MBE estudo transversal

Prévia do material em texto

gabi_fran_ 
Gabrielle França, CESUPA 
Estudos Transversais 
Também designado como seccional, corte, corte-
transversal, pontual ou prevalência. Representa a 
forma mais simples de pesquisa populacional, é 
uma pesquisa em que a relação exposição-
doença é examinada, em uma dada população, 
em um particular momento. 
Ele fornece um retrato de como as variáveis 
estão relacionadas, naquele momento, tendo 
como foco populações bem definidas. De modo 
geral, os participantes são reunidos em um 
momento definido a fim de: detectar frequências 
da doença e fatores de risco, assim como 
identificar os grupos, na população, que estão 
mais ou menos afetados. São considerados uma 
subcategoria dos estudos observacionais. 
Úteis para: *Fundamentação de políticas 
públicas, pois permitem: a. O reconhecimento de 
grupos vulneráveis b. Padrão de consumo de 
medicamentos c. Prevalência de exposições de 
risco (tabagismo, hábitos alimentares, estilo de 
vida) ou vigilância de risco 
São especialmente indicados para estudar 
doenças de baixa letalidade ou que tenham 
duração suficiente para serem identificadas, ou 
seja, doenças crônicas de evolução lenta. 
Pouco práticos para: Estudo de doenças raras, 
como só se poder medir a prevalência, e não a 
incidência torna limitada a informação produzida 
no que respeita à história natural das doenças e 
ao seu prognóstico. 
Vantagens 
Simplicidade, baixo custo, rapidez. Objetivo na 
coleta de dados – principalmente no estudo 
transversal clássico, no qual os dados se referem 
ao momento do contato examinador-examinado. 
Não há necessidade de acompanhamento de 
pessoas 
Facilidade para obter amostra representativa da 
população, úteis para formulação de hipóteses 
Único tipo de estudo possível de se realizar, em 
numerosas ocasiões, para se obter informações 
relevantes, em limitações de tempo e recursos. 
Limitações 
Doenças com baixa prevalência exigem amostras 
de tamanho muito grande. 
Possibilidade de erros de classificação; os casos 
podem não ser mais casos no momento da coleta 
de dados; o mesmo com referência a exposição. 
Os pacientes curados e falecidos não aparecem na 
casuística dos casos, alterando o valor real atual 
(viés da prevalência). 
Não permite a determinação de risco absoluto 
(ou seja, a incidência); é possível apenas uma 
estimativa indireta. Presença de fatores de 
confundimento dificulta a interpretação. 
Dificuldade em relacionar se a exposição 
estudada está associada ao surgimento de novos 
casos ou duração dos casos (viés de prevalência), 
porque é mais fácil incluir casos com maior 
duração. 
Dificuldade em estabelecer relação temporal 
entre os eventos e considerar com maior grau de 
certeza se a relação é causal ou não.: o estudo 
indica se há relação entre a exposição e a doença, 
mas é deficiente em determinar qual veio primeiro, 
p.ex.: *Associação entre migração e doença 
mental → a migração pode ter papel importante 
na etiologia da doença mental ou, ao contrário, a 
doença mental pode ter sido o fator que motivou 
a migração. 
Viés da prevalência 
Os estudos transversais informam os casos 
existentes na população, o que pode fornecer 
uma imagem distorcida da doença. 
Os agravos à saúde, de curta duração, têm 
menos chances de aparecerem nos resultados. As 
doenças agudas, as de remissão periódica e as 
com característica de sazonalidade variam de 
frequência, em função da época de realização da 
coleta de dados. 
Ocorre representação excessiva de pacientes 
com evolução de longa duração, e não são 
alcançados os falecidos após rápido curso da 
afecção e os de cura rápida. Em consequência, os 
pacientes identificados, em estudos de 
prevalência, são os sobreviventes – ou seja, 
selecionados de uma maneira não-aleatória, 
caracterizando o viés de amostragem que, por 
suas características, aqui é denominado viés da 
prevalência. 
O quadro da doença, mostrado pela investigação, 
terá características de maior ou de menor 
severidade, dependendo da relativa composição 
destas proporções – e tais proporções não podem 
ser detectadas por investigações transversais 
Esclarecimentos da ordem 
cronológica dos eventos 
Como a maioria dos eventos que o investigador 
tem interesse em pesquisar envolve mudanças 
com o passar do tempo, o método tem limitações 
para esclarecer a relação temporal dos 
acontecimentos. 
O estudo transversal indica se existe associação 
entre exposição e doença, na população 
investigada, em um determinado momento; ou 
seja, se naquele momento específico, no grupo de 
pessoas expostas ao fator de risco é também 
encontrado maior número de doentes — ou vice-
versa. Em outros momentos, pode ser que a 
associação entre os eventos seja diferente. Assim 
sendo, tais resultados devem ser interpretados 
com a devida cautela. 
 
