Embora existam aqueles que só de ouvirem a mensão de números e matemática já sintam calafrios, esta ferramente é bastante simples, por isso não fechem a página. Ainda.
A probabilidade bayesiana diz respeito uma tabela de dois por dois (figura1). Só cabem quatro dados nesta tabela (A, b, C, d). Não é nada para temer: um, dois, três, quatro e acabou.
Vamos imaginar que um médico seja responsável por uma população de 100 pessoas. Você notou que o número cem é para deixar o cálculo mais fácil, certo? Digamos que este médico cuidadoso quer determinar se os olhos dos pacientes são verdes ou não, pois ele acha que os pacientes com olhos desta cor preferem sentar numa cadeira de couro ( se você não gostou deste exemplo, posso pensar em outros piores). O problema é que ele é daltônico e, portanto, tem limitações para determinar a cor. Ele não confia no seu assistente para lhe informar (conheço muitos médicos paranóicos) e cria um aparelho para fazer isso, é só passá-lo perto do paciente e aparece a resposta no visor. Para validar o aparelho ele faz ensaios clínicos prospectivos randomizados e duplo-cegos usando um perfeito padrão ouro ( saiba apenas que seriam estudos muito bem feitos) e tem como resultado :
18 pessoas com olhos verdes e teste positivo
(A)
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2 pessoas com olhos de outra cor e teste negativo (b)
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| 5 pessoas com olhos de outra cor e teste positivo (C) |
75 pessoas com olhos de outra cor e teste negativo (d)
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Dos cem paciente temos que 20 tinham olhos verdes e 80 tinha qualquer outra cor, supondo que todos tenham os dois olhos com a mesma cor. O teste positivo indica que o aparelho identificou o paciente como tendo olho verde independente se realmente tinha esta cor. Pelos dados acima temos que dos 20 pacientes com olhos verdes, o aparelho detectou corretamente 18 deles, o que dá 90%. Já dos pacientes com olhos de outra cor o aparelho deu positivo em apenas 6,25 %. Acredite, estes são números muito bons. Não acho que o aparelho seja muito útil no dia a dia de uma clínica, mas os números impressionam.
Voltando à primeira figura temos que A dividido por A + b é igual à sensibilidade do teste e d dividido por C + d é igual à especificidade. Portanto a sensibilidade do nosso aparelho para detectar olho verde é de 90% e sua especificidade é de 93,75%.
Para um exame a sua sensibilidade seria a chance de dar positivo caso aplicado a um doente e a especificidade, a chance de dar negativo, caso não tenha a doença. Disso podemos inferir que se um exame tem alta sensibilidade, dificilmente vai dar negativo em um doente e se tem alta especificidade, dificilmente dar positivo se for sadio. Vamos ver se você entendeu: um teste de alta sensibilidade é bom para confirmar ou excluir uma doença? Pense um pouco, pense mais ...
É bom para excluir, pois se der negativo, dificilmente é um doente. Um exame de alta especificidade é bom para confirmar a doença, pelo mesmo raciocínio.
Todo exame tem sensibilidade e especificidade, mesmo algo simples como um termômetro para verificar uma febre. Por definição, a temperatura normal máxima quando medida na axila é de 37 graus Celsius, sendo considerada febrícula caso atinja 37,5, piorando quanto maior a temperatura. Isso deixa algumas pessoas fora da definição se houver um quadro febril, mas uma temperatura menor do que 37,5 e inclui pessoas sem febre caso tenham temperatura de 37,5. Só para exemplificar rapidamente, alguém sadio correndo todo agasalhado num dia de sol a pino pode medir a temperatura e verificá-la maior que 37 graus, sendo um caso de hipertermia e não de febre. Caso eu aumente a nota de corte da temperatura, aumento a especificidade do teste, mas diminuo a sensibilidade e se diminuir a nota de corte, aumento a sensibilidade, mas diminuo a especificidade. Para mudar ao mesmo tempo tanto a sensibilidade quanto a especifidade, devo procurar um teste diferente.
Não escrevi antes para não assustar, mas estes foram apenas conceitos básicos e ainda não entramos na probabilidade bayesiana que fica para a próxima.
Desabafo do dia: não seja tão sensível a ponto de entrar em parafuso caso se depare com um resultado de exame um pouco acima do normal sem falar especificamente com seu médico antes.
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