Os testes diagnósticos são fundamentais para a prática médica e, consequentemente, para a prova de residência. Eles ajudam a confirmar ou descartar diagnósticos, guiar o tratamento e avaliar a evolução da doença. Algumas exemplos de testes aplicado no cotidiano médico são:
- Exames de sangue: Hemograma, bioquímica, hormônios, marcadores tumorais.
- Exames de imagem: Radiografia, tomografia computadorizada, ressonância magnética, ultrassonografia.
- Eletrocardiograma: Avalia a atividade elétrica do coração.
- Eletroencefalograma: Avalia a atividade elétrica do cérebro.
- Biópsia: Retirada de uma amostra de tecido para análise microscópica.
Alguns dos conceitos que mais são cobrados nas provas incluem: Sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e negativo.
Por meio deles, o autor pode explorar a aplicação na interpretação de resultados (Saber analisar os resultados dos testes e relacioná-los com o quadro clínico do paciente), na escolha do teste adequado (Conhecer os diferentes tipos de testes e saber qual o mais indicado para cada situação), no raciocínio clínico (Aplicar os conhecimentos de testes diagnósticos para resolver problemas clínicos).
Definições
Os testes diagnósticos não são completamente perfeitos, por isso apresentam taxas falso positivo e negativo. Essa é a razão pela precisão de associar essas taxas de acerto e erro juntamente às informações coletadas do paciente.
Sensibilidade
Capacidade do teste de identificar corretamente os indivíduos doentes. Um teste com alta sensibilidade é ideal para o rastreamento de doenças. Essa sensibilidade é calculada por meio da divisão dos verdadeiros positivos pelos sadios e expressa a probabilidade de o teste expressar a verdade sobre quem está mesmo doente.
Por meio de uma tabela de contingência, como o exemplo abaixo, conseguimos registrar com clareza todos os dados.
| Doença | Não doença | ||
| Teste positivo | VP | FP | P |
| Teste negativo | FN | VN | N |
| Doentes | Sadios | Total |
FN: Falso Negativo
FP: Falso Positivo
VN: Verdadeiro Negativo
Especificidade
Capacidade do teste de identificar corretamente os indivíduos saudáveis. Um teste com alta especificidade é ideal para confirmar um diagnóstico. O cálculo dele se dá por meio da razão entre os verdadeiros negativos pelos sadios.
Nesse também é possível criar uma tabela com os dados recolhidos nessa analise para melhor compreensão dela.
Implicações
Alta Sensibilidade
Detecta a maioria dos doentes, uma vez que há muitos VP em relação ao número de FN. Um número alto de sensibilidade relata a confiabilidade do teste.
Alta Especifidade
De modo análogo, detecta a maioria dos sadios, já que existem muitos VN em relação à FP, também indicando a confiabilidade do teste.
Uma estratégia bastante utilizada é a de Testes em Série onde se aplica um teste muito sensível e, após isso, um teste específico para confirmação do diagnóstico.
Acurácia
Essa é expressa pela razão entre a soma de VP e VN com o total de participantes ou com o resultado. Por esse motivo, ela expressa a proporção de acertos do teste. Podemos colocá-la sob a representação de um gráfico, achando a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic)
No eixo das ordenadas, encontramos os valores de sensibilidade e, no das abscissas, o complementar da especificidade. Em um mesmo teste é possível realizar uma variação da linha de corte, aumentando ou reduzindo a especificidade e sensibilidade nos mesmo parâmetros. Dessa forma, observa-se que aumentar um parâmetro implica na diminuição de outro. Porém, quanto mais próximos os parâmetros, maior é a acurácia. Analisando graficamente os dados, quanto maior a área abaixo da curva, maior a acurácia.
Valor preditivo positivo
Probabilidade de um indivíduo ter a doença quando o teste é positivo. Para calculá-lo basta fazer a razão entre doentes com teste positivo (VP) e o total de testes positivos.
Valor preditivo negativo:
Probabilidade de um indivíduo não ter a doença quando o teste é negativo. De maneira análoga ao valor anterior, esse é calculado pela razão dos pacientes sadios com testes negativos (VN) e o total de testes negativos.
Esses dois valores juntos podem ser chamados de probabilidades pós-teste.
Prevalência
É a probabilidade pré-teste de uma pessoa ter uma doença.
Alta Prevalência
Representa uma alta probabilidade pré-teste, no qual há mais verdadeiros positivos.Assim, há maior VPP (valor preditivo positivo) e maior probabilidade pós-teste positiva (e baixa probabilidade pós-teste negativa).
Baixa Prevalência
Representa uma baixa probabilidade pré-teste, no qual há mais verdadeiros negativos. Assim, há maior VPN (valor preditivo negativo) e maior probabilidade pós-teste negativa (e baixa probabilidade pós-teste positiva).
Por isso, os valores preditivos dependem da prevalência.
Razão de Verossimilhança (Likelihood Ratio – LR)
É a proporção de testes positivos entre doentes (VP) e entre os sadios (FP) é obtida observando a tabela 2×2.
| Doença | Não Doença | ||
| Teste Positivo | VP | FP | P |
| Teste Negativo | FN | VN | N |
| doentes | sadios | total |
Sendo que:
LR+ = VP LR+ = (VP dividido por Doentes) dividido pela razão de (FP por Sadios)
LR– = (FN dividido por Doentes) dividido pela razão de (VN por Sadios)
- LR+ é quantas vezes mais provável encontrar um teste positivo em pessoas doentes do que em pessoas sadias.
- O Likelihood Ratio positivo é a razão entre as probabilidades de um teste ser positivo em uma população doente e em uma população saudável.
LR + = VP/doentes ÷ FP/saudáveis.
LR + = Sensibilidade ÷ (1 – Especificidade).
• Logo:
- LR+ = 1 (teste irrelevante);
- LR+ > 1 (maior chance de doença);
- LR+ < 1 (menor chance de doença).
- LR- é quantas vezes mais provável encontrar um teste negativo em pessoas doentes do que em pessoas sadias.
Nomograma de Fagan
Como analisá-lo
- À esquerda estão valores de probabilidade pré-teste (prevalência) na população em análise.
- Ao meio, estão valores de razão de verossimilhança (LR) que modifica a probabilidade para pós-teste, evidenciado à direita.
Uma probabilidade de 7% após um teste com LR de 20 levou a uma probabilidade pós-teste de quase 60%. Portanto, esse teste ajudou a favorecer a possibilidade de doença no paciente. Em contrapartida, um teste com LR de 1 gera o mesmo valor final pós-teste, não sendo importante para o raciocínio.
Seja um MedCoffer!
Quer alcançar a aprovação nas provas de residência médica? Então seja um MedCoffer! Aqui te ajudaremos na busca da aprovação com conteúdos de qualidade e uma metodologia que já aprovou mais de 10 mil residentes no país! Por fim, acesse o nosso canal do youtube para ver o nosso material.
