HIAE/Einstein - Hospital Israelita Albert Einstein (SP) — Prova 2015
Um determinado teste diagnóstico A foi aplicado num grupo de 300 indivíduos suspeitos de determinada afecção. O teste constatou positividade em 90% deles. Um teste alternativo B, de menor custo, foi aplicado concomitantemente nesse grupo de indivíduos e detectou a afecção em 240 casos, sendo que destes, 20 tinham apresentado resultado negativo pelo teste A. Uma vez que o teste diagnóstico A apresenta-se como a melhor tecnologia para diagnóstico dessa referida afecção, pode-se afirmar que o teste alternativo B apresenta:
Sensibilidade = VP/(VP+FN); VPP = VP/(VP+FP); VPN = VN/(VN+FN); Especificidade = VN/(VN+FP).
A avaliação de testes diagnósticos é crucial na medicina baseada em evidências. Sensibilidade e especificidade medem a capacidade do teste de identificar corretamente doentes e sadios, respectivamente, enquanto os valores preditivos indicam a probabilidade de doença ou saúde dado um resultado de teste.
A avaliação de testes diagnósticos é um pilar da medicina baseada em evidências, permitindo que médicos compreendam a utilidade e as limitações de diferentes métodos de diagnóstico. Os principais parâmetros para essa avaliação são sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN). Para calcular esses valores, é essencial comparar o teste em questão com um 'padrão-ouro' (gold standard) que define a verdadeira presença ou ausência da doença. Neste cenário, o Teste A é o padrão-ouro. Com 300 indivíduos, 90% positivos pelo Teste A significam 270 verdadeiramente doentes (D+) e 30 verdadeiramente sadios (D-). O Teste B detectou a afecção em 240 casos (Test B Positivo = 240). Destes, 20 foram negativos pelo Teste A, ou seja, são Falsos Positivos (FP = 20) para o Teste B. Consequentemente, 220 dos 240 Test B Positivos são Verdadeiros Positivos (TP = 220). Com D+ = 270 e TP = 220, temos 50 Falsos Negativos (FN = 50). Com D- = 30 e FP = 20, temos 10 Verdadeiros Negativos (TN = 10). Com esses dados, calculamos para o Teste B: Sensibilidade = TP/(TP+FN) = 220/270 ≈ 81,5%. Valor Preditivo Negativo = TN/(TN+FN) = 10/(10+50) = 10/60 ≈ 16,7%. Observa-se uma discrepância entre os valores calculados e o gabarito fornecido (Sensibilidade de 67% e Valor Preditivo Negativo de 33%), o que sugere um possível erro nos dados da questão ou nas alternativas. No entanto, a compreensão do método de cálculo é o objetivo principal para residentes.
A prevalência da doença tem um impacto significativo nos valores preditivos. Em populações com alta prevalência, o VPP tende a ser maior e o VPN menor. Em populações com baixa prevalência, o VPP tende a ser menor e o VPN maior, mesmo para um teste com boa sensibilidade e especificidade.
A sensibilidade é a capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos doentes (verdadeiros positivos). A especificidade é a capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos sadios (verdadeiros negativos). Um teste altamente sensível é bom para 'descartar' a doença (se negativo), e um teste altamente específico é bom para 'confirmar' a doença (se positivo).
Testes com alta sensibilidade são preferidos para rastreamento ou para doenças graves com tratamento eficaz, onde um falso negativo seria prejudicial. Testes com alta especificidade são importantes para confirmar um diagnóstico, especialmente quando um falso positivo pode levar a tratamentos invasivos ou ansiedade desnecessária.
Responda esta e mais de 150 mil questões comentadas no MedEvo — a plataforma de residência médica com IA.
Responder questão no MedEvo