HUSE - Hospital de Urgência de Sergipe Gov. João Alves Filho — Prova 2017
Prepara-se um teste para detecção de alopecia (calvície), que é aplicado em uma população de 200 adultos americanos que insistem em não serem calvos. Com base num padrão ouro – ou seja, pedir aos indivíduos que tirem seus bonés – verifica-se que 20 deles são realmente calvos. O novo teste identifica 12 casos de calvície, dos quais 8 são positivos, pelo padrão ouro, e 4 negativos. Com base nesses dados, a sensibilidade no novo teste é de:
Sensibilidade = VP / (VP + FN) → capacidade do teste detectar doentes entre os doentes.
A sensibilidade mede a proporção de indivíduos verdadeiramente doentes que testam positivo. No caso, 8 verdadeiros positivos entre 20 doentes totais resulta em 40%.
A sensibilidade é um pilar fundamental da epidemiologia clínica e da medicina baseada em evidências. Ela permite ao clínico entender a capacidade de uma ferramenta diagnóstica em identificar a patologia alvo. Em contextos de triagem, priorizamos testes sensíveis para garantir que nenhum caso seja perdido, mesmo que isso resulte em mais falsos positivos que serão filtrados posteriormente por testes confirmatórios mais específicos. No exemplo da questão, o 'padrão ouro' (observação direta) identificou 20 indivíduos calvos. O novo teste identificou corretamente 8 desses 20. Portanto, a sensibilidade é 8/20 = 0,4 ou 40%. Note que os 4 casos positivos no novo teste que eram negativos no padrão ouro são 'falsos positivos' e afetam a especificidade, não a sensibilidade.
A sensibilidade é a probabilidade de um teste diagnóstico ser positivo dado que o paciente possui a doença. É calculada dividindo o número de verdadeiros positivos pelo total de indivíduos doentes (verdadeiros positivos somados aos falsos negativos). Testes com alta sensibilidade são ideais para triagem (screening), pois um resultado negativo ajuda a excluir a doença com segurança devido ao baixo índice de falsos negativos.
Enquanto a sensibilidade foca na população de doentes (proporção de doentes que testam positivo), o Valor Preditivo Positivo (VPP) foca na população que testou positivo (proporção de testes positivos que são realmente doentes). A sensibilidade é uma característica intrínseca do teste, enquanto o VPP depende diretamente da prevalência da doença na população estudada.
Um teste altamente sensível raramente deixa passar um caso da doença (poucos falsos negativos). Portanto, ele é excelente para 'rule out' (excluir o diagnóstico). Se um teste com sensibilidade de 99% vier negativo, a probabilidade de o paciente ter a doença é extremamente baixa. É o conceito do mnemônico SNOUT (SeNsitivity rule OUT).
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