- Como avaliar a qualidade das medidas?
- Validade
- Sensibilidade e Especificidade
- Valor preditivo positivo e negativo
- Confiabilidade das medidas
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Como avaliar a qualidade das medidas?
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Validade ou Acurácia
Habilidade de diferenciar entre quem tem ou não tem a doença.
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Confiabilidade ou Precisão
Capacidade do teste de reproduzir os mesmo resultados.
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Um diagnóstico preciso e confiável é fundamental para o tratamento adequado de uma condição médica, e os testes diagnósticos são uma das principais ferramentas usadas pelos profissionais de saúde para chegar a um diagnóstico.
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Se um teste diagnóstico não for válido ou confiável, pode levar a diagnósticos incorretos ou atrasos no tratamento adequado, o que pode ter sérias consequências para a saúde do paciente. Além disso, testes diagnósticos inválidos ou pouco confiáveis podem levar a custos desnecessários e desperdício de recursos de saúde.
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O uso de testes de diagnóstico validados e tenham uma confiabilidade aceitável inclui a avaliação cuidadosa da sensibilidade e especificidade do teste, bem como a confiabilidade entre avaliadores ou métodos de medição.
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A avaliação cuidadosa da validade e confiabilidade dos testes diagnósticos pode ajudar a garantir que os pacientes recebam o diagnóstico correto e o tratamento adequado, reduzindo o risco de erros médicos e melhorando os resultados clínicos. Além disso, pode ajudar a reduzir os custos desnecessários e melhorar a eficiência dos serviços de saúde.
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Validade
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Teste ou exame tem por objetivo classificar os indivíduos em duas categorias mutuamente excludentes:
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Doentes ou não doentes.
- Com pneumonia vs sem pneumonia
- Com depressão vs sem depressão
- Com obesidade vs sem obesidade
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A validade de um teste alterado pode ser avaliada por meio de comparação entre o resultado de um dado teste e o resultado do teste padrão-ouro em um mesmo indivíduo.
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Como avaliar um teste diagnóstico
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É importante saber:
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- Qual o percentual de indivíduos realmente doentes, (positivos) no teste padrão-ouro, é positivono teste X?
- Qual o percentual de indivíduos não doentes, (negativos) no teste padrão-ouro, é negativo no teste X?
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Mas, por quê precisamos saber a validade de um teste diagnóstico?
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Por quê não usamos somente um teste padrão-ouro para o diagnóstico?
Porque a primeira escolha para um teste é geralmente o mais simples, o mais barato, o que oferece menos risco para ser realizado e o que é mais acessível.
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Padrão-ouro ou referência
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Padrão ouro: biópsia de tecido mamário. A detecção de um tecido alterado é certeza da presença de câncer. Porém, a biópsia é um exame invasivo e caro, realizado apenas por profissional médico em unidade hospitalar.
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Mamografia: Teste diagnóstico mais usado, mais barato, não invasivo, realizado por técnicos. Requer médico apenas para sua interpretação.
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MAS… Uma mamografia alterada não é certeza da existência de um câncer. Geralmente, após uma mamografia alterada, uma paciente realiza uma biópsia para confirmar o diagnóstico de câncer.
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Sensibilidade e Especificidade
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A validade de um teste é a habilidade do teste diferenciar quem tem e quem não tem uma determinada doença.
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A validade de um teste possui dois componentes:
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- Sensibilidade: É a capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos com a condição de interesse, ou seja, a proporção de casos positivos que são corretamente detectados pelo teste. Quanto maior a sensibilidade, menor a chance de resultados falsos negativos.
- Especificidade: É a capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos sem a condição de interesse, ou seja, a proporção de casos negativos que são corretamente excluídos pelo teste. Quanto maior a especificidade, menor a chance de resultados falsos positivos.
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Sensibilidade e Especificidade de teste de diagnóstico
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Passos para estimar a sensibilidade e especificidade de um teste de diagnóstico:
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- Selecionar um teste de referência ou padrão-ouro que separe corretamente indivíduos doentes de sadios.
- Aplicar o teste padrão ouro e classificar as pessoas com a doença (“positivos” no teste padrão-ouro) e sem a doença (“negativos” no teste padrão-ouro).
- Aplicar o teste novo na mesma população e classificar os indivíduos positivos e negativos no teste novo.
- Fazer uma tabela 2×2 comparando os resultados nos dois teste (padrão-ouro e teste novo).