Medida de assciação 
Razão de prevalência (RP) 
Estima quantas vezes mais doentes e são os 
expostos, quando comparados aos não expostos, 
no período de realização do estudo (já que se trata 
de um estudo transversal). 
Seria a relação entre a prevalência nos expostos 
dividida pela prevalência nos não expostos 
Onde: PE = a+b; PNE = c+d; RP = PE/PNE 
Estudo Transversal - Ecológico 
Trata-se de um tipo de estudo de risco agregado, 
observacional, no qual os dados se referem a 
grupos de pessoas e não a indivíduos. Apresenta 
nível de evidência 2C. 
A unidade de estudo é uma área geográfica, 
sendo os seus dados comparados a outras, ou no 
tempo (séries temporais) ou ambos. 
*P. ex.: A demonstração de uma relação entre 
venda de cigarros per capita e mortalidade de 
doença cardiovascular (DCV). 
Útil para testar plausibilidade de novas hipóteses 
ou gerar novas hipóteses → resultados 
interessantes devem ser avaliados por meio de 
outros estudos com dados individuais (mais 
rigorosos). 
As variáveis utilizadas nos estudos ecológicos 
podem envolver mensurações efetuadas 
diretamente no nível individual (idade, sexo, 
pressão arterial), como também envolver 
observações de grupo, organizações ou lugares 
(densidade demográfica, desorganização social, 
poluição). 
Vantagens 
Facilidade de execução e rapidez → os dados 
estão usualmente disponíveis sob a forma de 
estatísticas, ↓ Custo relativo 
Simplicidade analítica. Capacidade de gerar 
hipóteses. As conclusões são generalizáveis com 
mais facilidade do que em estudo em base 
individual. 
Limitações 
↓ Poder analítico; Pouco desenvolvimento das 
técnicas de análise dos dados; Gera suspeita, mas 
não confirma; Dados pessoais não disponíveis: 
informações sobre comportamento, atitudes e 
história clínica não estão disponíveis → 
possibilidade de falácia. 
Dificuldade no uso de técnicas mascaradas 
(p.ex.: duplo-cego) de aferição de informações → 
↑ risco de viés. Dados de diferentes fontes → 
possível qualidade variável da informação. 
Dificuldade em fazer a análise estatística (pela 
unidade ser um grupo de pessoas). Possibilidade 
de efetuar muitas comparações → facilita 
encontrar correlações significativas apenas ao 
acaso. Dificuldade em controlar os fatores de 
confundimento. 
 
