SENSIBILIDADE, ESPECIFICIDADE E VALORES

PREDITIVOS Profa. Luciana Tricai Cavalini

Introdução (1)• Sempre que um novo teste diagnóstico é

descoberto, é necessário testar sua validade. Isso significa tentar observar a sua precisão em termos de diagnosticar corretamente como positivos os realmente doentes e como negativos os realmente não doentes.

• Para isso, o teste é comparado com o assim denominado “padrão ouro”, que seria o melhor teste existente para diagnóstico de uma doença.

• Exemplo: pode-se utilizar a ultrassonografia para realizar diagnóstico de cirrose hepática, embora o “padrão ouro” seja a biópsia hepática.

Introdução (2)Consideremos a associação entre os diagnósticos realizados por um novo teste e seu padrão ouro:

NovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ a b a + b- c d c + dTotal a + c b + d a + b + c + d

a = verdadeiros positivosb = falsos positivosc = falsos negativosd = verdadeiros negativos

a + b = total de positivos no testec + d = total de negativos no testea + c = total de doentesb + d = total de não doentesa + b + c + d = total da amostra (n)

Acurácia

• Probabilidade do teste dar um resultado verdadeiro positivo OU verdadeiro negativo

Verdadeiros Pos + Verdadeiros Neg a + dA = --------------------------------------------------- ou ------- Total de examinados n

AcuráciaNovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

a = verdadeiros positivos = 95b = falsos positivos = 10c = falsos negativos = 5d = verdadeiros negativos = 890n = total da amostra = 1000

95 + 890 985A = ---------------------- = -------------- = 98,5%

1000 1000

Sensibilidade

• Probabilidade do teste ser positivo dado que o indivíduo está doente

Verdadeiros positivos aS = P(+|D) = ------------------------------------- ou ------- Total de doentes a + c

SensibilidadeNovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

a = verdadeiros positivos = 95a + c = total de doentes = 100 95

S = ------------------ = 95%100

Espeficicidade

• Probabilidade do teste ser negativo dado que o indivíduo não está doente

Verdadeiros negativos d

E = P(-|N) = --------------------------------------------- ou-------

Total de não doentes b + d

EspecificidadeNovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

d = verdadeiros negativos = 890b + d = total de não doentes = 900 890

E = ------------------ = 98,9%900

Sensibilidade e Especificidade• Sensibilidade e Especificidade são

propriedades estáveis dos testes diagnósticos, ou seja, são características intrínsecas dos testes.

• São fixas, e definidas pela estrutura do teste diagnóstico.

• Sendo assim, após o teste ser fabricado, sua sensibilidade e sua especificidade vão ser sempre as mesmas, para todos os que o utilizarem em sua prática.

Valores Preditivos (1)

• Entretanto, a pergunta que se deseja responder na prática clínica é diferente: diante de um resultado positivo de um exame, qual é a probabilidade do paciente estar realmente doente?

• A resposta a essa questão é dada pelo Valor Preditivo.

Valor Preditivo Positivo

• Probabilidade do indivíduo estar doente dado que o teste foi positivo

Verdadeiros positivos a

VPP = P(D|+) = ------------------------------------- ou ------- Total de exames positivos a

+ b

Valor Preditivo PositivoNovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

a = verdadeiros positivos = 95a +b = total de exames + = 105 95

VP+ = ------------------ = 90,5% 105

Valor Preditivo Negativo

• Probabilidade do indivíduo não estar doente dado que o teste foi negativo

Verdadeiros negativos dVPN = P(N|-) = --------------------------------------------- = ------- Total de exames negativos b+d

Valor Preditivo NegativoNovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

d = verdadeiros negativos = 890c +d = total de exames - = 895 890

VP- = ------------------ = 99,4% 895

Valores Preditivos (2)• Os valores preditivos são atributos instáveis

de um teste diagnóstico, pois eles dependem da prevalência da doença.

• Quanto maior a prevalência da doença, maior o valor preditivo positivo de um teste, e menor seu valor preditivo negativo.

