Parâmetros de testes diagnósticos

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Parâmetros de testes
diagnósticos.
Tabela de contingência
O paciente tem a doença e o teste/exame
tem um resultado positivo (o resultado do
teste é verdadeiro positivo).
O paciente não tem a doença e o
teste/exame tem um resultado positivo
(o resultado do teste é falso positivo)
O paciente tem a doença e o
teste/exame tem um resultado
negativo (o resultado do teste é
falso negativo).
O paciente não tem a doença e o
teste/ exame tem um resultado
negativo (o resultado do teste é
verdadeiro negativo)
Probabilidade pré-teste
Reflete a proporção de pacientes com características semelhantes, 
na qual a doença em questão seria esperada.
100% ————— VP+FP+FN+VN.
P% —————— VP+FN
Prevalência
- Representa a porcentagem de
pessoas doentes de uma determinada
população.
- Cálculo
100% ———— VP+FP+FN+VN.
FF% ————— VP+VN
Eficiência
- Representa o desempenho ou validade
do teste/exame.
- É a porcentagem de testes com resultado
verdadeiro positivo e verdadeiro negativo
num total de testes realizados.
Cálculo: 
 
Acurácia
- É o grau de diferença entre o valor
verdadeiro e o valor obtido pelo teste.
- Em um exame laboratorial, representa
a probabilidade de o teste acertar o
diagnóstico (ou seja, de o teste ser
verdadeiro positivo ou verdadeiro
negativo)
Precisão
- Em um exame laboratorial, representa
a reprodutibilidade dos valores obtidos
em medidas sucessivas de uma mesma
amostra.
- O ideal é que tanto a acurácia quando
a precisão sejam altas, sendo
completamente inútil o procedimento
em que ambas são baixas.
VP = verdadeiro
positivo.
FP = falso positivo.
FN = falso negativo.
VN = verdadeiro
negativo
- É a probabilidade/capacidade de um teste/ exame
ser positivo em pacientes doentes.
- A sensibilidade do teste aplica-se a pacientes com a
doença. Quando a taxa de sensibilidade for 100%
significa que todos os doentes darão resultado
positivo no teste e não haverá nenhum falso negativo .
Sensibilidade
Cálculo:
- 100% ——— VP+FN.
- S% ———— VP
S =verdadeiros positivos (VP) / total de
sabiamente doentes (VP+FN) .
Especificidade
- É a probabilidade/capacidade de um teste/
 exame ser negativo em pacientes saudáveis.
- A especificidade do teste aplica-se a pacientes
sem doença (saudáveis).Quando a taxa de
especificidade for 100% significa que todos os
saudáveis darão resultado negativo no teste.
Cálculo:
- 100% ———— FP+VN.
- E% ————— VN.
 
 E = verdadeiros negativos (VN) / total de
sabidamente não doentes (FP+VN).
Probabilidade da doença considerando que os resultados dos testes sejam
positivos ou negativos.
Probabilidade pós teste
Valor preditivo positivo (VPP).
- Avalia a probabilidade de doença em
um paciente cujo teste/exame tem um
resultado positivo (ou seja, possibilita
identificar a probabilidade de um paciente
com teste positivo ter a doença) .
- É a proporção de verdadeiro-positivos
entre os indivíduos com teste positivo .
Valor preditivo negativo (VPN).
- Avalia a probabilidade de um paciente
não ter a doença quando o resultado do
teste/exame é negativo (ou seja,
possibilita identificar a probabilidade de
um paciente com teste negativo não ter a
doença).
- É a proporção de verdadeiros negativos
entre indivíduos com teste/exame
negativo
100% ————— VP+FP.
VPP% ————— VP.
Cálculo:
 
 VPP = verdadeiros positivos
(VP) / total de testes positivos
(VP+FP) .
 100% ———— FN+VN
VPN% ———— VN
Cálculo:
VPN = verdadeiros negativos
(VN) / total de testes
negativos (VN+FN) .
Exames laboratoriais e de imagem têm seus limites (de detecção e/ou de qualificação), pois há
situações em que a intensidade do que está se buscando é tão diminuída que não é detectável e/ou
quantificável.
I. Limite de detecção
- É a menor quantidade do analito
presente em uma amostra que pode ser
detectado, porém não necessariamente
quantificado, sob as condições
experimentais estabelecidas.
- Se relaciona à presença ou ausência
Limite de quantificação:
- É a menor quantidade do analito em
uma amostra que pode se 
 determinada com precisão e exatidão
aceitáveis sob as condições
experimentais estabelecidas. 
- Se relaciona aos valores numéricos
exatos
Limites
Uma curva ROC demonstra graficamente a reação entre o índice de verdadeiro positivos (sensibilidade) e o
índice de falso positivos (100% menos a especificidade), quando o critério de decisão preditivo (cut off
points) varia sistematicamente entre O e 100% (ou seja, as curvas ROC demonstram o balanço entre o índice
de verdadeiro-positivos e o índice de falso-positivos de um teste qualquer).
Curva de ROC
O gráfico possui 2 eixos nos
quais:
O eixo das ordens representa a taxa de
sensibilidade (ou taxa de verdadeiro-
positivo) de um teste para diferentes cut offs.
O eixo das abcissas representa a taxa de
especificidade (ou taxa de falso-positivo) para
os mesmos diferentes cut offs.
As curvas ROC podem ser utilizadas formalmente para comparar as capacidades preditivas de dois testes,
analisando a áre sob a curva ROC de cada um: quanto melhor o teste (melhor direção), maior a área sob a curva.