 
Principais vieses 
Falácia ecológica 
“Nem tudo que se aplica ao todo se aplica às 
partes” → na falácia, indivíduos afetados em um 
grupo exposto podem não ter sido eles próprios 
os que foram expostos ao fator de risco. 
Nesse caso, sabem-se quantas pessoas foram 
expostas em cada grupo e quantas tiveram a 
doença, mas não quantas expostas tiveram a 
doença. 
Viés de confusão 
É uma das importantes limitações dos estudos 
ecológicos, pois as variáveis extrínsecas são 
normalmente difíceis de controlar. 
Essa é a limitação que clama pela realização de 
estudos individuais. 
Causalidade reversa 
A causalidade reversa ocorre quando a 
exposição muda como resultado da doença. Pode 
ocorrer em estudos transversais e de casos e 
controles. 
Ex: Um estudo transversalmostra que pessoas 
que fazem exercício regularmente têm maior 
prevalência de obesidade (a obesidade foi na 
verdade a que levou estas pessoas a fazer 
exercício). 
Testes 
Teste de Triagem 
Objetiva identificar todos os possíveis casos 
positivos, utilizam-se testes de ↑ sensibilidade. 
A confirmação diagnóstica é realizada 
posteriormente por meio de testes de alta 
especificidade (testes diagnósticos). 
Identifica indivíduos assintomáticos que podem 
ter a doença. 
Requisitos e características 
Como os recursos em saúde são escassos e os 
programas de triagem não estão isentos de riscos 
aos pacientes, a sua implantação justifica-se 
plenamente apenas para doenças graves, que são 
um problema de saúde pública e para as quais 
existem sólidas evidências de que a sua evolução é 
significativamente alterada pelo início precoce de 
tratamento. 
Teste Diagnóstico 
Utilizado para confirmar diagnósticos, reduzindo 
ao máximo o grau de incerteza do diagnóstico, útil 
para excluir falso-positivos. 
Possui ↑ especificidade detecta no estágio 
clínico da doença. Comumente refere-se a testes 
realizados em laboratório, mas também pode se 
referir a um exame de RX ou um conjunto de 
sinais e sintomas → p.ex.: hemoptise + perda 
ponderal em fumante pode ser um teste 
diagnóstico para câncer de pulmão. 
Ou seja, o teste diagnóstico pode ser: 
*Quantitativo: laboratorial *Qualitativo: imagem. 
Para validar um teste diagnóstico, deve-se 
formar um grupo experimental e um grupo 
controle. Também deve-se comparar os resultados 
com o padrão-ouro atual e o estudo deve ser cego 
para evitar viés de mensuração 
Padrão-ouro 
Normalmente os testes diagnósticos são 
comparados aos testes chamados de padrão-
ouro. Idealmente, o padrão-ouro deveria ser 100% 
específico e 100% sensível. 
Na prática, não existe, sendo considerado o 
padrão ouro aquele que apresenta melhor 
desempenho em especificidade e sensibilidade. 
Critérios de validade 
Existem diversos tipos de critérios de validade, 
sendo suas noções, muitas vezes intuitivas; 
a. Validade lógica (consensual): Julga um 
critério ou informação por sua lógica e obviedade. 
O teste prediz manifestações verificáveis 
fisicamente do que está sendo medido 
b. Validade de conteúdo: Inclui todos os 
aspectos a serem medidos → o teste será válido se 
for adequado para medir os aspectos que devem 
ser medidos 
c. Validade do constructo: Se baseia no seguinte 
princípio básico: se a característica a ser medida 
correlaciona-se com uma outra, o teste deve 
também comportar-se dessa maneira.*Produz 
resultados consistentes com a teoria existente. 
d. Validade em relação a um padrão: é o tipo de 
validade mais popular na área da saúde, 
especialmente na epidemiologia, farmacologia e 
patologia clínica: Refere-se a quanto, em termos 
quantitativos ou qualitativos, um teste é útil para 
diagnosticar um evento (validade simultânea ou 
concorrente) ou para predizê-lo (validade 
preditiva). 
Para determinar a validade, comparam-se os 
resultados do teste com os de um padrão (padrão 
ouro): esse pode ser o verdadeiro estado do 
paciente, se a informação está disponível, um 
conjunto de exames julgados mais adequados, ou 
uma outra forma de diagnóstico que sirva de 
referência. 
Propriedades dos testes 
Ao solicitar um teste diagnóstico há 4 
possibilidades: verdadeiro-positivo (anormal), 
positivo na ausência de doença (falso-positivo), 
verdadeiro-negativo (normal) e negativo na 
presença de doença (falso-negativo). 
 
Sensibilidade 
Capacidade de um teste diagnóstico identificar 
os verdadeiros positivos, nos indivíduos 
verdadeiramente doentes → é a chance de um 
teste ser positivo quando o indivíduo é doente: 
Aplicação clínica: excluir os doentes. 
Utilidade: quando as consequências de se deixar 
passar uma doença são consideráveis, isto pode 
acontecer quando houver razão para suspeitar de 
uma doença perigosa, mas tratável → TB, sífilis, 
doença de Hodking, ou suspeita de TVP. 
São usadas para descartar doenças com um 
resultado negativo, ou seja, a importância clínica 
de um teste sensível é quando é negativo. 
Falsos positivos e negativos: Quando um teste é 
sensível, raramente deixa de encontrar pessoas 
com a doença → ↓índice de falso-negativo. No 
entanto, está sujeito a encontrar falso-positivos 
Utiliza-se um teste mais sensível possível quando: 
1) A doença é grave (e não pode passar 
despercebida) 
2) A doença é tratável (existe chance de cura) 
3) Os resultados errados (falsos) não provocam 
traumas psicológico, econômico ou social para o 
indivíduo 
4) Triagem em bancos de sangue 
5) Outras triagens diagnósticas 
Especificidade 
Capacidade que o teste tem de detectar os 
verdadeiros negativos, ou seja, de diagnosticar 
corretamente os indivíduos sadios. Aplicação 
clínica: confirmar a doença. 
Utilidade: confirmar diagnóstico que tenha sido 
sugerido por outros dados. Raramente resultará 
em + na ausência da doença, gera poucos 
resultados falso-positivos, o que pode causar 
danos ao paciente tanto física, quanto emocional 
(teste anti-HIV). São necessários quando os 
resultados falso-positivos possam ser nocivos 
físico, emocional ou financeiramente → p.ex.: 
antes de serem diagnosticados com câncer, os 
pacientes devem ser submetidos a um diagnóstico 
histológico 
Importância clínica quando o resultado do teste 
for positivo. Raramente é positivo na ausência de 
doença → ↓ índice de falso-positivos. Podem 
ocorrer falso-negativos. 
 
