Thread by @josenalencar

A interpretação de resultados de testes em Medicina é muito mais complexa que o vigente sistema de “exame positivo = presença de doença”.

- Muitas vezes o exame testa algo indireto sobre doença, não a doença em si;
- Testes podem ser falsos.

Vejamos o caso da Dona Rosa. 🧵

Certa manhã, Dona Rosa assistiu na televisão um “importante médico” falando sobre um teste de screening. Como ela se encaixava no perfil citado pelo médico, decidiu fazer o teste.

E foi positivo. O teste tem 97% de sensibilidade e 64,5% de especificidade.

Definições:
Sensibilidade é a capacidade de detectar resultados positivos entre quem tem alteração.
Especificidade é a capacidade de detectar resultados negativos entre quem não tem.

Dona Rosa tem alteração ou não? Perceba, ela estava em casa assistindo TV.

Se Dona Rosa tiver a alteração, a chance de seu resultado ser verdadeiro é 97%. Se ela não tiver, a chance do seu resultado ser falso positivo é de 35,5%.

Perceba que a dúvida “se a dona Rosa tiver a alteração” ainda está presente mesmo depois do teste.
Como o médico faz agora?

A chave pra essa resposta está na probabilidade pré-teste da dona Rosa ter a doença. Como ela é assintomática (lembre que só fez o exame porque viu na TV), o único dado que podemos usar é a prevalência da doença na população (quantas pessoas estão AGORA com a doença).

Perceba que, pelo simples fato de se questionar “o teste é verdadeiro ou falso?”, o médico chega a uma conclusão de que há 97,4% de chance de estar diante de um resultado falso.

(Abro parênteses para a dica: SEMPRE pergunte ao seu médico a chance do seu teste ser verdadeiro).

O médico normalmente sai das graduações de Medicina com a ideia de que “sensibilidade” e “especificidade” são suficientes para que interprete o resultado de um teste. Muitos sequer ouviram falar no Teorema de Bayes (esse que apliquei de maneira indireta no vídeo).

Já o paciente, acostumado a anos de consultas com médicos que nunca levantaram essa hipótese, e também a programas de TV muito didáticos e pouco realistas que acabam por disseminar a ideia de “quanto mais testes melhor”, acaba virando agente ativo na geração de falsos resultados.

Dona Rosa lidou muito mal com o resultado positivo, o que gerou fortes desavenças familiares. Além disso, o procedimento confirmatório que esse teste gerou (com menos chance de falsos positivos) era invasivo e lhe causou dor e saída de secreção pela ferida, que infectou.

A ansiedade gerada pela possível doença, e a vontade de sobreviver, além da sensação de que o médico está fazendo tudo por ela…

Dona Rosa, em momento algum, culpa o teste falso pelas adversidades que tem passado.

O viés do gato de Schrodinger beneficia o sobre-tratamento.

Ainda há mais uma camada importante e difícil de ser discutida: o teste positivo não significa presença de doença ou que o aquela irá levar à morte.

Por exemplo, ter coronavírus presente na orofaringe não significa que você tem COVID. Significa que há vírus em sua orofaringe.

É um conceito difícil de ser compreendido: os testes, muitas vezes, avaliam indiretamente a doença.

É óbvio que ter o vírus na orofaringe significa enorme chance de esse vírus ter “entrado em seu corpo”. Mas não necessariamente.

Da mesma forma, podemos imaginar que essa doença que dona Rosa pesquisa, mesmo sendo de alta gravidade, se verdadeira, poderia jamais levar a problemas, porque não “vingaria”.

Talvez sejam necessários outros testes pra identificar em quem a doença vai vingar ou não.

A beleza do raciocínio clínico Bayesiano está no fato de que ele está o tempo todo se retro-alimentando.

Se a probabilidade pré-teste da dona Rosa ter a doença era de 1% antes do primeiro exame, depois dele, ficou em 2,6%.

O próximo cálculo já partiria desse valor.

Esse método de raciocínio clínico é extremamente importante nas seguintes situações:

- Meses coloridos;
- Médicos que pedem baterias de exames logo na primeira consulta.

Porque o único dado conhecido será a prevalência da doença, como foi no exemplo da dona Rosa e o exame da TV

Mas também é importante em casos clínicos sintomáticos. O mesmo raciocínio pode ser aplicado se alguém tem dor torácica:

- A chance de infarto cresce;
- A de apendicite aguda diminui.

Para avaliação de sinais e sintomas como probabilidade pré-teste, farei outro post no futuro.

Finalizo:

- Médico, vá além da sensibilidade e especificidade. Aprenda sobre valor preditivo e razão de verossimilhança. Esses conceitos JUNTOS é que definem a chance de um teste ser verdadeiro.
- Paciente, pergunte ao seu médico qual a chance de seus exames serem verdadeiros.

PS:

* Tive que apagar o primeiro post porque continha um erro conceitual e o twitter não permite edições.
* Peço desculpas a quem já tinha curtido e retweetado.