Certamente você conhece termos como sensibilidade, especificidade, acurácia, etc. Entretanto, muitas vezes ficamos perdidos sobre o que significa exatamente a função de cada um desses parâmetros. Esperamos que após a leitura desta série você nunca mais esqueça os fundamentos que determinam a precisão dos testes diagnósticos, seja um exame de imagem ou resultado laboratorial ou até mesmo um achado de exame físico ou relato na anamnese do paciente.
Para fins didáticos, um teste positivo aumenta a probabilidade do diagnóstico esperado e um teste negativo reduz. Isto é a regra que usaremos de agora em diante e na maioria das situações reais, mas existem exceções, ou seja, momentos em que um teste negativo reforça a hipótese diagnóstica.
Vamos montar um exemplo com uma tabela que discrimina os pacientes entre saudáveis ou doentes e também entre aqueles em que o teste foi positivo ou negativo.
| Doentes | Saudáveis | ||
| Teste positivo | 22 (a) | 3 (b) | 25 (a+b) |
| Teste negativo | 20 (c) | 55 (d) | 75 (c+d) |
| 42 (a+c) | 58 (b+d) |
Isto é uma tabela de contingência, uma ferramenta usada para se calcular a sensibilidade e a especificidade do nosso exame.
O exame pode dar diversos resultados, corretos ou não. São eles:
- Verdadeiro positivo (o teste é positivo em pacientes doentes)
- Verdadeiro negativo (o teste é negativo em paciente saudáveis)
- Falso positivo (o teste é positivo em pacientes saudáveis)
- Falso negativo (o teste é negativo em pacientes doentes)
Vale lembrar que nesse tipo de situação, determina-se quem são os pacientes saudáveis ou doentes através de um outro exame, já conhecido e utilizado amplamente. Este exame é o padrão-ouro, ou seja, é o teste considerado mais preciso no diagnóstico da doença, por isso ele será a referência para comparação.
A sensibilidade é a capacidade do exame detectar doença em pacientes doentes, ou seja, a razão entre teste positivos em pacientes doentes e a totalidade dos pacientes doentes (a/a+c). Neste caso, 22/42 = 52%.
Já a especificidade é a capacidade do exame afastar doença em pacientes saudáveis, ou seja, a razão entre testes negativos em pacientes saudáveis e a totalidade dos pacientes saudáveis (d/b+d). Nesta situação, 55/58 = 95%.
Mas afinal, pra que serve a sensibilidade e a especificidade dos exames? Muito simples. Um teste altamente sensível raramente não detecta doença, logo uma alta sensibilidade é útil nos exames de rastreio, pois assim dificilmente deixaremos de cuidar de um paciente com doença insidiosa. Um teste negativo praticamente afasta a hipótese de doença.
Já nos testes específicos ocorre o contrário, ou seja, dificilmente um paciente saudável terá um teste positivo, logo usamos este tipo de exame na confirmação de um diagnóstico. Um teste positivo nos dá quase certeza de doença.
Na vida real existe um trade-off desses parâmetros. Um teste altamente sensível é pouco específico e vice-versa. É praticamente impossível ter um teste perfeito, com sensibilidade e especificidade próximos de 100%, por isso geralmente usa-se primeiro um exame sensível (afim de não “deixar escapar” qualquer chance de doença) e posteriormente lança-se mão de um teste específico (afim afastar outras hipóteses e determinar o diagnóstico preciso).
Fonte: McGee SR. Evidence-Based Physical Diagnosis. 3rd ed. Philadelphia: Elsevier/Saunders; 2012.