 
 
Valor preditivo (diagnóstico) do teste 
Trata-se da probabilidade de ter a doença após 
o teste. Também chamado de probabilidade 
posterior, ou probabilidade pós-teste da doença: 
Capacidade do teste de predizer a doença ou a 
ausência dela, a partir de seus resultados positivos 
e negativos respectivamente → a probabilidade de 
ter a doença dados os resultados de um teste 
diagnóstico. 
Os valores preditivos respondem à pergunta: “Se 
o resultado do teste for meu paciente ser positivo 
(ou negativo), qual a probabilidade do meu 
paciente ter ou não a doença?” 
Valor preditivo positivo (VPP) 
É a probabilidade de ter a doença em um 
paciente com o teste positivo (anormal). 
É alto na especificidade → quanto mais 
específico o teste, maior será o seu VPP: mais 
confiante o clínico fica de que o teste positivo 
confirma o diagnóstico. 
Prevalência → quando a prevalência da doença 
for baixa, o VPP será baixo e vice-versa; p.ex.: Em 
uma população em que ninguém tenha a doença, 
todos os testes positivos (mesmo os mais 
específicos) serão falso-positivos. Portanto, à 
medida que a prevalência cai, o VPP cai também. 
 
 
Valor preditivo negativo (VPN) 
É a probabilidade de não ter a doença em um 
paciente com o teste negativo (normal). 
É alto na sensibilidade → quanto mais sensível o 
teste, maior será o seu VPN: mais confiante o 
clínico fica de que o resultado negativo do teste 
descarta a doença. 
Prevalência → quando a prevalência da doença 
for baixa, o VPN será alto e viceversa; 
p.ex.: *Em uma população em que todos os 
indivíduos possuem a doença a ser testada, todos 
os resultados negativos serão falsonegativos 
(mesmo os mais sensíveis). 
Vamos considerar um teste para COVID 
com especificidade de 99% (mais comum) e para 
a prevalência da doença, vamos utilizar 10,6%. Em 
uma população de 10.000 pessoas !! 
 
