Imagine a situação em que você chega no seu consultório e tem que dar a notícia ao paciente de que ele tem hepatocarcinoma. Logo após a sua fala, ele faz a tão temida pergunta “Eu vou morrer?”.
Diante desse caso, percebe-se que é essencial conhecer o que a combinação de múltiplos preditores, como resultados de exames e características do paciente, irá acarretar na probabilidade de se ter um desfecho e, a partir desse dado, conseguir montar a intervenção mais eficiente. Tudo isso é possível a partir da pesquisa voltada para a predição clínica.
Para estabelecer uma regra de predição clínica nos estudos, é essencial seguir estas 4 fases:
- Desenvolvimento: identificação dos preditores a partir de um estudo observacional
- Validação: testar a regra em população separada para ver se continua confiável a partir de um estudo coorte. Utiliza-se da discriminação, em que o modelo deve ser capaz de classificar ou separar pacientes com diferentes comportamentos em relação à variável do resultado, e da calibração/confiabilidade, na qual se analisa o grau de concordância entre o resultado previsto pelo modelo e aquele realmente obtido na prática.
- Análise de impacto: mensurar a utilidade da regra no contexto clínico.
- Implementação: aceitar e adotar a regra proposta.
Um ponto central é que, na seleção da amostra, os sujeitos devem ser semelhantes àqueles nos quais estas fases serão aplicadas. Além disso, um modelo preditor confiável deveria combinar uma alta sensibilidade e uma alta especificidade, o que representaria identificar os doentes corretamente enquanto exclui adequadamente os não doentes. Na prática, isso se torna difícil pois, ao se aumentar a sensibilidade, diminuímos a especificidade.
Há 5 principais modelos de predição clínica: análise univariada, análise multivariada, nomogramas, redes neurais artificiais e árvores de decisão. Este último costuma ser um método bastante utilizado pelos estudantes quando estão nas unidades básicas de saúde, onde muitos atendimentos tem um protocolo a ser seguido. Por exemplo, se um paciente cirrótico está na sua frente, você deve realizar uma predição da probabilidade de ele possuir varizes esofágicas grandes, bem como as chances de suas complicações, a partir dos diagramas.
Assim, esperamos que vocês em suas pesquisas encontrem o melhor modelo a ser desenvolvido seguindo as regras mencionadas e consigam uma adequada confiabilidade, o que permitirá que o seu estudo seja reprodutível para a prática clínica.
Referência bibliográfica:
Clinical prediction rules – https://doi.org/10.1136/bmj.d8312
Por Luana Perrone Camilo
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