Entendendo os testes diagnósticos: parte 2

Entendendo os testes diagnósticos: parte 2

Autores:

Cecilia Maria Patino,
Juliana Carvalho Ferreira

ARTIGO ORIGINAL

Jornal Brasileiro de Pneumologia

versão impressa ISSN 1806-3713versão On-line ISSN 1806-3756

J. bras. pneumol. vol.43 no.6 São Paulo nov./dez. 2017

http://dx.doi.org/10.1590/s1806-37562017000000424

CENÁRIO PRÁTICO

Um grupo de pesquisadores fez um estudo para determinar o grau de acurácia dos níveis séricos de procalcitonina para diagnosticar derrame pleural parapneumônico (DPP) e diferenciá-lo de outras causas de derrame pleural. Eles observaram que a procalcitonina apresentou valor preditivo positivo (VPP) de 66% e valor preditivo negativo (VPN) de 91%.1

VPP E VPN DOS TESTES DIAGNÓSTICOS

No artigo anterior,2 discutimos duas características comuns dos testes diagnósticos, sensibilidade e especificidade, que são características importantes que descrevem a acurácia de um teste. Neste artigo, vamos nos concentrar em aspectos importantes de um teste diagnóstico que nos ajudam a compreender o quão bem um novo teste é capaz de diagnosticar uma doença com base nos resultados do padrão ouro: o VPP e o VPN.

O VPP de um teste diagnóstico é a proporção de indivíduos que apresentam resultado positivo no novo teste e têm a doença segundo o padrão ouro (a proporção de verdadeiro positivos). Quando um teste diagnóstico tem VPP alto, um paciente cujo teste apresente resultado positivo muito provavelmente tem a doença que está sendo investigada.

O VPN de um teste diagnóstico é a proporção de indivíduos que apresentam resultado negativo no novo teste e não têm a doença segundo o padrão ouro (a proporção de verdadeiro negativos). Quando um teste tem VPN alto, um paciente cujo teste apresente resultado negativo muito provavelmente não tem a doença que está sendo investigada. Em nosso exemplo, o VPP foi de 66% (39/59) e o VPN foi de 91% (81/89), segundo os resultados do novo teste em 148 indivíduos (Tabela 1).

Tabela 1 Desempenho diagnóstico da dosagem sérica de procalcitonina na identificação de derrame pleural parapneumônico.  

DPP Total
+
PCT+ a = 39 b = 20 59
PCT− c = 8 d = 81 89
Total 47 101 148

Dados extraídos de He et al.1 PCT: procalcitonina; e DPP: derrame pleural parapneumônico. Sensibilidade = a/(a + c); especificidade = b/(b + d); valor preditivo positivo (linha cinza-clara) = a/(a + b); e valor preditivo negativo (linha cinza-escura) = d/(d + c).

O VPP e o VPN de um novo teste dependem da prevalência da doença na população; assim, eles serão diferentes em populações com maior ou menor prevalência da doença em comparação com a população na qual o teste foi descrito pela primeira vez. Se a prevalência da doença for alta em uma determinada população, o VPP aumenta e o VPN diminui. Portanto, valores preditivos não são características fixas do teste e não podem ser generalizados para populações com diferentes prevalências da doença.3 Existe uma maneira fácil de calcular o VPP e o VPN, com base no teorema de Bayes, usando resultados relatados anteriormente e levando em conta a prevalência local da doença.2

O VPP e o VPN também são indicadores importantes quando se avalia a população geral. Um teste de rastreamento com alta sensibilidade e especificidade pode ter VPP baixo se a prevalência da doença for baixa nessa população. Por exemplo, quando rastreamos a presença de câncer em adultos assintomáticos, se o VPN do teste for alto, resultados negativos são úteis para descartar a presença da doença; no entanto, se o VPP for baixo, um resultado positivo tem maior probabilidade de ser um falso positivo.

O VPP e o VPN são mais úteis que a sensibilidade e a especificidade para os clínicos porque estimam a probabilidade de doença (ou sua ausência) a partir do resultado do teste. Na próxima e última parte desta série sobre testes diagnósticos, discutiremos razões de verossimilhança e curvas ROC.

REFERÊNCIAS

1. He C, Wang B, Li D, Xu H, Shen Y. Performance of procalcitonin in diagnosing parapneumonic pleural effusions: A clinical study and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2017;96(33):e7829.
2. Ferreira JC, Patino CM. Understanding diagnostic tests. Part 1. J Bras Pneumol. 2017;43(5):330.
3. Altman DG, Bland M. Diagnostic tests. 2: predictive values. BMJ. 1994;309(6947):102.
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