a mais
importância evidência é a que demonstra racionalidade do processo de decisão.
● Evidência como decisão
A medicina baseada em evidências não é uma imposição, ou seja, não pode-se impor maneiras de pensar, o
que é feito é motivar e educar as pessoas a se pensar na racionalidade científica. Ou seja, mais do que uma
forma de agir, a MBE é uma forma de pensar.
● Medicina Baseada em Evidência
Princípios de MBE:
1. Nível de evidência: toda evidência deve passar por uma análise
crítica, que indique qual o grau de veracidade e relevância da informação.
Isso pode fazer com que:: modifique-se a conduta, gere-se uma hipótese ou
não sirva para nada. É preciso provar que algo é bom para que seja
adotado e não provar que é ruim para que não seja adotado.
2. Complacência: não há evidência para tudo, ou seja, não há um
ensaio específico para uma pessoa específica. O ideal é que os que já
existem sejam transpostos para a realidade de cada paciente.
3. Hipótese nula
4. Complementariedade
5. Plausibilidade extrema: quando o
benefício é ÓBVIO. Erradicar ou não o mosquito
da dengue? (não faz sentido fazer um estudo
sobre isso já que é óbvio).
6. Eficácia: refere-se à capacidade de um medicamento, na dose
recomendada, em produzir efeitos benéficos em circunstâncias ideais,
como nos ensaios clínicos randomizados
7. Efetividade: medir o efeito de um medicamento na terapêutica, ou seja,
em condições “reais” da população como um todo.
aula 2 e 3 - teste diagnóstico
O teste diagnóstico é um score, exame ou
critérios diagnósticos usados para se chegar a
uma decisão sobre a patologia de um paciente.
Para o diagnóstico ocorrer, é necessário pensar
na probabilidade condicional que envolve:
a. Probabilidade pré teste
b. Teste diagnóstico: vai me influenciar a
saber se o indivíduo está doente ou não. Quanto
mais acurado, mais fácil esse teste fornecer uma
resposta. Ele não faz afirmação categórica, ele
influencia na probabilidade de ter a doença.
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c. Probabilidade pós teste: são os valores preditivos que veem a probabilidade de se ter ou não a
doença, após o resultado do teste. É a própria prevalência da doença na população.
Propriedades dos testes diagnósticos
Para isso há algumas características como:
i. Sensibilidade: é a capacidade de identificar os
verdadeiros positivos em indivíduos
verdadeiramente doentes. Quando ele possui essa
propriedade, raramente deixa de encontrar pessoas
com a doença, ou seja, há um baixo índice de
falsos negativos. Mas, em contrapartida, pode ter
falsos positivos.
Quando usar? doença grave, tratável, resultados
errados não provocam traumas psicológicos,
econômicos ou sociais para o paciente, no caso de
triagem em bancos de sangue.
ii. Especificidade: capacidade de identificar os verdadeiros negativos em indivíduos
verdadeiramente não doentes. Assim, ele raramente dirá que um paciente sadio é doente
(baixo índice de falsos-positivos). Mas, pode encontrar falsos negativos.
Quando usar? doença importante, mas difícil de tratar ou incurável, saber que não tem a
doença provoca impactos socioeconômicos e confirmação de um diagnóstico.
A sensibilidade e a especificidade de um teste diagnóstico NÃO se alteram com a prevalência.
iii. Acurácia: possuir sensibilidade e especificidade, ou seja, identifica os verdadeiros positivos e
os negativos também. Os testes acurados, no entanto, costumam ser mais custosos, sendo
necessária a indicação racional de seu uso, principalmente em patologias relevantes, mas
curáveis, e em situações nas quais resultados incorretos causem danos graves. O “ponto de
corte” para a acurácia de um teste ser clinicamente interessante é de valores > 0,8 (80%).
iv. Valor preditivo positivo: proporção de indivíduos verdadeiramente positivos entre aqueles
com diagnóstico positivo realizado pelo teste.
v. Valor preditivo negativo: proporção de indivíduos verdadeiramente negativos (não doentes),
entre aqueles com diagnóstico negativo realizado pelo teste.
Quanto menor for a prevalência da doença, menor será o valor preditivo positivo e maior valor
preditivo negativo. Quanto maior for a prevalência, maior será o valor preditivo positivo e menor o
valor preditivo negativo.
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Métodos de cálculo
Esses métodos de cálculo são baseados nessa tabela:
Curva roc
A curva ROC representa a relação entre a sensibilidade e a
especificidade de um teste diagnóstico ao mesmo tempo. Para
construir uma curva ROC, traça-se um diagrama que representa a
sensibilidade e a especificidade para um conjunto de valores de cut
off point (ponto de corte). Esse ponto de corte é um valor que
usamos para denominar se o paciente está ou não doente. Ex: o
valor do colesterol para o qual o indivíduo é considerado em
hipercolesterolemia.
A curva ROC permite definir os valores para os quais existe
maior otimização da sensibilidade em função da especificidade.
Esse ponto, de maior sensibilidade e especificidade é sempre o
ponto MAIS PRÓXIMO DO CANTO SUPERIOR ESQUERDO DO
DIAGRAMA.
Acurácia: é passível de ser quantificada com a curva de ROC, já que seu valor vai ser proporcional a área sob
a curva ROC.
razões de verossimilhança ou de probabilidade
São uma forma de descrever o desempenho de um teste diagnóstico. Resumem o que a sensibilidade e
especificidade fornecem. A razão de verossimilhança, para um determinado valor de um teste diagnóstico, é
dada em chances e é definida como a probabilidade de um resultado do teste em pessoas com a
doença,dividida pela probabilidade do resultado do teste em pessoas sem a doença.
Probabilidade é a proporção de pessoas nas quais o teste positivo está presente. É usada para expressar a
sensibilidade, especificidade e os valores preditivos.
Chance é a razão de duas probabilidades. É a probabilidade de ocorrer/ probabilidade de não ocorrer.
Ou seja, são duas informações iguais, escritas de formas diferentes. EX: a chance de ter a doença X é de
1/1000, que é igual a falar que a probabilidade de ter é de 0,001.
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Razão de verossimilhança positiva (RVP): (sensibilidade) / (1 − especificidade)
Quanto maior a RVP, melhor o teste
Para um teste ser bom, a RVP tem que ser muito > 1
Razão de verossimilhança negativa (RVN): (1 − sensibilidade) / (especificidade)
Quanto menor a RVN, melhor o teste
Quanto mais perto de 0, melhor o teste
testes múltiplos
A maioria dos testes de diagnósticos não são perfeitos, ou seja, apresentam menos de 100% de sensibilidade
e especificidade. Um único exame não consegue confirmar nem afastar a doença. Por isso,na prática, são
necessários outros exames para realizar essa tarefa (testes múltiplos). Isso pode ser feito em:
a. Testes em paralelo: vários testes ao mesmo tempo, sendo que o resultado positivo de qualquer um já
indica o diagnóstico. Aumentamos a sensibilidade, mas reduzimos a especificidade.
Quando usar? quando precisamos avaliar rapidamente um paciente hospitalizado ou em
emergência
b. Testes em série: faz-se testes um atrás do outro. Nesse caso, TODOS devem dar positivo para
confirmar o diagnóstico e dando um negativo, invalida o diagnóstico. Aumentamos a especificidade e
reduzimos a sensibilidade.
Quando usar? na necessidade de avaliação rápida quando NÃO existir exame de alta
especificidade disponível.
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