Resumindo: ↑prevalência → ↑VPP ↓VPN 
↓ prevalência → ↑VPN ↓VPP 
Probabilidade pré-teste 
A probabilidade de um paciente ter a doença 
antes que o resultado do teste diagnóstico seja 
conhecido. Utilidade: é especialmente útil para: 
*Interpretar os resultados de um teste diagnóstico 
*Selecionar 1 ou mais testes diagnósticos *Definir 
o início ou não da terapia (sem exames adicionais 
ou enquanto aguarda novos testes) *Decidir se 
vale a pena testar. 
Pode-se estimar a probabilidade pré-teste pormeio da prevalência: P = a + c / a + b +c + d – 
A probabilidade pré-teste é obtida por meio de 
grandes bancos de dados clínicos informatizados 
que são constantemente atualizados os quais 
estimam a probabilidade da doença, de acordo 
com várias combinações de achados clínicos. 
Apesar de ser um método baseado em 
estimativas, certamente possui maior acurácia do 
que apenas o julgamento implícito baseado em 
observações clínicas. 
Razão de Verossimilhança (RV) 
A razão de verossimilhança (ou razão de 
probabilidades) é uma forma alternativa de se 
descrever os testes diagnósticos: Resumem o 
mesmo tipo de informação que a sensibilidade e a 
especificidade. Podem ser usadas para calcular a 
probabilidade de doença depois de um teste 
positivo ou negativo 
Vantagens: *É menos suscetível a mudanças em 
função da prevalência da doença *Permite 
descrever a acurácia de um teste com resultados 
numéricos (p.ex.: exames hormonais e 
bioquímicos) em diversos pontos de corte de 
resultado, indo além da classificação simplória do 
teste como normal e anormal (feito quando se 
descreve a acurácia pela sensibilidade e 
especificidade) *Podem ser usadas em múltiplos 
níveis de resultados do teste, resultando em 
informações em diversos níveis também. 
Seu resultado é dado em chances, e expressa 
quantas vezes mais (ou menos) é provável 
encontrar um resultado x de um teste diagnóstico 
em pessoas doentes, em comparação com não 
doentes. 
Razão de verossimilhança positiva 
Associada ao teste positivo. Expressa quantas 
vezes é mais provável encontrar um resultado 
positivo em pessoas doentes quando comparado 
a não doentes → proporção de pessoas doentes 
com resultado positivo (sensibilidade) dividido 
pela proporção de pessoas sem a doença com 
resultado positivo (1- especificidade): 
*Quanto maior a RV+, melhor o teste 
*Quanto mais perto de 0 (zero), melhor será o 
teste 
*Para ser um bom teste, a RVP deve ser muito 
maior que 1 
*Um resultado positivo é mais provável de ser 
verdadeiro positivo (sensibilidade) do que falso-
positivo (1- especificidade) 
Razão de verossimilhança negativa 
Calculada quando o resultado do teste é 
negativo. Expressa quantas vezes é mais provável 
encontrar um resultado negativo em uma pessoa 
doente quando comparado a probabilidade dos 
não doentes → proporção de pessoas doentes 
com resultado negativo (1-sensibilidade) dividido 
pela proporção de pessoas sem a doença com 
resultado negativo (especificidade): 
*Quanto menor a RV-, melhor o teste 
*Quanto mais perto de 0 (zero), melhor será o 
teste 
*Um resultado negativo é mais provável de ser 
um verdadeiro resultado negativo (especificidade) 
do que um falso-negativo (1 - sensibilidade). 
Acurácia 
É a proporção de acertos, ou seja, o total de 
verdadeiramente positivos e verdadeiramente 
negativos, em relação à amostra estudada – 
Medidas acuradas são aquelas que se 
aproximam do valor verdadeiro → ao se realizar 
um teste diagnóstico, deseja-se que ele tenha uma 
↑acurácia, ou seja, que ele seja capaz de 
identificar a doença corretamente. 
Desejaremos uma elevada acurácia do teste 
quando: *A doença é importante, mas curável *Há 
possibilidade de consequências graves na 
identificação de falso-positivos e falsonegativos 
Precisão 
Relacionado ao grau de variação de um 
conjunto de medições → toda vez que se realiza 
um teste, os valores obtidos pela repetição se 
encontram dentro de um intervalo pequeno, mas 
não necessariamente o teste se encontraria 
correto. 
 
Testes diagnósticos múltiplos 
Utilizados quando o resultado de 1 teste resulta 
em uma probabilidade de doença que não é alta 
nem baixa o suficiente para tratar o paciente 
(algo entre 10 e 90%, por exemplo). 
Nestas situações, testes múltiplos aumentam ou 
reduzem de modo substancial a probabilidade da 
doença. Minimiza os resultados falso-positivos e 
falso-negativos 
Testes em paralelo 
É quando se realiza vários testes ao mesmo 
tempo, e um resultado positivo é considerado 
evidência da doença. 
Utilidade: são geralmente solicitados quando é 
necessária uma avaliação rápida → pacientes 
hospitalizados ou de emergência; casos de 
pacientes ambulatoriais que não podem voltar 
com facilidade (não se locomovem sozinhos ou 
vêm de longe) – 
Características dos testes em paralelo: Aumenta 
a sensibilidade e, portanto, o valor preditivo 
negativo (VPN) → existe maior probabilidade de 
diagnósticos falso-positivos. Especificidade e valor 
preditivo positivo (VPP) são mais baixos do que 
para cada um dos testes isolados. 
Sensibilidade combinada dos testes em paralelo 
pode ser calculada utilizando-se as regras para o 
cálculo da probabilidade para a união de 2 eventos 
independentes: Sp = SA + SB – SA x SB 
O resultado negativo somente será considerado 
se os 2 testes resultarem negativos. Assim, 
utilizando-se as regras para o cálculo a 
especificidade combinada dos teses em paralelo 
pode ser calculada como: Ep = EA x EB 
*Onde, Ep = especificidade combinada dos testes 
em paralelo EA = especificidade do teste A; EB = 
especificidade do teste B. 
 
