Medidas da eficiência de um teste laboratorial

resultado negativo do teste à ausência de doença. Uma vez ciente

das prevalências tão distintas das populações A e B, o médico terá

mais confiança para definir como positivo o indivíduo da população

A (VP+ = 87,1%) em relação ao da população B (VP+ = 4,3%).

Após todos esses cálculos, para que não reste dúvida sobre a

utilidade dos valores preditivos na confiança do teste e para que o

médico — com base no teste laboratorial — defina melhor o

diagnóstico de seu paciente, só agora revela-se que o paciente da

população A é um usuário de drogas injetáveis e que o da

população B é uma freira.

É importante ressaltar que a análise dos valores preditivos é feita

na horizontal na tabela de contingência, em que a primeira linha se

relaciona com o valor preditivo positivo e a segunda, com o valor

preditivo negativo.

 

Medidas da eficiência de um teste

 

laboratorial

 

Índice de Youden (J)

 

O índice de Youden (J), expresso por um valor numérico apenas,

é uma das maneiras de se calcular a eficiência de um teste. Definido

por Youden (1950), o cálculo pode ser feito pelas seguintes

fórmulas:

 

onde:

a = verdadeiros positivos;

c = falsos negativos;

b = falsos positivos;

d = verdadeiros negativos;

a + c = indivíduos com a doença;

b + d = indivíduos sem a doença.

Os valores do índice variam de –1 a +1. Para um teste perfeito, é

+1, sendo que valores intermediários podem ser obtidos. Sua

grande limitação, entretanto, é não permitir a identificação de

problemas de sensibilidade e especificidade do teste.

Em um exemplo hipotético, na Figura 8.4 tem-se:

 

NOVO TESTE Teste padrão ouro Total

 

Presente Ausente

 

Positivo 19 2 21

 

(a) (b) (a + b)

Negativo 9 75 84

 

(c) (d) (c + d)

 

Total 28 77 105

 

(a + c) (b + d) (a + b + c + d)

 

FIGURA 8.4 — Representação esquemática de uma tabela de

contingência 2 x 2 e cálculo do índice de Youden (J), comparando-

se em uma doença hipotética a eficiência no diagnóstico de um

novo teste laboratorial com um teste padrão ouro. a: verdadeiros

positivos; b: falsos positivos; c: falsos negativos; d: verdadeiros

negativos

 

Índice de Validade (Acurácia) E Kappa

 

A Acurácia pode ser empregada, de uma maneira geral, para

mensurar a eficiência de um dado teste e possibilitar, assim, “medir”

os achados verdadeiros (verdadeiros positivos e verdadeiros

negativos) — alvo de todo teste diagnóstico. A Acurácia expressa, em número (ou proporção), os resultados classificados corretamente

pelo teste diagnóstico.

Entretanto, ela pode ainda ser empregada na comparação entre

testes diagnósticos. Assim, esse índice é a probabilidade de

concordância de um mesmo resultado entre um novo teste e o teste

padrão ouro. O índice de validade é expresso em porcentagem,

calculado como segue:

 

Usando-se o mesmo exemplo acima (Figura 8.4) e aplicandose a

fórmula:

 

O valor 0,895 do índice de validade significa que 89,5% dos casos

foram diagnosticados corretamente pelo novo teste em relação ao

teste padrão ouro. Mas esse índice não é suficiente para responder

se o novo teste é ferramenta útil em diagnóstico. Nesse caso, o

índice Kappa (κ) responde melhor.

Modificação do índice de validade, o índice Kappa compara a

concordância obtida com a esperada pela chance. Para se calculálo,

o índice de validade encontrado é comparado com o índice de

validade esperado, quando o teste padrão ouro e o novo teste forem

realizados de forma independente:

 

O valor 0,895 do índice de validade obtido no exemplo acima é o

índice de validade encontrado. O passo seguinte consiste em

calcular a probabilidade de um resultado positivo em ambos os

testes e em refazer a tabela de contingência.

Retomando esse exemplo (Figura 8.4), 26,8% (28/105) são

resultados positivos pelo teste padrão ouro e 20% (21/105) são resultados positivos pelo novo teste. Logo, a probabilidade de um

resultado ser positivo para ambos os testes será de 0,268 x 0,20 =

0,0534. Aplicando-se essa probabilidade na população em estudo

(105 casos), tem-se: 0,0534 x 105 = 5,6 casos como verdadeiros

positivos.

Nesse caso, a tabela de contingência ficaria assim (Figura 8.5):

 

NOVO TESTE Teste padrão ouro Total

Presente Ausente

 

Positivo 5,6 15,4 21

 

(a) (b) (a + b)

 

Negativo 22,4 61,6 84

(c) (d) (c + d)

 

Total 28 77 105

 

(a + c) (b + d) (a + b + c + d)

FIGURA 8.5 — Representação esquemática de uma tabela de

contingência 2 x 2 demonstrando os resultados de um novo teste

laboratorial com um teste padrão ouro no diagnóstico de uma

doença hipotética. a: verdadeiros positivos; b: falsos positivos; c:

falsos negativos; d: verdadeiros negativos

 

onde:

a + d (5,6 + 61,6) = 67,2 — que representa o número de

resultados concordantes para ambos os testes —, e o índice de

validade esperado será de (67,2 /105) x 100 = 64%.

Como foi dito, o índice Kappa compara o índice de validade

encontrado (0,895) com o índice de validade esperado (0,64):

 

Os valores do índice Kappa permitem as interpretações a seguir,

de acordo com os graus de concordância entre os testes. Pobre: κ <

0,20; regular: 0,20 < κ < 0,40; moderada: 0,40 < κ < 0,60; boa: 0,60

< κ < 0,80; excelente: 0,80 < κ < 1,0.

Valores negativos de índice Kappa indicam problemas na

aplicação do teste laboratorial, que deve então ser revista.

 

Razão de Probabilidades

 

Razão de probabilidades (RP) — ou likelihood ratios (LR) — é um

método alternativo para se avaliar a “performance” ou a qualidade

de um teste diagnóstico para dada doença, ou mesmo a validade de

um sinal ou sintoma no diagnóstico de uma doença específica.

Sumariza o mesmo tipo de informação que a sensibilidade e

especificidade e representa a probabilidade da doença após um

teste positivo (RP+) ou negativo (RP–). Em outras palavras, RP+

indica o aumento da probabilidade da doença se o teste é positivo, e

RP– indica o decréscimo da probabilidade da doença se o teste é

negativo. As fórmulas para o cálculo das razões de probabilidades

são:

 

Razões de probabilidades podem ser expressas, também, em

relação à sensibilidade e especificidade:

 

Em geral, RP+ traduz a chance de um indivíduo com resultado

positivo ter realmente a doença investigada, e RP– traduz a chance

de um indivíduo com resultado negativo ter realmente a doença.

Para interpretar os valores de RP segundo sua definição, convém

lembrar que RP > 1 indica aumento da probabilidade de a doença

investigada existir, e valores de RP < 1, um decréscimo da probabilidade de a doença existir. Os valores de RP permitem as