Fazer um diagnóstico. Necessidade dos testes. Foco principal. Variabilidade do teste. Diminuição das incertezas definição de normal

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1 Fazer um diagnóstico Avaliação Crítica tentativa de tomar uma decisão adequada usando informações inadequadas resultado de testes diminuir a incerteza do diagnóstico Ideal saber viver com a incerteza saber quando é importante aumentar a certeza Necessidade dos testes Identificar quais testes aumentam a precisão diagnóstica e quais somente aumentam o custo Diminuir as incertezas nada é certo, exceto a biópsia i ou a necropsia como descrever e quantificar a incerteza remanescente Foco principal Pacientes portadores de uma doença Variabilidade do teste Diminuição das incertezas definição de normal Ausência de viés = acurácia (menos tendência de desviar do valor real) Ausência de erro randômico = precisão (os resultados são reprodutíveis) ideal pouca acurácia pouca precisão Performance ótima do teste diagnóstico 1

2 Diminuição das incertezas definição de normal Diminuição das incertezas definição de normal Performance intermediária do teste diagnóstico Teste diagnóstico inútil Definição de normal 1. Gaussiano a média ± 2 desvios padrão 2. Percentil dentro da variação 5 a 95% 3. Culturalmente desejável o preferido pela sociedade 4. Fator de risco sem risco adicional de doença 5. Diagnóstico limite de resultados além dos quais a doença alvo torna se altamente provável 6. Terapêutico variação de resultados nos quais o tratamento faz mais bem do que mal Definição de normal 1. Gaussiano a média ± 2 desvios padrão 2. Percentil dentro da variação 5 a 95% 3. Culturalmente desejável o preferido pela sociedade 4. Fator de risco sem risco adicional de doença 5. Diagnóstico limite de resultados além dos quais a doença alvo torna se altamente provável 6. Terapêutico variação de resultados nos quais o tratamento faz mais bem do que mal Avaliação crítica A evidência sobre a precisão de um teste é válida? Esta evidência mostra que este exame é importante para distinguir com precisão quais são os pacientes que têm e os que não têm uma doença específica? Posso aplicar este exame em um paciente específico? Avaliação crítica A evidência sobre a precisão de um teste é válida? Esta evidência mostra que este exame é importante para distinguir com precisão quais são os pacientes que têm e os que não têm uma doença específica? Posso aplicar este exame em um paciente específico? 2

3 Validade 1. Houve comparação independente e cega com padrão ouro? Os pacientes devem ser submetidos aos dois testes (o padrão ouro e o novo) O resultado de um exame não pode ser conhecido pelo realizador do outro Cuidado com a definição do padrão ouro PADRÃO OURO (GOLD STANDARD) define quem está com a doença e quem não está Validade 2. O exame diagnóstico foi avaliado num grupo adequado de pacientes? Avaliação do grupo escolhido para o exame Dúvida do diagnóstico igual à prática clínica Exames devem ser aplicados em pacientes com suspeita diagnóstica / doença leve e grave, tratados e não tratados Doenças confundidoras (diferentes do alvo) Validade 3. O padrão ouro foi aplicado em todos os pacientes? O padrão ouro, mesmo que invasivo, deve ser realizado inclusive nos pacientes com o novo exame negativo Avaliação independente do resultado do outro exame Validade Avaliação do artigo Estudo inválido Falha em um dos três itens citados anteriormente Efetuar nova busca Validade Avaliação do artigo Passa pelos três itens Estudo válido Importância Sensibilidade Especificidade Avaliar importância dos resultados Valores preditivos (dependem da prevalência) Razões de Verossimilhança (Likelihood ratio) 3

4 Importância Checar a habilidade do teste em mudar o que pensamos: antes (probabilidade da doença pré teste ) para o depois (probabilidade da doença pós teste ) Exemplo paciente A Paciente com anemia achamos que a probabilidade dele apresentar deficiência de ferro é de 50% (probabilidade pré teste) Testes que produzem grandes mudanças das probabilidades pré teste para as pós teste importantes e geralmente úteis na prática clínica Exemplo paciente A Busca das evidências Verificar a utilidade de dosar ferritina sérica Revisão Sistemática encontrada Dosagem de ferritina x BMO com dosagem de ferro válida Dosagem de ferritina sérica do paciente = 60 mmol/l Fórmulas Teste Doença (padrão-ouro) a b - c d a + b c + d a + c b + d a + b + c + d Sensibilidade = a / (a + c) Especificidade = d / (b + d) Valor preditivo positivo: a / (a + b) Valor preditivo negativo: d / (c + d) LR + = sensibilidade / (1 - especificidade) LR - = (1 sensibilidade) / especificidade 4

