Testes diagnósticos

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Habilidades Gerais VII – 2022.1 
Alice Bastos 
Testes diagnósticos 
Introdução 
O diagnóstico é baseado nos 3 pilares abaixo: 
 
O pensamento diagnóstico é guiado pela probabilidade 
condicional; 
→ Probabilidade condicional é a probabilidade de 
o paciente ter determinada doença; 
O diagnóstico muitas vezes não é determinista; 
Pensamento diagnóstico deve ocorrer da seguinte 
forma: 
 
A probabilidade é como se fosse a soma da 
probabilidade pré-teste com a probabilidade pós-
teste; 
Se eu peço o teste diagnóstico correto, isso faz com que 
ocorra um aumento ou diminuição da probabilidade 
pós-teste; 
O estabelecimento do diagnóstico é um processo 
imperfeito, que resulta em uma probabilidade, ao 
invés de uma certeza de estar correto; 
Geralmente, a tabela acima aparece como na tabela 
abaixo, ou seja: 
→ Ser representa a doença; 
→ Parecer representa o teste avaliado. 
Importante! 
Nas tabelas, o que está em azul representa aquilo que 
eu busco nos testes e aquilo que está em vermelho 
representa as incongruências dos testes diagnósticos 
avaliados. 
 
O teste diagnóstico: 
1. Não faz afirmação categórica a respeito da 
presença da doença; 
2. Influencia a probabilidade do indivíduo de ter 
a doença; 
3. O bom teste é aquele que influencia muito a 
probabilidade. 
Propriedades dos testes diagnósticos 
Sensibilidade 
É a capacidade de um teste diagnóstico identificar os 
verdadeiros positivos, nos indivíduos 
verdadeiramente doentes; 
Fração: reconhecer os verdadeiros doentes; 
Raramente deixa de encontrar pessoas com a doença 
(baixo-índice de falso-negativos), mas está sujeito a 
encontrar falso-positivos; 
É utilizado quando: 
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→ A doença é perigosa ou grave (e não pode 
passar despercebida), mas tratável; 
→ Para excluir doenças (rastreamento); 
→ Os resultados errados (falsos) não provocam 
traumas psicológico, econômico ou social para 
o indivíduo; 
→ Probabilidade da doença é baixa, mas o 
objetivo é excluir a doença; 
→ Poucos falsos negativos. 
Sensibilidade = a / (a + c) 
Especificidade 
É a capacidade de um teste diagnóstico identificar os 
verdadeiros negativos nos indivíduos 
verdadeiramente não doentes (saudáveis); 
Raramente cometerá o erro de dizer que os não 
doentes (sadios) são doentes (baixo índice de falso-
positivos); 
→ Está sujeito a encontrar falso-negativos, ou 
seja, indivíduos com teste negativo, mas que 
apresentam a doença; 
Fração: reconhecer saúde nos saudáveis; 
São utilizados quando: 
→ A doença é importante, mas difícil de tratar ou 
incurável; 
→ Um resultado falso positivo pode ocasionar 
danos físicos, morais, ou financeiros ao 
paciente; 
→ Quando o tratamento requer medidas mais 
agressivas ou invasivas, como uma 
quimioterapia ou cirurgia; 
→ O objetivo é a confirmação do diagnóstico; 
→ Poucos falsos positivos. 
Especificidade = d / (b + d) 
 
OBS.: no lugar da doença (tabela acima) podem colocar 
o teste padrão ouro para alguma doença, comparado 
com outro teste. 
 
 
Importante! 
A sensibilidade e a especificidade de um exame não se 
alteram com a prevalência. 
Acurácia 
É a proporção de acertos, ou seja, o total de 
verdadeiramente positivos e verdadeiramente 
negativos, em relação a amostra estudada; 
Uma elevada acurácia é desejada quando: 
→ A doença é importante, mas curável; 
→ Há possibilidade de consequências graves na 
identificação de falso-positivo e falso-negativo; 
Acurácia = (a + d) / N 
 
Para uma acurácia ser importante, deve ser maior do 
que 0,80. 
 
