O que é probabilidade pré-teste e pós-teste?

Na área médica, um teste diagnóstico é usado para determinar se um indivíduo sofre ou não de uma determinada doença.

Sempre que é realizado um teste de diagnóstico, existem sempre duas probabilidades interessantes:

1. Probabilidade pré-teste: Probabilidade de um indivíduo ter a doença antes mesmo de o teste diagnóstico ser realizado.

• Isto é calculado como a proporção de indivíduos que se sabe terem a doença na população de interesse.
• Isso pode ser calculado usando dados coletados em estudos anteriores ou pode ser estimado aproximadamente por profissionais da área.

2. Probabilidade pós-teste: probabilidade de um indivíduo ter a doença após testar positivo no teste diagnóstico.

• Isto é calculado usando a probabilidade pré-teste e a sensibilidade e especificidade conhecidas do teste de diagnóstico utilizado.
• A sensibilidade é a “taxa de verdadeiros positivos” – a percentagem de casos positivos que o modelo é capaz de detectar.
• A especificidade é a “taxa de verdadeiros negativos” – a percentagem de casos negativos que o modelo é capaz de detectar.
• A sensibilidade e a especificidade podem ser calculadas utilizando dados de estudos anteriores.

O exemplo a seguir mostra como calcular a probabilidade pré-teste e pós-teste na prática.

Exemplo: Cálculo de probabilidades pré-teste e pós-teste

Suponha que se saiba que aproximadamente 7 em cada 100 indivíduos numa determinada população têm a doença X.

Se selecionássemos aleatoriamente um indivíduo dessa população e realizássemos um teste diagnóstico para determinar se ele tem a doença X, a probabilidade pré-teste de que ele tenha a doença seria de 0,7 ou 7%.

Agora suponhamos que também sabemos que a sensibilidade do teste diagnóstico é 0,74 e a especificidade é 0,92.

As seguintes fórmulas podem ser usadas para calcular a probabilidade pós-teste :

• Razão de verossimilhança positiva = sensibilidade / (1−especificidade) = 0,92 / (1−0,92) = 11,5
• Razão de verossimilhança negativa = (1−sensibilidade) / especificidade = (1−0,74) / 0,92 = 0,2826
• Probabilidades pré-teste = probabilidade pré-teste. / (1−probabilidade pré-teste) = 0,07 / (1−0,07) = 0,0752
• Chance pós-teste positiva = 0,0752 * 11,5 = 0,8648
• Probabilidade pós-teste positiva = 0,8648 / (0,8648+1) = 0,4637

Veja como interpretar esses resultados:

A probabilidade pré-teste é de 7% .

• Isso significa que a probabilidade de um indivíduo selecionado aleatoriamente ter a doença X é de 7%, mesmo antes da realização de um teste diagnóstico.

A probabilidade pós-teste é de 46,37% .

• Para uma pessoa cujo teste diagnóstico é positivo, a probabilidade de realmente ter a doença X é de 46,37%.

Você pode pensar que um resultado positivo de um teste diagnóstico deve indicar que uma pessoa definitivamente tem a doença, mas tenha duas coisas em mente:

1. A probabilidade de um indivíduo selecionado aleatoriamente na população ter a doença (7%) é muito baixa para começar.

2. Sabemos que o teste diagnóstico não é perfeito na detecção de casos verdadeiros positivos e verdadeiros negativos.

Com esses dois fatos em mente, fica um pouco mais fácil entender como um resultado positivo em um teste diagnóstico não significa necessariamente que o indivíduo realmente tenha a Doença X.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre tópicos de probabilidade:

O que é uma tabela de distribuição de probabilidade?
Qual é a lei da probabilidade total?
Como encontrar a probabilidade de “pelo menos um” sucesso