5 Caso exemplo sensibilidade Caso exemplo (1 especificidade) 90% dos pacientes com deficiência de ferro apresentam ferritina alterada (positivo verdadeiro ) 15% dos pacientes com outra causa de anemia apresentam resultado semelhante (falso positivo) Likelihood ratios Likelihood ratios 90% dos pacientes com deficiência de ferro apresentam ferritina alterada (no mesmo intervalo do nosso paciente) 15% dos pacientes com outra causa de anemia apresentam resultado semelhante O resultado no nosso paciente é 6 vezes (90%/15%) mais provável num paciente com deficiência de ferro do que nos pacientes com outra causa de anemia Razão de VEROSSIMILHANÇA do teste positivo: 6 Se nosso paciente tivesse resultado negativo: Razão de VEROSSIMILHANÇA do teste negativo: 90% dos pacientes com deficiência de ferro apresentam ferritina alterada (no mesmo intervalo do nosso paciente) 15% dos pacientes com outra causa de anemia apresentam resultado semelhante O resultado no nosso paciente é 6 vezes (90%/15%) mais provável num paciente com deficiência de ferro do que nos pacientes com outra causa de anemia Razão de VEROSSIMILHANÇA do teste positivo: 6 Se nosso paciente tivesse resultado negativo: Razão de VEROSSIMILHANÇA do teste negativo: 0,12 10% / 85% Caso exemplo Probabilidade pré teste 50% Odds pré teste: 1:1 (50:50) Odds pós teste: LR+ x Odds pré teste: 6:1 (6 x 1:1) Conversão em probabilidade pós teste= Odds/(odds+1) 6/7 = 86% Conclusão: resultado importante para o paciente 5

6 Sensibilidade e Especificidade Sensibilidade alta se o exame for negativo, praticamente exclui o diagnóstico Especificidade alta SnNout Sensitivity Negative se o exame for positivo, praticamente confirma o diagnóstico Caso exemplo Razão de probabilidade com níveis Nova maneira de expressar a acurácia do teste mostra que podemos nos enganar com a antiga maneira de visualizar sensibilidade/especificidade (restrição a 2 níveis de resultado positivo e negativo) No exemplo, dividiu se o teste em 5 níveis SpPin Specificity Positive Caso exemplo Sensibilidade, especificidade e razão de probabilidade Checar a habilidade do teste em mudar o que pensamos: antes (probabilidade da doença pré teste ) para o depois (probabilidade da doença pós teste ) Testes que produzem grandes mudanças das probabilidades pré teste para as pós teste importantes e geralmente úteis na prática clínica Sensibilidade, especificidade e razão de probabilidade Novos estudos de qualidade podem apresentar resultados em forma de razão de probabilidade em vários níveis Ou apresentar dados de forma que possibilita o cálculo das razões de probabilidade (likelihood ratio) Desconfiar dos testes em que os resultados são apresentados apenas com sensibilidade e especificidade mesmo nestes podemos transformar os dados em razão de probabilidade Importância dos resultados Se os resultados forem clinicamente importantes Avaliar aplicabilidade em nosso meio 6

7 Aplicabilidade 1. O exame, em nosso meio: Está disponível? É reprodutível? Possui acurácia ái e precisão? iã Aplicabilidade 2. Podemos gerar uma estimativa clinicamente sensível para a probabilidade pré teste em nosso paciente? Como estimar a probabilidade pré teste? Experiência clínica Dados estatísticos de prevalência regional/nacional Bases de dados de doenças Estudos diagnósticos, com a descrição dos dados Estudos dedicados especificamente para determinar as probabilidades pré teste pouca acurácia pouca precisão Aplicabilidade 3. As probabilidades pós teste encontradas afetarão nossa conduta e ajudará o paciente? Vou poder deixar de pedir outros exames para fechar ou excluir o diagnóstico? Avaliação final da validade 4. O exame foi validado em um segundo grupo independente de pacientes? Estudo de VALIDAÇÃO DO TESTE Diminuição de viés de seleção Screening Pessoas sem queixas Foco em diagnóstico precoce / doença pré sintomática Estudos prospectivos randomizados em populações Não basta haver boa acurácia do teste Necessidade de evidência que o diagnóstico precoce pode melhorar a vida do indivíduo submetido ao teste Benefício x Prejuízo no diagnóstico Screening Questões importantes: 1. O diagnóstico precoce realmente aumenta sobrevida, ou qualidade de vida, ou ambos? 2. Os pacientes com diagnóstico i precoce terão aderência ao tratamento proposto? 3. O tempo e energia dispendidos no esforço do diagnóstico e o tratamento realizado são válidos economicamente? 4. A freqüência e severidade da doença são suficientes para demandarem os procedimentos? 7

8 Screening cuidados Detecção precoce SEMPRE aparenta aumentar o tempo de sobrevida Secreening cuidados Metodologia dos estudos randomizados Et Estudos diagnósticos 8

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