No contexto de cuidados de saúde e pesquisa médica, os termos sensibilidade e especificidade podem ser usados em referência à confiança nos resultados e à utilidade dos testes para condições. Aprenda sobre esses termos e como eles são usados para selecionar os testes apropriados e interpretar os resultados obtidos.
RapidEye / E + / Getty ImagesUsos de testes médicos
Assim que você começar a dizer ao seu médico a constelação de sintomas que você tem, ele começará a formular uma hipótese de qual pode ser a causa com base em sua educação, experiência anterior e habilidade. A causa pode ser óbvia. No entanto, em alguns casos, várias doenças potenciais podem ser suspeitadas. Testes adicionais podem ser necessários para identificar os contribuidores subjacentes. A seleção desses testes pode basear-se nos conceitos de sensibilidade e especificidade.
Para fazer um diagnóstico, os médicos podem realizar um exame físico completo, colher amostras de fluidos corporais (como sangue, urina, fezes ou mesmo saliva) ou realizar outros exames médicos para confirmar ou rejeitar suas hipóteses iniciais. Devem ser evitados testes inúteis que não podem excluir ou excluir certas doenças. Idealmente, será escolhido um teste que possa confirmar com precisão o diagnóstico suspeito.
Outro uso dos testes médicos é em testes de triagem dados para identificar doenças que um determinado grupo pode ter maior risco de desenvolver. Eles não são feitos para diagnosticar uma doença, mas para encontrar uma que ainda não esteja produzindo sintomas. Da mesma forma, os fatores de risco pessoais podem aumentar o risco de um distúrbio não identificado e sugerir uma triagem mais precoce ou mais frequente. Esses fatores incluem etnia, história familiar, sexo, idade e estilo de vida.
Considerar o propósito de um teste em certas populações requer uma consideração cuidadosa tanto da sensibilidade quanto da especificidade.Isso ajuda os profissionais de saúde e os pacientes a tomar as melhores decisões sobre testes e tratamento.
Compreendendo a sensibilidade e especificidade
Nem todo teste é útil para diagnosticar uma doença. Infelizmente, os cuidados de saúde modernos também não podem sustentar os custos associados a testes ilimitados. Um profissional de saúde deve selecionar cuidadosamente o teste mais apropriado para um indivíduo com base em fatores de risco específicos. Escolher o teste errado pode ser inútil, uma perda de tempo e dinheiro, ou pode até levar a um teste falso positivo, sugerindo a presença de uma doença que não está realmente presente. Vamos considerar como essas características de teste impactam o teste que é escolhido e a interpretação dos resultados que são obtidos.
Quando a pesquisa médica desenvolve um novo teste de diagnóstico, os cientistas tentam entender a eficácia de seu teste na identificação adequada da doença ou condição alvo. Alguns testes podem não encontrar uma doença com frequência suficiente em pacientes realmente doentes. Outros podem sugerir incorretamente a presença de uma doença em alguém que é realmente saudável.
Os profissionais de saúde levam em consideração os pontos fortes e fracos dos testes. Eles tentam evitar quaisquer escolhas que possam levar ao tratamento errado. Por exemplo, ao diagnosticar alguém com câncer, pode ser importante não apenas ter uma imagem que sugira a presença da doença, mas uma amostra de tecido que ajude a identificar as características do tumor para que a quimioterapia certa possa ser usada. Seria impróprio depender apenas de um único teste que não seja preciso na identificação da presença de câncer e, em seguida, iniciar um tratamento que pode não ser realmente necessário.
Em situações em que um teste é menos do que certo, vários testes podem ser usados para aumentar a confiança de um diagnóstico. Duas medidas úteis dos pontos fortes de diagnóstico de um teste são sensibilidade e especificidade. O que esses termos significam?
A sensibilidade indica a probabilidade de um teste detectar uma condição quando ela está realmente presente em um paciente. Um teste com baixa sensibilidade pode ser considerado muito cauteloso para encontrar um resultado positivo, o que significa que errará ao lado de falhar para identificar uma doença em uma pessoa doente. Quando a sensibilidade de um teste é alta, é menos provável que dê um falso negativo. Em um teste com alta sensibilidade, um positivo é positivo.
A especificidade refere-se à capacidade de um teste descartar a presença de uma doença em alguém que não a tem, ou seja, em um teste com alta especificidade, um negativo é negativo. Um teste com baixa especificidade pode ser considerado muito ansioso para encontrar um resultado positivo, mesmo quando ele não está presente, e pode dar um grande número de falsos positivos. Isso pode resultar em um teste dizendo que uma pessoa saudável tem uma doença, mesmo quando ela não está realmente presente. Quanto maior a especificidade de um teste, menos frequentemente ele encontrará incorretamente um resultado que não deveria.
