Estatística da prática baseada em evidências: exercícios com soluções passo a passo

1Os números por trás das decisões clínicas

A prática baseada em evidências significa usar resultados de pesquisa para tomar decisões sobre o cuidado. Para ler um estudo, você precisa de um pequeno conjunto de números: quão bom é um teste, quão comum é uma doença e quanto um tratamento muda o risco.

Quase todos eles vêm de uma tabela 2 × 2: dois grupos nas linhas e dois desfechos nas colunas. Quando você sabe onde ficam a, b, c e d, toda fórmula é uma fração simples.

2Testes diagnósticos

Coloque o resultado do teste nas linhas e a situação real da doença (do padrão de referência) nas colunas: a = verdadeiros positivos, b = falsos positivos, c = falsos negativos, d = verdadeiros negativos.

• Sensibilidade = a/(a + c): das pessoas com a doença, a proporção que testa positivo.
• Especificidade = d/(b + d): das pessoas sem a doença, a proporção que testa negativo.
• VPP = a/(a + b): dos testes positivos, a proporção que realmente está doente.
• VPN = d/(c + d): dos testes negativos, a proporção que realmente está saudável.

A sensibilidade e a especificidade são lidas nas colunas; os valores preditivos, nas linhas.

3Prevalência e valores preditivos

Prevalência é a proporção de uma população que tem uma doença em um momento. A incidência conta os casos novos entre as pessoas em risco ao longo de um período, ou por pessoa-tempo (por exemplo, por 1000 pessoas-ano).

A sensibilidade e a especificidade pertencem ao teste. Os valores preditivos dependem também da prevalência: um bom teste usado onde a doença é rara dá muitos falsos positivos.

Uma maneira rápida de ver isso é imaginar 10 000 pessoas. Com prevalência de 1%, 100 estão doentes; um teste com 90% de sensibilidade encontra 90 delas. Com 95% de especificidade, 5% das 9900 pessoas saudáveis também testam positivo: 495 falsos positivos. Assim, o VPP é 90/585, apenas cerca de 15%.

As razões de verossimilhança atualizam uma probabilidade por meio da chance: chance = p/(1 − p), chance pós-teste = chance pré-teste × RV, e probabilidade = chance/(1 + chance).

4Efeitos do tratamento: RR, RAR e NNT

Em um ensaio, a taxa de eventos no grupo tratado é a TEE e no grupo controle é a TEC.

• Risco relativo RR = TEE/TEC.
• Redução absoluta do risco RAR = TEC − TEE.
• Redução relativa do risco RRR = RAR/TEC = 1 − RR.
• Número necessário para tratar NNT = 1/RAR, sempre arredondado para cima, até um paciente inteiro. Para dano, NND = 1/(TEE − TEC).

Em um estudo caso-controle, o pesquisador escolhe quantos casos e controles incluir, de modo que os riscos não podem ser calculados. Use no lugar a razão de chances OR = ad/(bc).

A mesma RRR dá um NNT muito maior quando o risco basal é baixo: uma redução de 25% de um risco de 2% é uma RAR de 0,5%, um NNT de 200.

5Um exemplo resolvido

Acompanhe cada passo e preveja o próximo antes de abri-lo. Todos os valores são inventados para a prática.

6Erros comuns e questões de prova

• Confundir a sensibilidade (nas colunas) com o VPP (nas linhas).
• Tratar o VPP como uma propriedade fixa do teste.
• Multiplicar uma probabilidade por uma razão de verossimilhança sem converter em chance.
• Arredondar o NNT para baixo, ou usar 1/RRR em vez de 1/RAR.
• Calcular um risco relativo a partir de um estudo caso-controle.

Fácil: sensibilidade, especificidade, VPP, VPN, acurácia, prevalência e incidência. Médio: razões de verossimilhança, RR, RAR, RRR, NNT e NND, razões de chances e taxas de incidência. Difícil: VPP em outra prevalência, probabilidade pós-teste, contagens esperadas em uma população rastreada e NNT a partir de um risco basal.