Understanding diagnostic tests. Part 1.

PRACTICAL SCENARIO

Investigators studied the diagnostic accuracy of serum procalcitonin levels to diagnose parapneumonic pleural effusions (PPE) and differentiate it from other causes of pleural effusions. They found that procalcitonin (with a cut-off value of 0.195 ng/mL) had a sensitivity of 83% and a specificity of 80% to diagnose PPE and accurately diagnosed individuals with PPE.

USING DIAGNOSTIC TESTS IN CLINICAL PRACTICE

Clinicians are frequently faced with the challenge of diagnosing a disease based on diagnostic test results. Most diagnostic tests used in clinical practice, however, are not perfect and produce false positive results (the test is positive, but the patient does not have the disease) and false negative results (the test is negative, but the patient has the disease). Therefore, learning to interpret the properties of diagnostic tests is a critical competency for clinicians and researchers. In this article, we discuss sensitivity and specificity. In the forthcoming parts, we will discuss positive and negative predictive values, and receiver operating characteristic (ROC) curves.

Sensitivity and specificity are important measures of a diagnostic test because they give us an idea of how well a new diagnostic test performs when compared with an existing gold standard test. Sensitivity is defined as the proportion of subjects with the disease who have a positive test. In the example in Table 1, true positives (n = 39) divided by the total number of subjects with disease (n = 47) results in 83%. Specificity is defined as the proportion of subjects without the disease who have a negative test. In the example, true negatives (n = 81) divided by total number of subjects without the disease (n = 101) results in 80%.

Table 1

Diagnostic performance of serum procalcitonin testing for identifying parapneumonic pleural effusion.

Result	PPE		Total
	+	−
PCT+	a = 39	b = 20	59
PCT−	c = 8	d = 81	89
Total	47	101	148

Data obtained from He et al.) PCT: procalcitonin; PPE: parapneumonic pleural effusion. Sensitivity (light grey column) = a/(a + c). Specificity (dark grey column) = b/(b + d). MButton

When a new diagnostic test is evaluated, the investigator sets a cut-off point which defines whether the test is positive or negative, and there is always a trade-off between sensitivity and specificity. In our example, if the cut-off point for a positive procalcitonin test was decreased from 0.195 ng/mL to 0.095 ng/mL, it might detect more cases of PPE, decreasing the false negative rate and increasing sensitivity, but the test would also be positive in more subjects without PPE, increasing the false positive rate and decreasing specificity. This trade-off between sensitivity and specificity for several possible cut-off points can be used to plot a ROC curve and describe the overall test performance in discriminating between presence and absence of the disease; we can also use sensitivity and specificity to calculate likelihood ratios, as we will see later in this series.

Sensitivity and specificity are useful measures to evaluate the performance of a diagnostic test but are not very helpful for personalized clinical decision making. When a clinician is facing a patient with a positive test result, the most important question is: what is the probability that, given that the test is positive, the patient has the disease? The sensitivity of the test does not tell us that; it tells us the probability of a positive test, given that the patient has the disease. We will address more relevant clinical measures of diagnosis in part 2 of this series.

CENÁRIO PRÁTICO

Um grupo de pesquisadores fez um estudo para determinar a acurácia dos níveis séricos de procalcitonina para diagnosticar derrame pleural parapneumônico (DPP) e diferenciá-lo de outras causas de derrame pleural. Eles constataram que a procalcitonina (com valor de corte de 0,195 ng/ml) apresentou sensibilidade de 83% e especificidade de 80% para diagnosticar DPP e foi capaz de diagnosticar com acurácia indivíduos com DPP.

USANDO TESTES DIAGNÓSTICOS NA PRÁTICA CLÍNICA

Os clínicos frequentemente enfrentam o desafio de diagnosticar uma doença com base nos resultados de testes diagnósticos. No entanto, a maioria dos testes diagnósticos usados na prática clínica não é perfeita e produz resultados falso-positivos (o teste é positivo, mas o paciente não tem a doença) e resultados falso-negativos (o teste é negativo, mas o paciente tem a doença). Portanto, aprender a interpretar as propriedades dos testes diagnósticos é uma competência essencial para clínicos e pesquisadores. Neste artigo, discutimos sensibilidade e especificidade. Nas próximas partes discutiremos valores preditivos positivos e negativos, bem como curvas ROC.

A sensibilidade e a especificidade são medidas importantes de um teste diagnóstico porque nos dão uma ideia de quão bom é o desempenho de um novo teste diagnóstico em comparação com o de um teste padrão ouro existente. Sensibilidade é a proporção de indivíduos que têm a doença e apresentam teste positivo. No exemplo apresentado na Tabela 1, o número de verdadeiro-positivos (n = 39) dividido pelo total de indivíduos com a doença (n = 47) resulta em 83%. A especificidade é a proporção de indivíduos que não têm a doença e apresentam teste negativo. No exemplo, o número de verdadeiro-negativos (n = 81) dividido pelo total de indivíduos sem a doença (n = 101) resulta em 80%.

Tabela 1

Desempenho diagnóstico da dosagem sérica de procalcitonina na identificação de derrame pleural parapneumônico.

Resultado	DPP		Total
	+	−
PCT+	a = 39	b = 20	59
PCT−	c = 8	d = 81	89
Total	47	101	148

Dados extraídos de He et al. PCT: procalcitonina; DPP: derrame pleural parapneumônico. Sensibilidade (coluna cinza claro) = a/(a + c). Especificidade (coluna cinza escuro) = b/(b + d).

Quando um novo teste diagnóstico é avaliado, o pesquisador estabelece um ponto de corte que define se o teste é positivo ou negativo, e há sempre uma troca entre sensibilidade e especificidade. Em nosso exemplo, se o ponto de corte para que a dosagem sérica de procalcitonina fosse considerada positiva diminuísse de 0,195 ng/ml para 0,095 ng/ml, é possível que mais casos de DPP fossem detectados, diminuindo a taxa de resultados falso-negativos e aumentando a sensibilidade; no entanto, haveria também mais resultados positivos em indivíduos sem DPP, aumentando a taxa de resultados falso-positivos e diminuindo a especificidade. Essa troca entre sensibilidade e especificidade em diversos pontos de corte possíveis pode ser usada para traçar uma curva ROC e descrever o desempenho geral do teste de discriminar entre presença e ausência da doença; a sensibilidade e a especificidade também podem ser usadas para calcular as razões de verossimilhança, como veremos mais adiante nesta série.

Sensibilidade e especificidade são medidas úteis para avaliar o desempenho de um teste diagnóstico, mas não são muito úteis para ajudar a tomar decisões clínicas personalizadas. Quando um clínico tem um paciente cujo teste apresentou resultado positivo, a pergunta mais importante é a seguinte: dado que o teste é positivo, qual é a probabilidade de o paciente ter a doença? A sensibilidade do teste não nos diz isso, mas sim a probabilidade de um resultado positivo, dado que o paciente tem a doença. Discutiremos medidas clínicas de diagnóstico mais relevantes na parte 2 desta série.