O que significa um falso positivo? Fazendo sentido dos testes e terminologia da Covid-19

O que significa um falso positivo? Fazendo sentido dos testes e terminologia da Covid-19 Friaaz Azeez é testado para COVID-19 por um profissional de saúde em um centro de teste instantâneo no Instituto Islâmico de Toronto em Scarborough, Ont., Em 29 de maio de 2020. A IMPRENSA CANADENSE / Nathan Denette

Durante a pandemia de COVID-19, palavras e frases que normalmente eram limitadas a epidemiologistas e profissionais de saúde pública entraram na esfera pública. Embora tenhamos aceitado rapidamente notícias baseadas em epidemiologia, o público não teve a chance de absorver totalmente o que todos esses termos realmente significam.

Tal como acontece com todos os testes de doenças, um resultado falso positivo em um teste COVID-19 pode causar estresse indevido em indivíduos enquanto tentam navegar pelo seu diagnóstico, tiram dias de folga do trabalho e se isolam da família. Um exemplo de destaque foi o governador de Ohio, Mike DeWine, cujo resultado falso positivo o levou a cancelar reunião com o presidente Donald Trump.

Resultados de teste falsos negativos são ainda mais perigosos, pois as pessoas podem pensar que é seguro e apropriado para elas se envolverem em atividades sociais. É claro que fatores como o tipo de teste, se o indivíduo apresentava sintomas antes de ser testado e o momento do teste também podem afetar o quão bem o teste prevê se alguém está infectado.

Sensibilidade e especificidade são dois conceitos científicos extremamente importantes para compreender os resultados dos testes COVID-19.

No contexto epidemiológico, sensibilidade é a proporção de verdadeiros positivos que são corretamente identificados. Se 100 pessoas tiverem uma doença, e o teste identificar 90 dessas pessoas como tendo a doença, a sensibilidade do teste é de 90 por cento.

Uma mão em uma luva roxa segura um tubo de ensaio com uma tampa vermelha. Um assistente técnico de laboratório da LifeLabs lida com um espécime a ser testado para COVID-19 após a digitalização de seu código de barras após o recebimento no laboratório da empresa, em Surrey, BC, em 26 de março de 2020. A IMPRENSA CANADENSE / Darryl Dyck

Especificidade é a capacidade de um teste de identificar corretamente aqueles que não têm a doença. Se 100 pessoas não tiverem a doença, e o teste identificar corretamente 90 pessoas como livres da doença, o teste tem uma especificidade de 90 por cento.


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Esta tabela simples ajuda a delinear como a sensibilidade e a especificidade são calculadas quando a prevalência - a porcentagem da população que realmente tem a doença - é de 25 por cento (totais em negrito):

Tabela mostrando o número de testes positivos e negativos em linhas e o número de casos de doença (total 25,000) e casos livres de doença (total 75,000) em colunas, junto com a sensibilidade de 80 por cento e a especificidade de 90 por cento. Sensibilidade e especificidade em 25 por cento da prevalência da doença. (Priyanka Gogna), Autor fornecida

Uma sensibilidade de teste de 80 por cento pode parecer ótima para um teste recém-lançado (como para os números de casos inventados que relatei acima).

Valor preditivo

Mas esses números não transmitem toda a mensagem. A utilidade de um teste em uma população não é determinada por sua sensibilidade e especificidade. Quando usamos a sensibilidade e a especificidade, estamos descobrindo como um teste funciona bem quando já sabemos quais pessoas têm ou não têm a doença.

Mas o verdadeiro valor de um teste em um ambiente real vem de sua capacidade de prever corretamente quem está infectado e quem não está. Isso faz sentido porque em um cenário do mundo real, não sabemos quem realmente tem a doença - contamos com o próprio teste para nos dizer. Usamos o valor preditivo positivo e o valor preditivo negativo de um teste para resumir a capacidade preditiva desse teste.

Para deixar bem claro, pense no seguinte: em uma população na qual ninguém tem a doença, até mesmo um teste que é terrível para detectar qualquer pessoa com a doença parece funcionar muito bem. Ele identificará “corretamente” a maioria das pessoas como não tendo a doença. Isso tem mais a ver com quantas pessoas têm a doença em uma população (prevalência) do que com o funcionamento do teste.

Usando os mesmos números acima, podemos estimar o valor preditivo positivo (PPV) e o valor preditivo negativo (NPV), mas desta vez nos concentramos nos totais das linhas (em negrito).

O VPP é calculado como o número de verdadeiros positivos dividido pelo número total de pessoas identificadas como positivas pelo teste.

Tabela mostrando o número de testes positivos e negativos em linhas e colunas com números de casos de doença, casos livres de doença, totais e VPP de 73 por cento e NPV de 93 por cento. Valor preditivo positivo e negativo em 25 por cento da prevalência da doença. (Priyanka Gogna), Autor fornecida

O VPP é interpretado como a probabilidade de que alguém com teste positivo realmente tenha a doença. O NPV é a probabilidade de que alguém com teste negativo não tenha a doença. Embora a sensibilidade e a especificidade não mudem conforme a proporção de indivíduos doentes muda em uma população, o VPP e o NPV são fortemente dependentes da prevalência.

Vamos ver o que acontece quando redesenharmos nossa tabela de doenças quando a prevalência da população fica em um por cento em vez de 25 por cento (muito mais perto da verdadeira prevalência de COVID-19 no Canadá).

Tabela mostrando os números de resultados de teste positivos e negativos em linhas e casos de doença, casos livres de doença e totais em colunas, juntamente com valores de sensibilidade (80 por cento), especificidade (90 por cento), PPV (sete por cento) e NPV (99.8 por cento) Sensibilidade, especificidade, PPV e NPV com prevalência de doença de um por cento. (Priyanka Gogna), Autor fornecida

Portanto, quando a doença tem baixa prevalência, o VPP do teste pode ser muito baixo. Isso significa que a probabilidade de que alguém com teste positivo realmente tenha COVID-19 é baixa. É claro que, dependendo da sensibilidade, especificidade e prevalência na população, o inverso também pode ser verdadeiro: alguém com teste negativo pode não estar realmente livre da doença.

Testes de falso positivo e falso negativo na vida real

O que isso significa quando o teste em massa começa para COVID-19? No mínimo, isso significa que o público deve ter informações claras sobre as implicações dos falsos positivos. Todos os indivíduos devem estar cientes de a possibilidade de um teste falso positivo ou falso negativo, especialmente quando nos movemos para um maior dependência de testes neste outono para informar nossas ações e decisões. Como podemos ver usando algumas tabelas simples e matemática acima, o PPV e o NPV podem ser limitantes mesmo em face de um teste “bom” com alta sensibilidade e especificidade.

Sem uma compreensão adequada da ciência por trás dos testes e por que falsos positivos e falsos negativos acontecem, podemos levar o público a desconfiar ainda mais - e até mesmo questionar a utilidade - da saúde pública e dos testes. Conhecimento é poder nesta pandemia.A Conversação

Sobre o autor

Priyanka Gogna, candidata a PhD, Epidemiologia, Universidade da Rainha, Ontário

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.


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