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Semelhante a Sensibilidade e Especificidade
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Sensibilidade e Especificidade
- 2. DIAGNÓSTICO Processo de decisão clínica que baseia-se conscientemente ou não, em PROBABILIDADE Uso dos testes diagnósticos: • Identificar/confirmar a presença de doença ou situação relacionada à saúde; • Avaliar a gravidade do quadro clínico; • Estimar Prognóstico • Monitorar a resposta a uma intervenção
- 3. Descrevem o poder de um exame (sinal, sintoma, resultado laboratorial, de imagem…) SENSIBILIDADE É a proporção de pacientes doentes que apresentam resultado positivo no exame ESPECIFICIDADE É a proporção de pacientes sadios que apresentam resultado negativo no exame DOENTES NÃO DOENTES
- 4. A Sensibilidade e a Especificidade de um exame são determinadas usando como referência um PADRÃO-OURO
- 5. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total
- 6. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total
- 7. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total
- 8. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total
- 9. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total
- 10. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total SENSIBILIDADE SENSIBILIDADE = Positivos verdadeiros Doentes
- 11. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total ESPECIFICIDADE EPECIFICIDADE = Negativos verdadeiros Não doentes
- 12. Exemplo: Um teste de diagnóstico é aplicado em 50 pessoas doentes 50 pessoas sadias Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total 48 3 51 2 47 49 100
- 13. O ponto de corte (cut-off) ou critério de diagnóstico, por exemplo, é o valor 101.4
- 14. SENSIBILIDADE Pessoas acima de 101.4 são considerados doentes TP = true positive Sensibilidade (S) de um teste indica o quanto um teste positivo detecta a doença.
- 15. ESPECIFICIDADE Pessoas abaixo de 101.4 são consideradas sadias TN = true negative Especificidade (E): indica o quanto um teste negativo é bom para detectar nenhuma doença.
- 16. Sensibilidade = 48/50 x 100 = 96% Especificidade = 47/50 x 100 = 94%. Doença, pelo padrão-ouro Sim Não Total Positivo PV FP Positivos Resultado do exame Negativo FN NV Negativos Total Doentes Não doentes Total 48 3 51 2 47 49 100
- 17. De cada 50 pacientes DOENTES, 48 serão diagnosticados com o exame analisado Ou seja 4% de pacientes DOENTES não serão diagnosticados Quando a sensibilidade é baixa, NÃO POSSO VALORIZAR UM RESULTADO NEGATIVO UMA VEZ QUE HÁ UM ALTO PERCENTUAL DE FALSOS NEGATIVOS Como interpretar? SENSIBILIDADE
- 18. Quando a especificadade é muito alta, POSSO VALORIZAR UM RESULTADO POSITIVO ELE TEM GRANDE PROBABILIDADE DE SER VERDADEIRO POSITIVO, UMA QUE HAVERÁ POUCOS FALSOS POSITIVOS. Como interpretar? De cada 50 pacientes NÃO DOENTES, 3 serão diagnosticados com o exame analisado Ou seja 6% de pacientes NÃO DOENTES serão diagnosticados ESPECIFICIDADE
- 19. Geralmente, a sensibilidade e a especificidade são características difíceis de conciliar, isto é, é complicado aumentar a sensibilidade e a especificidade de um teste ao mesmo tempo. Para construir uma curva ROC traça-se um diagrama que represente a sensibilidade em função da proporção de falsos positivos (1- Especificidade) Curvas ROC
- 21. + + +- - - C1 C2 C3
- 23. Prática usando o R Pacote “OptmalCutpoints” Determinar pontos de corte Testes diagnósticos ou marcadores contínuos Medidas de precisão do teste diagnóstico Sensibilidade + Especificidade
- 24. elas: elastase leucocitária status: verdadeiro status da doença arterial coronariana 0 = ausência 1 = presença Exemplo
- 25. OptimalCutpoints Cutpoints separados por sexo Script enviado por e-mail >library(OptimalCutpoints) >data(elas)
- 26. Mulheres
- 27. Homens
- 28. OptimalCutpoints Para todos os indivíduos Continuação do script categorical.cov = NULL
- 30. Obrigada!
Notas do Editor
- This package enables users to compute one or more optimal cutpoints for diagnostic tests or continuous markers. Various approaches for selecting optimal cutoffs have been implemented, including methods based on cost-benefit analysis and diagnostic test accuracy measures (Sensitivity/Specificity, Predictive Values and Diagnostic Likelihood Ratios). Numerical and graphical output for all methods is easily obtained.