Sensibilidade e Especificidade: Interpretação de Testes Diagnósticos

UNIFESP/EPM - Universidade Federal de São Paulo - Escola Paulista de Medicina — Prova 2023

Enunciado

Conforme a bula de teste para Covid-19 adquirido na farmácia, este tem 99,1% de sensibilidade e 95,5% especificidade para IgM e 88% de sensibilidade e 90% de especificidade para IgG. Qual das alternativas indica a interpretação correta destes dados?

Alternativas

  1. A) 0,9% de resultado falso-negativo para IgM e 88% de resultado verdadeiro-positivo para IgG.
  2. B) 0,9% de resultado falso-positivo para IgM e 12% de resultado falso-negativo para IgG.
  3. C) 99,1% de resultado falso-negativo para IgM e 88% de resultado falso-negativo para IgG.
  4. D) 0,9% de resultado verdadeiro-negativo para IgM e 12% de resultado falso-positivo para IgG.

Pérola Clínica

Sensibilidade = VP / (VP + FN); Especificidade = VN / (VN + FP).

Resumo-Chave

A sensibilidade mede a capacidade do teste de identificar corretamente os verdadeiros positivos (VP), enquanto a especificidade mede a capacidade de identificar os verdadeiros negativos (VN). Falso-negativo é 1 - sensibilidade, e falso-positivo é 1 - especificidade.

Contexto Educacional

A interpretação correta dos parâmetros de desempenho de um teste diagnóstico, como sensibilidade e especificidade, é fundamental na prática clínica e na saúde pública. A sensibilidade de um teste é a proporção de indivíduos verdadeiramente doentes que são corretamente identificados pelo teste (Verdadeiros Positivos / (Verdadeiros Positivos + Falsos Negativos)). Um teste com alta sensibilidade é bom para "rastrear" e tem poucos resultados falso-negativos. A especificidade, por sua vez, é a proporção de indivíduos verdadeiramente sadios que são corretamente identificados como não-doentes pelo teste (Verdadeiros Negativos / (Verdadeiros Negativos + Falsos Positivos)). Um teste com alta especificidade é bom para "confirmar" e tem poucos resultados falso-positivos. Os resultados falso-negativos são aqueles em que o teste dá negativo, mas o indivíduo está doente (1 - sensibilidade). Os resultados falso-positivos são aqueles em que o teste dá positivo, mas o indivíduo não está doente (1 - especificidade). No caso da questão, para IgM: sensibilidade de 99,1% significa que 0,9% dos doentes terão um resultado falso-negativo (100% - 99,1% = 0,9%). Para IgG: sensibilidade de 88% significa que 88% dos do doentes serão corretamente identificados como positivos (verdadeiro-positivo). A alternativa A está correta ao afirmar 0,9% de falso-negativo para IgM e 88% de verdadeiro-positivo para IgG.

Perguntas Frequentes

Como a sensibilidade de um teste se relaciona com os resultados falso-negativos?

A sensibilidade é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os indivíduos doentes. Um teste com alta sensibilidade tem uma baixa taxa de falso-negativos (FN = 1 - sensibilidade). Ou seja, se a sensibilidade é 99,1%, a taxa de falso-negativos é 0,9%.

O que significa um resultado verdadeiro-positivo em um teste diagnóstico?

Um resultado verdadeiro-positivo (VP) significa que o teste identificou corretamente um indivíduo que realmente possui a condição ou doença. A proporção de verdadeiros-positivos entre os doentes é a sensibilidade do teste.

Qual a diferença entre sensibilidade e especificidade?

Sensibilidade é a capacidade do teste de identificar corretamente os doentes (verdadeiros positivos). Especificidade é a capacidade do teste de identificar corretamente os não-doentes (verdadeiros negativos).

Responda esta e mais de 150 mil questões comentadas no MedEvo — a plataforma de residência médica com IA.

Responder questão no MedEvo