Resumo de Formação Científica IV - 2ª Av

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Resumo de Formação Científica IV – 2ª Avaliação 
1. Validade dos Testes Diagnósticos: 
 Tabela 2x2: Cada evento é um dado dicotômico. 
Novo Teste 
Teste-Padrão 
Total 
Doente Não-Doente 
Sim a (VP) b (FP) a + b 
Não c (FN) d (VN) c + d 
Total a + c b + d N 
a – pessoas doentes nas quais o novo teste deu resultado positivo, coincidente com o teste-padrão. 
Verdadeiro Positivo 
b – pessoas não-doentes cujo resultado do novo teste deu positivo, não coincidindo com o teste-
padrão. Falso Positivo 
c – pessoas doentes com resultado negativo no novo teste, não coincidindo com o teste-padrão. Falso 
Negativo 
d – indivíduos não doentes para os quais o novo teste deu negativo, coincidindo com o teste padrão. 
Verdadeiro Negativo 
 Sensibilidade: é a probabilidade/capacidade do novo teste dar positivo na presença da doença 
no indivíduo. Obs.: Toda vez que a sensibilidade do teste falha, o erro se acumula em c (FN). 
S = VP / DOENTES = VP / VF + FN = a / a + c 
S = Probabilidade x {T+/D+} 
 Especificidade: é a capacidade do teste em dar negativo para a ausência da doença. Obs.: 
Toda vez que o teste falha na sua especificidade, os erros se acumulam em b (FP). 
E = VN / NÃO-DOENTES = VN / FP + VN = b / b + d 
E = Probabilidade x {T-/D-} 
Obs.: A análise de sensibilidade e especificidade são os indicadores estáveis (não se modificam com 
a proporção de doentes e não-doentes da população) e são analisados na vertical da tabela 2x2 
(colunas), não dependendo da prevalência. 
 
 
 
Respostas: 
S = a / a + c = 82 / 82 + 8 = 82 / 90 = 0,911 x 100 = 91,1% 
E = b / b + d = 120/150 = 0,8 x 100 = 80% 
VPP = a / a + b = 82 / 112 = 0,732 x 100 = 73,2% 
VPN = d / c + d = 120 / 128 = 0,938 X 100 = 93,8% 
 Valor Preditivo Positivo: é a proporção de verdadeiros positivos sobre o total de positivos. 
Probabilidade de estar doente se o teste der positivo. O resultado do VPP indica quantos 
realmente eram doentes. 
VPP = VP / Positivos (do novo teste = VP + FP) = a / a +b 
VPP = Probabilidade x {D+/T+} 
 Valor Preditivo Negativo: O resultado do VPN indica quantos realmente não eram doentes. 
VPN = VN / Negativos (FN + VN) = d / c + d 
VPN = Probabilidade x {D-/T-} 
Obs: VPP e VPN são valores que se trabalham nas duas linhas (horizontal). O denominador é baseado 
nos resultados do novo teste em estudo. Na S e na E, o denominador é fornecido pelo teste-padrão. 
 Acurácia: é a coincidência do acerto do resultado do novo teste com o teste padrão. 
A = a + d / Total = 82 + 120 / 240 = 0,841 A = VP + VN / N 
 Prevalência Real: é a fornecida pelo teste-padrão. 
PR = a + c / Total = 82 + 8 / 240 = 0,375 
 Prevalência Aparente: é a fornecida pelo novo teste. 
PA = a + b / Total = 82 + 30 / 240 = 0,466 
 Tipos de Exames: clínicos, laboratoriais, por imagem e anatomopatológico. 
 Doente = anormal = positivo 
 Não-doente = normal = negativo 
 Teoria das Probabilidades 
Com o desenvolvimento do novo teste, é preciso a aplicação do teste-padrão primeiramente 
para receber os x doentes. Depois, aplica-se o novo teste com os mesmos x doentes e avaliar. 
 
 
 
 
 
 
 
Novo Teste 
Teste-Padrão 
Total 
Doente Não-Doente 
Sim VP FP VP + FP 
Não FN VN FN + VN 
Total VP + FN FP + VN Total 
 Razão de Verossimilhança: método de avaliação do desempenho, sintetiza E, S, VPP e 
VPN. 
RV + = Sensibilidade / 1 – Especificidade = 
 
RV - = 1 – Sensibilidade / Especificidade = 
 
Obs.: RV + é a comparação do resultado positivo entre os doentes e positivos para os não-
doentes. RV – é a comparação da chance do resultado negativo entre os doentes e os resultados 
negativos entre os não-doentes. 
Obs.: Quanto maior for o RV+, melhor o teste. 
Obs.: Quanto menor for o RV-, melhor o teste. 
5.1 
RV +70 = S / 1 – E = 98,6 / 100 – 8,8 = 98,6% / 91,2% = 1,08 x 100 = 108, ou seja, 
para cada 108 VP entre os doentes, eu tenho 100 FP entre os não-doentes. 
RV -70 = 1 – S / E = 100 – 98,6 / 8,8 = 1,4% / 8,8% = 0,16 x 100 = 16, ou seja, para 
cada 16 FN entre os não doentes, eu tenho 100 VN entre os doentes. 
 
RV +100 = 85,7% / 100% – 84,1% = 85,7% / 15,9% = 5,39 x 100 = 539, ou seja, para 
cada 539 VP entre os doentes, eu tenho 100 FP entre os não-doentes. 
RV -100 = 100 – 85,7 / 84,1 = 0,17, ou seja, para cada 17 FN entre os doentes, eu tenho 
100 VN entre os não-doentes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ponto A – Ponto de corte classificando como positivo todos os diabéticos e uma parcela dos 
não-doentes  Falso Positivo. 
Baixo Ponto de Corte  Baixa sensibilidade e alta especificidade. 
Ponto B – Classificação correta de todos os sadios, entretanto, muitos indivíduos doentes 
seriam classificados como negativos  Falso Negativo. 
Alto Ponto de Corte  Alta sensibilidade e baixa especificidade. 
Ponto C – Ponto ideal do ponto de vista estatístico – equilíbrio. Nem muitos falso positivos, 
nem muitos falsos negativos. 
 
Exercício: 
Os resultados de triagem visual de 411 escolares, feita por professores de ensino de primeiro 
grau, foram comparados com os realizados por oftalmologistas, nas mesmas crianças. Os 
achados foram os seguintes: 
a) Verdadeiros positivos: 56 alunos; 
b) Falso-positivos: 5 alunos; 
c) Falso-negativos: 48 alunos; 
d) Verdadeiros negativos: 302. 
Monte a Tabela 2x2 e calcule a sensibilidade, a especificidade e os valores preditivos positivo 
e negativo.