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 deste texto 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).
