Análise de métodos diagnósticos - Valores preditivos e curva ROC Flashcards
O que é valor preditivo positivo?
É a real chance do resultado positivo do exame ser realmente positivo. Isto é, a chance do paciente ter a doença diante de um resultado de exame positivo.
Como é calculado o valor preditivo positivo?
Todos os doentes com teste positivo ÷ Todos comTeste positivo
Isto é, na tabela 2x2 o calculo é feito na horizontal, utilizando apenas a primeira linha:
Qual é o sinônimo usado para Valor Preditivo Positivo (VPP)?
PROBABILIDADE PÓS TESTE
O que seria a probabilidade pré-teste?
é a PREVALENCIA de determinada doença em determinada população.
O que seria Valor Preditivo Negativo (VPN)?
É a chance de não ter a doença frente a um resultado de exame negativo:
Como calcular o Valor Preditivo Negativo?
Os doentes com teste negativo ÷ Todos com teste negativo
Isto é, na tabela 2x2 o calculo é feito na horizontal, utilizando apenas a segunda linha:
A prevalência pode alterar o valor preditivo positivo?
SIM!!!
Enquanto a sensibilidade e a especificidade são valores pétreos, característico do método do exame, o valor preditivo positivo não é. Ele pode variar conforme a prevalencia da doença.
De que maneira a prevalência altera o valor do resultado do valor preditivo positivo?
O valor da prevalencia vai alterar o VPP da seguinte forma:
O valor da prevalencia é igual ao total de doentes. Isso influencia o valor do total de não doentes, que será o valor complementar da prevalência (o valor que falta para chegar a 100%). Alterando o valor de pessoas não doentes, também irá alterar o valor das pessoas não doentes com teste + e teste -. O mesmo acontece com o valor das pessoas doentes. Dessa maneira, há alteração do valor preditivo positivo ao se refazer as contas:
O que é a curva ROC?
É uma curva que representa a relação entre a sensibilidade e a especificidade. É uma curva traçada sobre uma abcissa de 0 a 100 (valor percentual) e sobre uma ordenada de 0 a 100 também.
O eixo Y corresponde a sensibilidade, enquanto o eixo X corresponde à 100 - valor da especificidade, isto é, o valor dos falsos positivos.
Quais são as conclusões que podemos tirar sobre o comportamento da curva ROC?
Ao observar o comportamento da curva ROC, podemos afirmar que quanto mais sensibilidade tiver o exame, mais falsos positivos ele terá.
Qual a aplicabilidade da curva ROC?
A curva ROC serve para apresentar o ponto de maior sensibilidade com menor número de falsos positivos possível. Isto é, o ponto de maior sensibilidade com o número de falsos positivos aceitável.
É aplicado nos pontos de corte para diagnóstico, por exemplo, como no valor de glicemia de jejum para diagnosticar diabetes.
Como identificar o ponto de corte ideal da curva ROC?
Esse ponto é conhecido como o ombro da curva (É o ponto da curva que mais se aproxima do cato superior esquerdo do gráfico):
Como saber se o teste possui boa acurácia, a partir da análise da curva ROC?
Observando o ombro da curva: quanto mais perto do canto superior esquerdo, mais acurácia terá o exame em diagnosticar mais doentes com menor valor de falsos positivos possivel.
OU
Observando a área sob a curva: quanto maior for essa área, maior será a acurácia do exame.
Quais são os objetivos da curva ROC?
- definir ponto de corte
- Comparar poder discriminatório dos testes
Quais são os critérios que devem ser cumpridos para elaborar um exame de rastreamento?
O exame de rastreamente deve obeder os seguintes critérios:
- Diagnosticar o maior número de pessoas com menor custo
- Deve ter uma realização simples
- Deve possuir alta sensibilidade
- Deve ser aplicado a doenças de problema de saúde pública
- Deve ser aplicado a doença que tenha em sua evolução natural um estágio pré-clínico
Pergunta:
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