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razão de verossimilhança

Bioestatística e epidemiologiaMultissistêmico / Geral

Resumo

Uma razão de verossimilhança (RV) compara a probabilidade de um determinado resultado de teste em pacientes com a doença vs. sem a doença. RV+ = sensibilidade / (1 − especificidade); RV− = (1 − sensibilidade) / especificidade. Ao contrário dos valores preditivos, as RVs não dependem da prevalência da doença e são usadas para converter a chance pré-teste em chance pós-teste.

Detalhes

**Definição:** RV = P(resultado do teste | doença) / P(mesmo resultado | sem doença).

**Fórmulas:** - RV+ = sensibilidade / (1 − especificidade) = TPR / FPR - RV− = (1 − sensibilidade) / especificidade = FNR / TNR

**Interpretação:** - RV = 1: o resultado do teste não altera a probabilidade de doença (inútil). - RV+ > 1: o resultado aumenta a probabilidade de doença. RV+ >10 é forte evidência para confirmar (rule IN) a doença (pense em SpPIn: teste altamente Específico, resultado Positivo confirma [rules IN]). - RV− < 1: o resultado diminui a probabilidade de doença. RV− <0,1 é forte evidência para excluir (rule OUT) a doença (pense em SnNOut: teste altamente Sensível, resultado Negativo exclui [rules OUT]). - Guia aproximado da mudança de probabilidade: RV 2, 5, 10 aumentam a probabilidade em cerca de 15%, 30%, 45%. RV 0,5, 0,2, 0,1 a diminuem em cerca de 15%, 30%, 45%.

**Uso com o teorema de Bayes:** - Chance pré-teste × RV = chance pós-teste. - Chance pré-teste = p / (1 − p); probabilidade pós-teste = chance / (1 + chance). - Exemplo: probabilidade pré-teste de 20% (chance 0,25), RV+ = 10, então a chance pós-teste = 2,5, o que resulta em probabilidade pós-teste de cerca de 71%.

**Propriedades principais (alto rendimento):** - É independente da prevalência da doença, pois é construída a partir da sensibilidade e da especificidade. VPP e VPN dependem da prevalência. - É uma propriedade do teste, mas pode variar conforme a população de pacientes (viés de espectro). - Pode ser calculada para resultados multiníveis ou contínuos (p. ex., faixas de ferritina ou D-dímero), e não apenas dicotômicos. - Uma RV+ alta decorre de alta especificidade. Uma RV− baixa decorre de alta sensibilidade. - Nomograma de Fagan: ferramenta gráfica que relaciona a probabilidade pré-teste, a RV e a probabilidade pós-teste.

**Dicas para a prova:** - Saiba calcular RV+ e RV− a partir de uma tabela 2×2. - Saiba que as RVs não mudam com a prevalência, enquanto VPP e VPN mudam. - Saiba que um teste mais específico tem RV+ maior, e um teste mais sensível tem RV− menor. - As questões frequentemente perguntam qual é o melhor teste para confirmar ou excluir uma doença com base em suas RVs.

**Limitações:** As RVs pressupõem independência quando vários testes são combinados em sequência. Também exigem uma estimativa razoável da probabilidade pré-teste, que costuma ser subjetiva.

Fontes

  • First Aid for the USMLE Step 1 – Biostatistics & Epidemiology (Diagnostic tests)
  • UWorld Step 1/Step 2 CK Biostatistics Q-bank
  • Fletcher RH, Fletcher SW. Clinical Epidemiology: The Essentials
  • Sackett DL et al. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM
  • Kaplan USMLE Step 1 Lecture Notes: Epidemiology & Biostatistics
  • Jaeschke R, Guyatt G, Sackett DL. Users' Guides to the Medical Literature III: How to Use an Article About a Diagnostic Test. JAMA 1994

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