Relação e descrição dos testes diagnósticosSensibilidade (taxa de verdadeiros positivos) = (a / (a + c)) ... Especificidade (taxa de verdadeiros negativos) = (d / ( b + d)) ... Acurácia= (a + d) / (a + b + c + d) ... Valor preditivo positivo (VPP) = (a / ( a + b)) ... Valor preditivo negativo (VPN) = (d / ( c + d ))
Acurácia: é a probabilidade do teste fornecer resultados corretos, ou seja, ser positivo nos doentes e negativo nos não doentes.
Suponha que p (prevalência) = 1/10000. Para cada 10 000 pessoas do caso em estudo, espera-se que o teste detecte 11 testes + (um realmente doente e 10 não doentes) Conclusão: Para cada 11 Elisa + somente um seria realmente doente.
Suponha que um paciente com suspeita de D foi positivo no teste. Qual a probabilidade de ele ter a doença? Então podemos responder à questão da probabilidade pós-teste em um dado teste positivo, no caso, como sendo 2822/9620 = 0,293.
O valor de predição positiva é obtido dividindo-se a frequência de pacientes doentes pelo total dos testes positivos. Portanto, o VPP é baixo enquanto que o VPN é bastante alto. Se o resultado da tomografia é negativo, a chance de não haver metástase é de 99%.
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Definido por Youden (1950), o cálculo pode ser feito pelas seguintes fórmulas: onde: a = verdadeiros positivos; c = falsos negativos; b = falsos positivos; d = verdadeiros negativos; a + c = indivíduos com a doença; b + d = indivíduos sem a doença.
Quanto mais próximo de zero, melhor: RP negativa: < 0.1 (acurácia ótima); 0.1-0.2 (acurácia moderada); 0.2-0.5 (acurácia pequena); 0.5-1.0 (acurácia nula).
A especificidade é a capacidade do mesmo teste ser negativo nos indivíduos que não apresentam a doença que está sendo investigada. O teste ideal seria aquele que apresentasse 100% de sensibilidade e de especificidade.
Valor preditivo positivo (VPP): é a probabilidade de um indivíduo avaliado e com resultado positivo ser realmente doente. Valor preditivo negativo (VPN): é a probabilidade de um indivíduo avaliado e com resultado negativo ser realmente normal.
Na epidemiologia, prevalência é a medida da quantidade de indivíduos que contraem uma doença em determinado período de tempo. É um indicador complementar à incidência, que mede a quantidade de novos casos em um período de tempo.
O desempenho de um teste diagnóstico depende da ausência de desvios da verdade (ausência de viés) e da precisão (o mesmo teste aplicado ao mesmo paciente ou amostra deve produzir os mesmos resultados): respectivamente da validade e da reprodutibilidade do "teste".
As diferenças entre os conceitos de acurácia e precisão
A precisão é o grau de variação gerado por diferentes medições. Dessa forma, quanto mais preciso for um processo, menor será a variação entre os valores obtidos. Já a acurácia é uma espécie de soma entre exatidão e precisão.
O resultado é considerado falso positivo quando o teste se mostra positivo, porém o paciente não tem a doença.
Quanto maior a prevalência de uma doença, maior o VPP e menor o VPN do teste. Quanto menor a prevalência da doença, menor VPP e maior o VPN do teste. Os valores preditivos são também denominados probabilidade pós-teste. A probabilidade pré-teste é a própria prevalência da doença.
Quanto maior a sensibilidade, maior será o valor preditivo negativo, isto é, maior será a probabilidade de, perante um resultado negativo, não haver doença. Quanto maior a especificidade, maior será o valor preditivo positivo, isto é, maior será a probabilidade de, perante um resultado positivo, haver doença.
Eles acontecem quando um teste para covid-19 dá negativo, mesmo quando a pessoa tem a doença. Quase nenhum teste diagnóstico é perfeito e todos podem apresentar erros! O resultado falso-negativo é um exemplo disso e pode acontecer em qualquer teste diagnóstico.
Especificidade: é definida pela porcentagem de indivíduos “normais” com teste negativo em população sabidamente não infectada. Entende-se como indivíduo normal aquele não portador de afecção para a qual o diagnóstico do teste é destinado.
A sensibilidade é definida como a capacidade que um teste tem em identificar uma pessoa verdadeiramente doente, dentre pessoas que apresentam apenas a suspeita da doença. A especificidade, por sua vez, é definida como a capacidade do teste apresentar um resultado negativo em indivíduos que não possuem a doença.
Afinal, o que é a sensibilidade e a especificidade? O parâmetro Sensibilidade mede justamente essa capacidade do teste dar um resultado alterado para pessoas realmente doentes. Enquanto a Especificidade mede a capacidade do teste dar um resultado negativo para pessoas não-doentes.
Acurácia: é a quantidade de acertos do nosso modelo divido pelo total da amostra.
O F1-Score é simplesmente uma maneira de observar somente 1 métrica ao invés de duas (precisão e recall) em alguma situação. É uma média harmônica entre as duas, que está muito mais próxima dos menores valores do que uma média aritmética simples.
Acurácia (Accuracy/Taxa de Acerto)
Esta é a métrica mais simples. É basicamente o número de acertos (positivos) divido pelo número total de exemplos. Ela deve ser usada em datasets com a mesma proporção de exemplos para cada classe, e quando as penalidades de acerto e erro para cada classe forem as mesmas.
É raro ocorrer um falso positivo ou uma mulher não estar grávida e dar positivo, porém os testes tem 0,5% de chances de erro. Portanto o teste de gravidez pode dar errado sim e existem algumas situações que podem sim ocorrer um falso positivo, como: Aborto recente e devido ainda constar resíduos do beta HCG no sangue.
Principais causas de falso positivoTeste feito de forma errada. Antes de utilizar o teste de gravidez de farmácia é importante ler as instruções do fabricante, especialmente sobre a o tempo que é necessário esperar para ler o resultado. ... Gravidez química. ... Uso de alguns medicamentos. ... Problemas de saúde.
O exame beta hcg pode dar falso positivo? Os casos de resultados falsos-positivos são muito raros. Normalmente acontece esse diagnóstico quando há morte fetal ou em mulheres que estão fazendo tratamento à base de Beta HCG.
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