Testes em série 
É quando são realizados vários testes 
consecutivos, com a decisão de solicitar o 
próximo teste da série se baseando no resultado 
do teste anterior. 
Nesse caso, todos os testes precisam ter um 
valor positivo para que o diagnóstico seja feito (o 
processo diagnóstico é interrompido com um 
resultado negativo). 
Utilidade: são utilizados em situações clínicas em 
que não há necessidade de uma rápida avaliação 
→ consultórios médicos; clínicas em que os 
pacientes são acompanhados a algum tempo. 
Também são usados quando alguns dos testes são 
caros ou arriscados, que são utilizados apenas 
após os mais simples e seguros sugerirem a 
doença. 
P.ex.: *1º. Na gravidez, idade materna, exames 
de sangue e USG são utilizados para identificar as 
gestações de ↑risco para bebês com síndrome de 
Down *2º. Somente após os exames sugerirem 
↑risco, é realizada biópsia de vilosidade coriônica 
ou amniocentese, que são exames que trazem 
risco de aborto. 
Características dos testes em série: *Aumentam 
a especificidade e o VPP *Reduzem a 
sensibilidade e o VPN. 
A sensibilidade combinada dos testes em série 
pode ser calculada utilizando-se as regras para o 
cálculo da probabilidade para a interseção de 2 
eventos: Ss = SA x SB 
*Onde, Ss = sensibilidade combinada dos testes 
em série; SA = sensibilidade do teste A; SB = 
sensibilidade do teste B. 
A especificidade combinada dos testes em série 
pode ser calculada, da seguinte forma: Es = EA + 
EB - EA x EB 
*Onde, Es = especificidade combinada dos testes 
em série; EA = especificidade do teste A; EB = 
especificidade do teste B. 
Curva ROC 
Trata-se de um gráfico que ajuda a decidir qual o 
ponto de corte de uma distribuição, de modo a 
definir os níveis de sensibilidade e especificidade 
mais adequ[ados. 
Escolhe-se os valores cut off point conforme o 
interesse em aumentar a sensibilidade ou a 
especificidade. 
 
À medida que um critério para o teste positivo 
tona-se mais rigoroso, o ponto da curva 
correspondente a sensibilidade e a especificidade 
(A) movimenta-se para baixo e esquerda 
(↓sensibilidade e ↑especificidade). 
Se adotar um critério menos evidente, para 
identificar os positivos, o ponto da curva (B) 
movimenta-se para cima e direita 
(↑sensibilidade ↓especificidade). Permite 
comparar 2 ou mais exames diagnósticos. 
 
Geralmente, o melhor ponto de corte fica 
próximo ao “ombro” da curva. As curvas ROC 
permitem quantificar a acurácia de um teste 
diagnóstico, já que esta é proporcional à área sob 
a curva ROC → quanto maior for a área sob a 
curva, mais acurado (melhor) será o teste. 
É aí que entra a Area Under the Curve (AUC), a 
área do gráfico que fica sob a curva. 
O valor do AUC varia de 0,0 até 1,0, ou de 0% a100%. Quanto maior o AUC, melhor. 
A curva será útil, também, na comparação de 
testes diagnósticos, tendo um teste uma exatidão 
um tanto maior quando maior for a área sob a 
curva de ROC → a visualização de 2 testes na 
curva permite escolher qual deles é o melhor. 
 
Curva 1 – Modelo perfeito: a medida que o o 
modelo nunca comete um falso positivo e a taxa 
de verdadeiro positivo está sempre em 100%. 
Curva 2 – Modelo usual: comete alguns falsos 
positivos e falsos negativos. 
Curva 3 – Modelo que não agrega: um modelo 
que não agrega nada a mais em relação a chutes 
aleatórios. 
Melhor ponto: B 
Nesse exemplo, o teste A tem melhor acurácia 
que o teste B (teste inválido: os seus resultados 
não são melhores do que os da chance). 
O ponto 1 confere maior valor de sensibilidade e 
especificidade; o 2 confere maior sensibilidade, 
porém menor especificidade e já o 3, maior 
especificidade, porém, menor sensibilidade 
Quanto maior o poder do teste em discriminar os 
indivíduos doentes e não doentes, mais a curva se 
aproxima do canto superior esquerdo, no ponto 
que representa a sensibilidade e 1-especificidade 
do melhor valor de corte. 
O valor do ponto de corte é definido com um 
valor que pode ser selecionado arbitrariamente 
pelo pesquisador entre os valores possíveis para a 
variável de decisão, acima do qual o paciente é 
classificado como positivo (teste positivo, paciente 
com a doença) e abaixo do qual é classificado 
como negativo (teste de diagnóstico negativo, 
ausência de doença).