 
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Curva roc 
É uma análise gráfica que mostra a interação entre 
sensibilidade (no eixo Y) e a 1-especificidade (eixo X); 
→ Eixo X: quanto mais próximo do 0, maior a 
especificidade; 
→ Eixo Y: quanto mais distante do zero, maior a 
sensibilidade; 
 
 
A melhor acurácia corresponde ao ponto mais alto e 
mais à esquerda; 
EX.: 
 
O teste A é mais acurado do que o teste B; 
O ponto 1 é o mais acurado; 
O ponto 2 é o que tem maior sensibilidade; 
O ponto 3 é o que tem maior especificidade. 
 
Valores preditivos 
(Para prática, não serve para nada) 
É a capacidade do teste predizer a doença ou a 
ausência dela, a partir de seus resultados positivos e 
negativos, respectivamente; 
Valor preditivo positivo (+): se o teste for positivo, qual 
a probabilidade do indivíduo ser realmente doente? 
→ Número de doentes dentre testes positivos / 
Número de testes positivos; 
Valor preditivo negativo: se o teste for negativo, qual 
a probabilidade do indivíduo ser realmente saudável? 
→ Número de saudáveis dentre testes negativos 
/ Número de testes negativos; 
Importante! 
O valor preditivo não é propriedade do teste, mas é 
propriedade do paciente submetido ao teste, ou seja, 
varia de acordo com a prevalência da doença. 
 
 
Quanto mais sensível for o teste, maior será o seu valor 
preditivo negativo; 
Quanto mais específico for o teste, maior será o seu 
valor preditivo positivo. 
 
(Quanto maior for a prevalência, maior será o valor 
preditivo e menor o valor preditivo negativo. Quanto 
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menor for a prevalência da doença, menor será o valor 
preditivo positivo e maior valor preditivo negativo.) 
Razão de probabilidade 
(Ou razão de verossimilhança ou Likelihood ratio) 
Descreve o desempenho do teste diagnóstico; 
→ De certa forma, resumem o mesmo tipo de 
informação que a sensibilidade e a 
especificidade fornecem; 
Corresponde a probabilidade de doença depois de um 
teste positivo ou negativo; 
Possui como vantagens ser menos suscetível a 
mudanças em função da prevalência da doença e 
permite descrever a acurácia de um teste com 
resultados numéricos, em diversos pontos de corte de 
resultado; 
É um número que representa o quanto um método de 
resultado positivo aumenta a chance de um indivíduo 
ser doente; 
Razão de verossimilhança positiva (RVP) 
RVP: sensibilidade / (1 – especificidade) 
Quanto maior este número, maior o aumento da 
probabilidade de doença se o teste for positivo; 
Características: 
→ Quanto maior a RVP, melhor o teste; 
→ Quanto mais perto de 0, melhor será o teste; 
→ Para ser um bom teste, a RVP deve ser muito 
maior que 1. 
→ Um resultado positivo é mais provável de ser 
verdadeiro positivo (sensibilidade) do que 
falso-positivo (1 – especificidade). 
Razão de verossimilhança negativa (RVN) 
RPN: 1-sensibilidade / especificidade 
Representa o quanto um método de resultado 
negativo influencia a chance de um indivíduo ser 
saudável; 
Características: 
→ Quanto menor a RVN, melhor o teste; 
→ Quanto mais próximo de 0, melhor será o 
teste; 
→ Um resultado negativo é mais provável de ser 
um verdadeiro resultado negativo 
(especificidade) do que um falso-negativo (1 – 
sensibilidade). 
 
Testes múltiplos 
Utilizar, não somente um teste, para confirmar ou 
afastar o diagnóstico, mas sim vários testes; 
Podem ser: 
→ Testes em paralelo: realização de vários testes 
diagnósticos ao mesmo tempo, sendo que o 
resultado positivo de qualquer teste confirma 
o diagnóstico; 
• Aumenta a sensibilidade, mas diminui 
a especificidade; 
• Indicado para avaliações rápidas 
(hospitalizados, emergência); 
→ Testes em série: testes consecutivos, um após 
o outro. Todos os testes devem ser positivos 
para confirmar o diagnóstico; 
• Aumenta a especificidade, mas 
diminui a sensibilidade;