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Na comparação entre o teste novo e o padrão-ouro as seguintes situações podem ocorrer:
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Resultado Verdadeiro Positivo (VP): o teste novo é positivo e o indivíduo tem a doença.
Resultado Falso Positivo (FP): o teste novo é positivo e o indivíduo não tem a doença.
Resultado Falso Negativo (FN): o teste novo é negativo e o indivíduo tem a doença.
Resultado Verdadeiro Negativo (VN): o teste novo é negativo e o indivíduo não apresenta a doença.
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Sensibilidade
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É a probabilidade de um teste dar positivo na presença da doença, isto é:
Avalia a capacidade do teste detectar uma doença quando ela está presente (identificar corretamente os indivíduos que tem a doença).
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Sensibilidade (%) = [a/ (a + c)] x 100
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Especificidade
E a probabilidade de um teste dar negativo na ausência da doença, isto é:
Avalia a capacidade do teste afastar a doença quando ela está ausente (identificar corretamente os que não tem a doença).
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Especificidade (%) = [d / (b+d)] x 100
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Em geral, existe uma relação inversa entre a sensibilidade e a especificidade. Isso significa que aumentar a sensibilidade de um teste muitas vezes resulta em uma diminuição da especificidade, e vice-versa. O equilíbrio entre sensibilidade e especificidade depende do contexto clínico e dos objetivos do teste. Em alguns casos, é preferível maximizar a sensibilidade para minimizar falsos negativos (Ex: Rastreamento populacional, teste mais barato e menos invasivo), enquanto em outros casos é mais importante maximizar a especificidade para minimizar falsos positivos (Ex: Em situações de alta gravidade clínica, necessidade de diagnóstico rápido e preciso).
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- Se o resultado do teste é positivo no paciente, qual é a probabilidade desse paciente ter a doença?
- Qual a proporção de pacientes com testes positivos realmente tem a doença?
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Valor preditivo positivo
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O Valor Preditivo Positivo (VPP) é a probabilidade de que um resultado positivo em um teste de diagnóstico realmente indique a presença da doença ou condição em questão. Em outras palavras, o VPP nos fornece uma medida de confiança de que um indivíduo com um resultado positivo no teste realmente tem a doença em questão. Quanto maior o VPP, maior a confiabilidade do teste em identificar corretamente os casos verdadeiros.
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Importante no rastreamento de doenças ➔ Se rastrearmos a população, que proporção de pessoas com a doença serão corretamente identificadas?
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VPP = 80/180 = 44%
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- Se o resultado do teste é negativo no paciente, qual é a probabilidade desse paciente não ter a doença?
- Qual a proporção de pacientes com testes negativos realmente não tem a doença?
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Valor preditivo negativo
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Por outro lado, o Valor Preditivo Negativo (VPN) é a probabilidade de que um resultado negativo em um teste de diagnóstico seja verdadeiramente negativo, ou seja, a probabilidade de que um indivíduo com resultado negativo não tenha a doença em questão. O VPN é importante para descartar a presença da doença em pacientes com resultados negativos, fornecendo uma medida de segurança para excluir a possibilidade de um falso negativo.
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VPN = 800/820 = 97,6%
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Tanto o VPP quanto o VPN são essenciais para a interpretação correta dos resultados dos testes de diagnóstico. Dependendo do contexto clínico e da gravidade da doença em questão, a importância relativa dessas métricas pode variar. Em alguns casos, é fundamental maximizar o VPP para garantir que os pacientes com resultados positivos recebam tratamento adequado o mais rápido possível. Em outros casos, o foco pode estar em maximizar o VPN para garantir que os pacientes com resultados negativos sejam corretamente descartados e não submetidos a tratamentos desnecessários.
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É importante ter em mente que o VPP não é uma propriedade fixa do teste, mas sim uma medida que pode variar dependendo dos fatores acima mencionados. Portanto, é essencial considerar todos esses elementos ao interpretar os resultados de um teste de diagnóstico e não se basear exclusivamente no VPP para tomar decisões clínicas.
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O Valor Preditivo Positivo (VPP) é impactado por vários fatores, sendo os principais:
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- Prevalência da doença na população: Em uma população com baixa prevalência da doença, mesmo um teste com alta especificidade pode apresentar um VPP relativamente baixo, o que significa que um resultado positivo pode ser menos confiável. Da mesma forma, em uma população com alta prevalência da doença, mesmo um teste com especificidade moderada pode ter um VPP alto.
