Epidemiologia clínica Flashcards
Epidemiologia clínica: acurácia
Total de acertos
verdadeiros positivos + verdadeiros negativos/ total
Epidemiologia clínica: sensibilidade
Capacidade de detectar os doentes
verdadeiros positivos / total de doentes = (a/a+c)
Epidemiologia clínica: especificidade
Capacidade de detectar os não doentes
verdadeiros negativos / todos os não-doentes (b/b+d)
Sensibilidade e especificidade: aplicações clínicas
Alta sensibilidade tem pouco falso negativo = é bom para excluir doença (se dá negativo pode acreditar). Usado na triagem
Alta especificidade tem pouco falso positivo = logo é bom para confirmar doença (tende a dar negativo, se dá positivo é confiável). Usado antes de procedimentos invasivos (evitar iatrogenia)
Epidemiologia clínica: valor preditivo positivo
Dentro dos resultados positivos, quantos eram verdadeiramente doentes
a/ a+b
Epidemiologia clínica: valor preditivo negativo
acertos dentro dos resultados negativos
c/c+d
Relação entre valor preditivo positivo/ negativo e prevalência da doença
Quanto maior a prevalência maior o valor preditivo positivo e menor o negativo
especificidade e sensibilidade não se alteram (inerentes ao teste)
Relação entre sensibilidade x valor preditivos
Quanto maior a sensibilidade, menor os falsos negativos, logo maior o valor preditivo negativo e menor o valor preditivo positivo (porque aumenta os falsos positivos)
Relação entre especificidade x valor preditivos
Maior especificidade menor os falsos positivos logo maior o valor preditivo positivo e menor o negativo (dá mais falso negativo)
Curva ROC: como interpretar
Maior área sobre a linha = melhor acurácia
Mais alto = maior sensibilidade
Mais para a esquerda (perto do eixo) = mais específico
Estratégias de diagnóstico: em série x paralelo
Em série: menor gastos e invasivo
Em paralelo: mais gastos e mais invasivo, porém mais rápido (melhor pata doenças letais ou mora muito longe)
