“Doutor, o resultado deu positivo. E agora?”

Talvez quase tão angustiante quanto a sensação do paciente, que busca uma orientação, seja a posição do médico, confrontado com essa pergunta, ao avaliar o exame e seu resultado.

Mas será que devemos olhar somente para o exame para decidir? Alguns são reconhecidamente duvidosos. Dependem da interpretação do observador, correlação com quadro clínico, escores… Nesses casos, a dúvida, paradoxalmente, nos deixa tranquilos.

“Nada está fechado e vamos prosseguir com a investigação”.

Mas, e um exame laboratorial com 100% de sensibilidade e, digamos, 99,8% de especificidade? O teste rápido para HIV tem essas características. Parece ser um bom teste, não?

Digamos que este foi feito de forma aleatória, em um(a) jovem que estava passando pela FIFA Fan Fest na Copa do Mundo. O que falar para este jovem?

Tudo depende da doença e da população sob investigação. Neste caso, o teste rápido para detecção de HIV, aplicado durante a Copa, pode ter um significado completamente diferente a depender da prevalência da doença. Para um jovem do sexo masculino com ensino fundamental incompleto, a prevalência da doença no Brasil é de 0,17%. Desta forma, considerando a especificidade e sensibilidade acima citados, podemos calcular o valor preditivo positivo: 45,9%. Essa é a probabilidade do jovem com teste positivo realmente ser portador de HIV. É mais provável que ele não seja.

Surpreso?

Infelizmente, não aprendemos a pensar probabilisticamente ao recebermos o resultado de um teste diagnóstico. O raciocínio simplório e direto (positivo é doença; negativo é saudável) não raramente nos induz a erros por ignorar as duas propriedades primordiais de qualquer teste, sensibilidade e especificidade, as quais determinam sua acurácia, definida pela probabilidade de acerto do diagnóstico (positivo ou negativo).

Esse é o primeiro de uma série de posts nos quais esses conceitos serão destrinchados em suas aplicações práticas.

freundlicher kinderartz in seiner praxis

Observação 1: Todo teste rápido de HIV positivo deve ser confirmado por um exame de imunofluorescência ou Western Blot.

Observação 2: A conclusão acima, conforme pode ser inferido do próprio texto, não se aplica a indivíduos com outros perfis de risco. Maior ou menor risco pré-teste, implicará em maior ou menor probabilidade pós-teste, respectivamente.

 

Por Oddone Braghiroli

4 comentários sobre ““Doutor, o resultado deu positivo. E agora?”

  1. Um teste com essas características descritas (sensibilidade e especificidade) acima apresentaria uma likelihood ratio positiva alta que falaria muito a favor da doença em caso positivo e uma likelihood ratio negativa bem baixa, o que em caso negativo afastaria a doença. Além disso, é uma medida não dependente da prevalência, em comparação com o valor preditivo. Então acaba sendo um bom método, mesmo para triagem.

    Curtido por 1 pessoa

    • Exatamente, Cx. É um bom método para triagem, mas sua interpretação precisa ser feita à luz destes conceitos.

      Optamos, inicialmente, por uma abordagem mais simples no texto, mas aproveitamos a oportunidade para desenvolver um pouco mais.

      De antemão, o Likelihood Ratio (LR) positivo para este teste é de 500, o qual, aplicado sobre a prevalência de 0.17% (aqui assumida como a probabilidade pré-teste), resulta numa probabilidade pós-teste de 45.9%, sendo, portanto, mais provável que este jovem não seja portador do HIV. Trata-se de um caso especial (prevalência da doença assumida como probabilide pré-teste), em que a probabilidade pós-teste é numericamente equivalente ao valor preditivo positivo.

      Em mais detalhes, para aplicações em saúde pública, de âmbito populacional, estas informações sobre sensibilidade e especificidade e, em última análise, acurácia (verdadeiro positivo + verdadeiro negativos / total de testes realizados), seriam suficientes. Na prática clínica, entretanto, estamos interessados no âmbito individual, ou seja, a probabilidade daquele paciente específico, em nossa frente, ser portador de determinada condição. Para isto, nos valemos das razões da probabilidade (RP) (do inglês, Likelihood Ratio – LR).

      – A RP positiva [RP+ = sensibilidade / (1 – especificidade)] traduz o quanto um teste positivo aumenta a probabilidade do sujeito possuir a doença.
      – A RP negativa [RP- = (1 – sensibilidade) / especificidade)] traduz o quanto um teste negativo reduz a probabilidade do sujeito possuir a doença.

      Observa-se que a RP combina sensibilidade e especificidade, para, a partir de uma probabilidade pré-teste de doença (no exemplo acima, a prevalência de HIV naquele grupo populacional), estimar a probabilidade pós-teste. Esta é uma abordagem lógica probabilística que tem base no Teorema de Bayes e seu cálculo pode ser feito graficamente pelo Nomograma de Fagan, difundido na comunidade médica numa breve carta à New England Journal of Medicine em 1975 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1143310) ou através de aplicativos de celular.

      De volta ao nosso jovem no Fifa Fun Fest, percebemos como este conhecimento tem profundas implicações práticas, já que mudamos de uma “intuitiva” quase certeza do diagnóstico de HIV para uma probabilidade menor que 50%. De cada 100 jovens, com este perfil, testados aleatoriamente, 54 serão saudáveis.

      Observação adicional: para decidir pelo tratamento ou não de determinada doença em determinado indivíduo, além da probabilidade pós-teste, devemos ter em mente o conceito de “treatment threshold”, entendido como a probabilidade de doença a partir da qual o benefício do tratamento supera potenciais custos e malefícios. Nem sempre este ponto de corte será o valor 50%. A trascendência (severidade, relevância social e relevância econômica) de cada patologia é importante para esta definição.

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