- Especificidade do teste: Uma alta especificidade reduz a probabilidade de resultados falsos positivos, o que contribui para um maior VPP.
- Qualidade da amostra: A qualidade da amostra coletada para o teste pode afetar o VPP. Se houver erros na coleta, armazenamento ou transporte da amostra, isso pode levar a resultados imprecisos e impactar negativamente o VPP.
- Variação do resultado do teste: Alguns testes de diagnóstico podem ter uma variação nos resultados, mesmo quando repetidos no mesmo indivíduo. Essa variação pode afetar o VPP, especialmente se houver uma sobreposição entre os valores de corte para resultados positivos e negativos.
- Fatores de confusão: Existem fatores que podem levar a resultados falsos positivos, como a presença de outras condições médicas ou a utilização de medicamentos que possam interferir no resultado do teste. Esses fatores podem diminuir o VPP, uma vez que resultam em resultados positivos incorretos.
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Valor preditivo positivo em função da prevalência da doença
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Sensibilidade de 99%
Especificidade de 95%
Prevalência da doença = 1%
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Sensibilidade de 99%
Especificidade de 95%
Prevalência da doença = 10%
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Um mesmo teste (com mesma especificidade e sensibilidade) pode ter valores preditivos muito diferentes quando é aplicado em populações de alto risco (alta prevalência ) ou baixo risco (baixa prevalência).
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Em doenças raras, nas quais o VPP geralmente é baixo o que podemos fazer para melhorar o VPP?
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Aumentar da especificidade do teste.
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Sensibilidade de 99%
Especificidade de 95%
Prevalência da doença = 1%
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Sensibilidade de 99%
Especificidade de 99%
Prevalência da doença = 1%
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Confiabilidade das medidas
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Os resultados obtidos podem ser reproduzidos se a medida (teste) for repetida?
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- Sinônimos: Precisão, reprodutibilidade, consistência;
- Valores devem se repetir emcada aferição;
- As medidas sofrem interferência da variabilidade devida ao acaso, ou erro aleatório;
- Quanto maior o erro (variabilidade) menor a precisão da aferição.
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A confiabilidade ou reprodutibilidade em testes diagnósticos em saúde refere-se à consistência e precisão dos resultados obtidos quando o mesmo teste é repetido em condições semelhantes.
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A confiabilidade/reprodutibilidade em testes diagnósticos enfrenta desafios. Um desafio comum é a variabilidade intrínseca da própria condição ou doença sendo testada. Por exemplo, condições que apresentam flutuações naturais nos sintomas ou marcadores biológicos podem dificultar a obtenção de resultados consistentes em diferentes momentos.
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Além disso, a falta de padronização dos procedimentos de coleta de amostras, calibração de equipamentos e interpretação dos resultados também pode afetar a confiabilidade dos testes diagnósticos.
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O percentual de concordância é uma medida utilizada para quantificar o grau de acordo ou concordância entre duas ou mais observações ou avaliações em um determinado teste ou medida. Ele representa a proporção ou a porcentagem de casos em que os avaliadores concordam em relação aos casos totais avaliados.
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Percentual de concordância:
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- Proporção de concordâncias entre duas medidas de um mesmo fenômeno;
- Não leva em consideração a concordância devido ao acaso (chance).
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*Ou pelo mesmo examinador ou utilizando–se o mesmo instrumento em duas ocasiões diferentes.
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No entanto, é importante notar que essa medida pode ser influenciada pela prevalência da condição avaliada. Em casos onde a condição é muito rara ou muito comum, o percentual de concordância pode não ser uma medida adequada, sendo necessário considerar outras medidas de concordância, como o coeficiente de kappa, que leva em conta o acaso na concordância além da simples proporção de concordância observada. Dessa forma, o coeficiente kappa ajuda a evitar que uma concordância aparente seja simplesmente devida à probabilidade de acerto aleatório.
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Em que extensão a leitura de dois observadores concordam além do que esperaríamos ao acaso?
As medidas avaliadas podem ser provenientes:
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- De um mesmo observador em dois momentos distintos do tempo (confiabilidade intra-observador); ou,
- De dois diferentes observadores em um mesmo momento do tempo (confiabilidade inter-obsevador)
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Classificação histológica de 75 biópsias de câncer de pulmão
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Estatística Kappa
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Parâmetros sugeridos por Landis e Kock (1977)
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