Análise de Dados, Bioestatística, Estatística

5 estatísticas fundamentais na acurácia de um teste diagnóstico

acurácia

Em Estatística é bem comum se falar em acurácia. Em Bioestatística, ou mesmo na Medicina Baseada em Evidências, esse termo é muito utilizado para compreender as relações entre o resultado de um teste e o verdadeiro diagnóstico do paciente.

Para calcular esses indicadores é preciso montar uma matriz, conhecida como matriz de confusão na Estatística, e matriz diagnóstico em Bioestatística. Vejamos como construir essa matriz.

Como montar uma matriz diagnóstico para acurácia?

acurácia 02

Nossa matriz deve ser exatamente como a imagem acima. A partir de sua amostra de pacientes, cada quadrante dessa matriz abrigará a quantidade de indivíduos presente, simultaneamente, em um status coluna e um status linha.

Na parte superior, tendo seu total na coluna, está o diagnóstico verdadeiro para determinada doença (DOENÇA), conhecido também por padrão-ouro. Geralmente um teste também, mas o mais confiável para diagnosticar a doença em questão. Ao lado esquerdo, onde seu total é na coluna, temos o resultado para o teste avaliado (TESTE). Geralmente um novo teste para a doença.

No item a temos o verdadeiro-positivo, pois são os pacientes com a doença e com teste positivo, identificando a doença. No item b temos o falso-positivo, sendo esses os pacientes sem a doença, mas com teste positivo.

No item c temos o falso-negativo, sendo esses pacientes com a doença, mas classificados como negativo no teste. E por último, no item d, temos o verdadeiro-negativo. Esses são os pacientes classificados com ausência da doença e classificados como negativo no teste.

Agora, para avaliar a acurácia de um possível teste, em uma matriz diagnóstico, vamos entender as 5 estatísticas fundamentais? Vamos em frente!

01. Sensibilidade

A primeira maneira de avaliar um teste é a sensibilidade. A sensibilidade indica a proporção de indivíduos com a possível doença e com resultado do teste positivo. Ou seja, é a representatividade do verdadeiro-positivo dentro de todos os casos da doença.

sensibilidade

02. Especificidade

A segunda estatística mais importante é a especificidade. Essa será a proporção de pacientes que não possuem a doença e apresentaram teste negativo. Ou seja, os indivíduos considerados verdadeiros-negativos em relação a todos os pacientes diagnosticados com a doença em questão.

especificidade

03. Valor Preditivo Positivo

O valor preditivo positivo traz a informação sobre a probabilidade da presença da doença, para um indivíduo com teste positivo. Ou seja, caso o teste seja positivo para determinada doença, qual a probabilidade do paciente realmente estar com a doença? Essa probabilidade será o valor preditivo positivo.

vpp

04. Valor Preditivo Negativo

No caso do valor preditivo negativo, temos a probabilidade da ausência da doença em questão, quando um indivíduo apresenta resultado negativo no teste proposto. Ou seja, esse indicador visa responder a seguinte pergunta: qual a probabilidade de um paciente não ter a doença, dado que seu teste para mesma foi negativo? Simples!

vpn

05. Prevalência

Por último, temos a prevalência. Essa nada mais é do que a representatividade de indivíduos com a doença, de acordo com um diagnóstico verdadeiro, dentro da amostra estudada. Neste caso, serão todos os pacientes com a doença sobre o n amostral.

prevalência

Essas são as principais estatísticas utilizadas para verificar a acurácia de teste diagnóstico. Existem outras medidas como a razão de verossimilhança e ainda a curva ROC. Essas abordarei em próximos posts, pois com elas veremos também outras questões importantes do mundo da Estatística e Análise de Dados.

Para auxiliar vocês eu preparei uma planilha Excel com um exemplo da matriz e o cálculo desses indicadores. Clique aqui, para baixar o arquivo ou no link abaixo.

Matriz Diagnóstico – 01

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