Bioestatística- Sensibilidade, Especificidade, Valor preditivo, Curva ROC

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Bioestatística
*Sensibilidade, Especificidade, Valor preditivo, Curva ROC:
Teste de diagnóstico: são testes que servem para identificar grupos de pessoas que estão tendo a condição ou estão livre dela. Na prática isso é utilizado para práticas intervencionistas, isto é, testes para detectar na atenção primária. A acurácia é o método utilizado para garantir a confiabilidade de um teste.
 ex: HIV
 Na atenção primária: pessoa com a doença, mas sem sintomas;
 Na atenção secundária: pessoa doente, mas se quer confirmar o diagnóstico; 
Valor preditivo: é a outra forma de se medir a acuraria de um teste, logo é a probabilidade de um exame ser positivo quando ele é realmente positivo, ou seja, quão confiável é esse exame quando se testa uma população. Pode-se ser os valores preditivos:
 -Positivo:
 -Negativo:
 
 ATENÇAO: a sensibilidade e especificidade são valores fixos naquele grupo testado, isto é, sendo inerente a testagem e não se alteram com outro fatores. Já o valor preditivo irá demonstrar as chances de um teste realmente ser verdadeiro e se altera com a prevalência daquele evento de maneira direta (aumenta um aumenta o outro). [Incidência: casos novos; Prevalência: casos novos+ existentes] 
Exemplo: ‘’em um academia foi testado X jovens para doença coronariana com um teste de esforço, aonde foi identificado 1 jovem + para esse teste, mas a probabilidade desse teste ser verdadeiro para esse caso é baixo devido as condições (idade etc), então o valor preditivo em uma população cuja incidência é baixa é baixo também’’ 
Conceitos:
 -Sensibilidade: é a probabilidade de um teste dar + dado que o indivíduo tenha a doença; o teste é feito sensibilidade=verdadeiros positivos/doentes
 O resultado de ambos é dado em %
 -Especificidade: é a probabilidade de um teste dar – dado que o indivíduo não tenha a doença; o teste é especificidade=verdadeiro negativos/ não doentes
 Exemplo: Uma vez determinada uma doença, como a gripe, aplica-se um teste de detecção. Dessa forma, o teste segue os seguintes passos;
 1ºDeterminar uma população;
 2ºDeterminar quem são os gripados e quem não são, como; T=200 aonde D=100 e N/D=100;
 3ºMontar o teste: nesse caso já sabemos a população doente e se faz os testes em ambos, porém em uma parte deu verdadeiro positivo (VP), Falso Negativo (FN) e na outra Falso Positivo (FP) e Verdadeiro Negativo (VN)
 
 ‘’Mas de onde vem esses falsos? Eles são importantes para algum dado da pesquisa?
 Deve-se ressaltar, de início, que quando um teste possui alta especificidade ou alta sensibilidade é usado sim, embora apresente alguns problemas. O teste muito sensível é utilizado para doenças que não se pode passar batido, como uma doença infectocontagiosa. Já a especificidade aumentada é utilizada como quando se tem uma doença incurável ou o resultado falso positivo poderia trazer um trauma psicológico, como é o caso do HIV ou câncer;
 Logo a baixo na explicação da curva ROC observa-se que quando é determinado um limiar ocorre uma interseção entre as curvas, ou seja, considerando que uma quantidade X de partículas virais no exemplo da gripe seja o parâmetro para fazer a testagem, uma parte da população:
 -Doentes que serão considerados negativos, logo a quantidade mínima de partículas para apresentar positividade no teste, mas não apresenta os sintomas Falso negativo;
 -Não são doentes mas são consideradas positivas, logo tendo pouca quantidade para ser considerado positivo, mas não apresenta os sintomas Falso positivo; 
 Dessa forma, havendo muitas variáveis em um teste, por isso a curva ROC busca evitar esse tipo de acontecimento dependendo do tipo de teste a ser utilizado (alta especificidade ou sensibilidade; 
Exemplo 1: Teste para gripe com limiar mínimo de detecção de partículas do agente com sensibilidade média
 
