Thread by @josenalencar

Pra quem não entendeu bem meus posts sobre testes pra COVID, segue um pequeno manual de interpretação de exames em que te falo logo de cara:

"Sensibilidade e especificidade são úteis em pesquisas, não na prática clínica”.

Segue a thread pra aprender o que é pensamento bayesiano

"Sensibilidade” é a capacidade de um teste de encontrar verdadeiro-positivos entre quem tem a doença.
"Especificidade" é a capacidade de descartar os negativos entre quem não tem a doença.
Perceba que, para calcular isso, você precisa saber quem tem a doença e quem não tem.

E é por essa razão (a sensibilidade e a especificidade só existem em comparação com a facilidade de já saber quem é doente) que esses testes, na vida real, não se aplicam bem.
Ora, se um médico pede um exame no consultório, ele pede porque quer descobrir quem tem doença.

Na vida real, como não sabemos se a pessoa é positiva ou não, quando pedirmos esse exame e ele vier positivo, qual a chance de ser verdadeiro?
Alguém responderia “75%”.
Mas ele está redondamente enganado. E é aí que entra o pensamento Bayesiano.

O pensamento Bayesiano é uma maneira de entender o mundo pela ótica de probabilidades. Ora, se você é médico e pediu um exame a um paciente, você deve imaginar uma probabilidade de o paciente ter essa doença certo?
- Cefaleia no pronto socorro - probabilidade de infarto: baixa.

Para usar o pensamento Bayesiano, você precisa, primeiro, calcular as razões de verossimilhança + e - (RV+ e RV-). Mostro como se calcula na figura.
O nosso teste teria uma RV+ de 5, e uma RV- de 0,29.

Depois, você precisa elaborar clinicamente, a probabilidade pré-teste (PPT) de um indivíduo ter a doença que você está pesquisando. Faz sentido isso? Ora, somos médicos e aprendemos (alguns ouviram e esqueceram) que a clínica é soberana.
Era disso que essas pessoas falavam.

PPT é baseada na experiência clínica do médico. Quanto mais experiente, melhor o médico vai lidar com os dados da anamnese, exame físico, passado médico, fatores de risco, resultados de outros exames, etc e elaborar a chance do paciente ter aquela doença para a qual pediu exame.

PPT vai de 0 a 1. E para calcular a probabilidade pós-teste, existe um cálculo matemático: PPT x RV/1 + (PPT x RV).
Pronto. Agora você está pronto para partir pra vida real. Vamos ver um exemplo prático? Imagine que você quer descobrir se uma pessoa tem Embolia Pulmonar (TEP).

Pessoa com dispneia súbita, S1Q3T3 e taquicardia sinusal. Passado de trombose. d-Dimero negativo. Me falaram que a sensibilidade é de 97% então ela só dá 3% de falsos negativos (FN). Será?
PPT 85%. FN: 30%.
Assustado? Pois é.
Bem vindos ao mundo real, o mundo bayesiano.

Precisa fazer esses cálculos em todo exame que o médico pedir na vida?
Óbvio que não. Precisa é entender que a análise de TODOS os exames passa por esse raciocínio clínico e do conhecimento básico do perfil de acurácia de cada exame que você pediu. De novo: a clínica é soberana.