Thread by @josenalencar

Resumo de um dia atendendo COVID e interpretando o resultado de testes.

Paciente 1. Homem de 36 anos com perda de olfato e paladar. Sintomas gripais e febre há 4 dias. Resultado do PCR: negativo.
PPT (probabilidade pré-teste): 75%. FN (falso -): 56%. VN (verdadeiro -): 44%.

Paciente 2. Homem de 61 anos, morador de Paraupebas - PA, fez exame sorológico negativo. Está com sintomas de rinossinusite há 7 dias.
PPT: 75%; FN: 61%. VN: 39%
Lamento, meu amigo, vai continuar isolado.

Pessoa 3. Mulher de 31 anos, fez sorologia em drive-thru de Shopping e foi positiva IgM. Nega qualquer sintoma. Está em home-office desde o início da pandemia.
PPT: 5%. VP (verdadeiro +): 16%; FP (falso +): 84%.
Drive-thru? Sério que você caiu nessa?

Paciente 4. Mulher de São Paulo com 41 anos cujo marido foi PCR + e agora está com anosmia, febre e forte dor de cabeça. Seu PCR também foi positivo.
PPT: 80%; VP: 98%; FP: 2%.
Opa, finalmente um resultado que posso acreditar.

Pessoa 5. Médica. Está dando plantões em unidades COVID (mas nunca teve sintomas) e fez sorologia para saber se já é IgG e pode visitar a família. Teste foi IgG positivo.
PPT: 30%. VP: 61%. FP: 39%.
Melhor não ir, né?

Como eu cheguei a esses resultados? Primeiro, peguei desse artigo aqui os valores de sensibilidade (60%) e especificidade (95%) para PCR.
Para sorologia, usei o resultado estimado de 90% de sensibilidade e especificidade comparados ao PCR, ou seja: 0.9x60= ~55%; 0.9x95= ~85%.

Lembro aos amigos da minha THREAD sobre testes para COVID, em que afirmo que, até hoje, não temos exame padrão ouro para COVID, visto que o PCR sofre de inacurácias em colheita, transporte e fase pré-analítica, mas é virtualmente perfeito na fase analítica.

Depois, usei o pensamento Bayesiano para inferir, através da probabilidade pré-teste, a chance de uma pessoa ter o exame verdadeiro ou falso.
Lembro aos amigos que “Sensibilidade” é a capacidade de um teste obter resultados verdadeiro-positivos em quem tem doença.

Os resultados de sensibilidade e especificidade, mais famosos e citados em estudos, sofrem críticas por partir do pressuposto que o médico sabe quem é doente e quem não é.
Na vida real, quando pedimos um exame para descobrir algo, deveríamos usar as “razões de verossimilhança”.

Além de tudo isso que foi falado, devo recordar que "ter um exame positivo” não significa presença de doença, o que adiciona ainda mais necessidade de RACIOCÍNIO CLÍNICO à análise dos testes.

É quase uma melodia matemática em que se ouve no refrão: “a clínica é soberana”.