Pode parecer lógico que tanto um falso negativo quanto um falso positivo devam ser evitados. Se a presença de uma doença for omitida, o tratamento pode ser adiado e causar danos reais. Se alguém é informado de que tem uma doença que não tem, o impacto psicológico e físico pode ser significativo. Seria melhor se um teste tivesse alta sensibilidade e alta especificidade. Infelizmente, nem todos os testes são perfeitos. Pode ser necessário encontrar um equilíbrio que corresponda ao propósito do teste para o indivíduo que está sendo avaliado.
Comparando Testes
O melhor teste (ou grupo de testes) para diagnosticar uma doença é chamado de padrão ouro e pode consistir nos testes ou medições mais abrangentes e precisos disponíveis. Quando novos testes são desenvolvidos em pesquisas, eles serão comparados com os melhores testes disponíveis atualmente em uso. Antes de ser lançado para uso mais amplo na comunidade médica, a sensibilidade e especificidade do novo teste são derivadas da comparação dos resultados do novo teste com o padrão ouro. Em alguns casos, o objetivo do teste é confirmar o diagnóstico, mas alguns testes também são usados de forma mais ampla para identificar pessoas em risco para condições médicas específicas.
Triagem é quando um teste médico é dado a uma grande população de pacientes, com ou sem sintomas atuais, que podem estar em risco de desenvolver uma doença específica. Alguns exemplos dessas condições médicas em potencial e os testes de triagem em potencial incluem:
- Câncer de mama (mamografia)
- Câncer de próstata (antígeno específico da próstata ou PSA)
- Câncer de cólon (colonoscopia)
- Pressão arterial (esfigmomanometria)
- Colesterol alto (painel de colesterol)
- Câncer cervical (esfregaço de Papanicolaou)
- Desordens genéticas (painel genético)
Nem todo mundo precisa ser rastreado para câncer de cólon em uma idade jovem, mas alguém com uma condição genética específica ou um forte histórico familiar pode exigir a avaliação. É caro e um tanto invasivo fazer o teste. O teste em si pode apresentar certos riscos. É importante encontrar um equilíbrio entre selecionar a pessoa apropriada para ser testada, com base em seus fatores de risco e probabilidade relativa de ter a doença, e a utilidade dos testes disponíveis.
Nem todo mundo é testado para todas as doenças. Um clínico habilidoso compreenderá a probabilidade pré-teste de uma medição específica ou a probabilidade de um teste ter um resultado antecipado.
O rastreamento de doenças específicas é direcionado a pessoas em risco. Para encontrar e tratar uma condição no maior número possível de pessoas, os custos do teste devem ser justificados e os falsos positivos devem ser evitados.
Valor preditivo positivo e negativo
É apropriado que os profissionais de saúde considerem os riscos de uma doença em um grupo não testado sob a ótica de duas considerações adicionais: PPV e NPV.
O valor preditivo positivo (VPP) é o número de resultados positivos corretos de um teste dividido pelo número total de resultados positivos (incluindo falsos positivos). Um VPP de 80% significaria que 8 em cada 10 resultados positivos representariam com precisão a presença da doença (os chamados "verdadeiros positivos") com os dois restantes representando "falsos positivos".
Valor preditivo negativo (NPV) é o número de resultados negativos corretos que um teste fornece dividido pelo número total de resultados negativos (incluindo falsos negativos). Um NPV de 70% significaria que 7 em cada 10 resultados negativos representariam com precisão a ausência da doença ("verdadeiros negativos") e os outros três resultados representariam "falsos negativos", o que significa que a pessoa tinha a doença, mas o teste falhou ao diagnóstico isto.
PPV e NPV, combinados com a frequência de uma doença na população em geral, oferecem previsões sobre a aparência de um programa de rastreamento em larga escala.
Uma palavra de Verywell
Conhecer os pontos fortes dos diferentes testes é útil para identificar com eficácia uma doença. Se um paciente pode ter uma condição de risco de vida, ou sua doença potencial tem uma janela crítica para agir, pode ser difícil equilibrar os fatores de oportunidade, precisão e custo do teste. Aqueles que estão no início do treinamento médico podem não ter desenvolvido a experiência e habilidade para selecionar o teste apropriado, e isso pode levar a uma necessidade reativa de fazer um teste excessivo para não perder um diagnóstico. Infelizmente, o teste errado pode levar a testes adicionais ou mesmo a um tratamento impróprio. Profissionais de saúde qualificados poderão ajudar um paciente necessitado a selecionar criteriosamente o teste apropriado. À medida que a ciência médica avança, seremos capazes de identificar os fatores de risco e personalizar os testes para agilizar ainda mais o processo de diagnóstico e tratamento ideal.
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