• Exemplo: Valores preditivos positivos e negativos de um teste com sensibilidade = 95% e especificidade = 99,8%

Valores Preditivos (3)a) Prevalência da doença = 1/500 (ou 0,2%):

NovoTeste

Padrão Ouro Total

+ -

+ 190 200 390

- 10 99.600 99.610

Total 200 99.800 100.000

VPP = a/(a+b) = 190/390 = 48,7%VPN = d/(c+d) = 99.600/99.610 = 99,999...%

Valores Preditivos (4)b) Prevalência da doença = 1/50 (ou 2%):

NovoTeste

Padrão Ouro Total

+ -

+ 1900 196 2096

- 100 97.804 97.904

Total 2000 98.000 100.000

VPP = a/(a+b) = 1900/2096 = 90,65%VPN = d/(c+d) = 97.804/97.904 = 99,90%

SnOut

“High Sensitivity, a Negative result rules out the diagnosis”

Quando um sinal tem alta sensibilidade, o resultado negativo exclui o diagnóstico

Ex: Para diagnóstico de aumento de pressão intracraniana: Perda de pulsação espontânea da veia da retina tem um

SnOut de 100%

SpIn

“High Specificity, a Positive result rules in the diagnosis”

Quando um sinal tem alta especificidade, o resultado positivo confirma o diagnóstico

Ex: Para diagnóstico de ascite: Onda de fluxo + na manobra do piparote tem um

SpIn de 92%

Razões de Verossimilhança Comparam duas probabilidades:

A probabilidade de resultados positivos nos indivíduos doentes em relação aos não doentes

Ou A probabilidade de resultados negativos

nos doentes em relação aos não doentes Servem para uma avaliação global da

qualidade dos testes diagnósticos

Razão de Verossimilhança +

É a razão entre a probabilidade de um indivíduo doente apresentar um resultado positivo (Sensibilidade) e a probabilidade de um indivíduo sadio apresentar um resultado positivo (Falso Positivo)Quanto maior a RV+, melhor o teste

Razão de Verossimilhança +

DOENÇA

TESTE PRESENTE AUSENTE TOTAL

POSITIVO a b a + b

NEGATIVO c d c + d

TOTAL a + c b + d a + b + c + d

RV+ =S----F+

oua / a + c-----------b / b + d

Razão de Verossimilhança +NovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

RV+ =S----F+

oua / a + c-----------b / b + d

RV+ =95/100-----------10/900

=95%----------- = 85,51,1%

Interpretação: a probabilidade de um

resultado positivo nos doentes é 85,5 vezes maior

que nos não doentes

Como a do Risco Relativo

Razão de Verossimilhança -

É a razão entre a probabilidade de um indivíduo doente apresentar um resultado negativo (Falso Negativo) e a probabilidade de um indivíduo sadio apresentar um resultado negativo (Especificidade)Quanto menor a RVN, melhor o teste

Razão de Verossimilhança -

DOENÇA

TESTE PRESENTE AUSENTE TOTAL

POSITIVO a b a + b

NEGATIVO c d c + d

TOTAL a + c b + d a + b + c + d

RV- =F-----E

ouc / a + c-----------d / b + d

Razão de Verossimilhança -NovoTeste

Padrão Ouro Total+ -

+ 95 10 105- 5 890 895Total 100 900 1000

RV- =F-----E

ouc / a + c-----------d / b + d

RV- =5/100-----------890/900

=5%----------- = 0,0598,9%

Interpretação: a probabilidade de um

resultado negativo nos doentes é 95% menor que

nos não doentes

Como a da eficácia

160mmHg

Curva ROC da PA sistólica

150mmHg

140mmHg

130mmHg

(= taxa de Falsos Positivos)

Curvas ROC de 5 testes diagnósticos para estenose da artéria renal(Vasbinder, 2011)

Quem diagnostica melhor, o computador ou o radiologista “A”?Resp: Acurácia = área sob a curva