 Exemplo 2: Teste de alta sensibilidade para as partículas, com limiar muito especifico Consideramos muitos que não têm a doença como positivo, gerando muito falso positivo, isto é, deixando o teste muito sensível ele acaba perdendo a especificidade, gerando muito falso positivo;
 
 Exemplo 3: Teste com especificidade muito elevada ocorreria a diminuição da sensibilidade, gerando muito falso negativo; 
 
Atenção: a sensibilidade e a especificidade não são valores fixos para um determinado teste, logo cada teste de diagnóstico necessita de uma curva especifica;
 Nota-se: 
 -‘’Teste muito sensível’’ = detecta muito bem os doentes, porém elevado número de falso positivo;
 -‘’Teste muito especifico’’= detecta muito bem os não doentes, mas tem muito falso negativo;
 -Curva ROC: serve para determinar pontos de parâmetros, isto é, a partir de qual ponto consideramos o teste + ou -; ponto de corte. 
 -Sinal de sintoma podem ser usados nos parâmetros de sensibilidade e especificidade:
 1.Sinal/Sintoma muito sensível= aparece em quase todos os doentes;
 2.Sinal/sintoma muito especifico= ausência deles exclui a doença
 -Curácia Diagnóstica: é o valor mais próximo que um teste pode chegar em % para ser verdadeiro, isto é, a proximidade de um resultado com seu valor de referência real;
 -Curva ROC (Receiver Operating Characteristic curve = Curva de Operação do Receptor): a curva é a representação gráfica da sensibilidade e especificidade em um eixo cartesiano, onde temos:
 1.Eixo Y: True Positive Rate Sensibilidade que são os verdadeiros positivos 
 2.Eixo X: False positive rate Especificidade 
que são os falsos positivos
 4.Curva:
 3.A área do eixo traçado: 
 >Área abaixo da curva: varia de 0,5-1 demonstrando que: quando maior a áera maior é a acurácia do teste, isto é, quanto mais próximo de 1; 
 nota: Curva ideal e a outra sem capacidade de diagnóstica
 1º Essa primeira tem 100% de sensibilidade e especificidade, portanto 0% de falso positivo.
 2º Essa segunda é o extremo oposto;
*Importante lembrar:
 -Teste rápido é para triagem, por isso ele é muito sensível, pois é necessário que a doença pesquisada não passe devido sua periculosidade. Assim, podendo ter falsos positivos. Dessa forma, é importante o paciente está ciente da possibilidade de haver um falso-negativo durante seu teste, por isso é importante haver exames complementares mais específicos para descartar a possibilidade. 
Exemplo: 
 Teste rápido para HIV 
 + outros testes para confirmar
. - verdadeiro negativo devido esse teste ser muito sensível
 -Testes em série: são os testes que se complementam para fechar diagnóstico;
 Exemplo:
 . –Teste em paralelo: são testes feitos para identificar uma patologia, mas apresentam sensibilidade e especificidade diferentes;
 exemplo: CA de próstata
... pode-se analisar primeiro o PSA ao mesmo tempo que realiza-se o toque retal no mesmo período de coleta. Se houver uma alteração importante, usa-se um 3º meio, a biopsia. 
Atenção: O VDRL e o teste rápido para sífilis
 É um teste extremamente sensível que funciona a partir de titulação, isto é, pode dar positivo mesmo não tendo o treponema, como doença auto-imune ou TB, havendo muito falso postivo. Por isso o FTABS é o teste mais específico, pois ele procura o treponema. O paciente infectado pelo agenda da sífilis devem passar pela triagem, idealmente seria bom fazer o teste em paralelo, porém como o tratamento é ‘’simples’’ com penicilina, um paciente que + no teste rápido ou VDRL, inicia-se o tratamento, mas solicita-se o FTABS;