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PublicouKamilly Braga Alterado mais de 9 anos atrás
3
COMPONENTES DA EXATIDÃO
VALIDADE REPRODUTIBILIDADE
4
VALIDADE SENSIBILIDADE ESPECIFICIDADE
5
VALIDADE REPRODUTIBILIDADE SENSIBILIDADE ESPECIFICIDADE
ÍNDICE KAPPA COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO INTRACLASSE
6
A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE USANDO COMO REFERÊNCIA UM
DE UM EXAME SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO
7
PADRÃO-OURO PADRÃO-OURO = CERTEZA DIAGNÓSTICA
A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE DE UM EXAME SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO PADRÃO-OURO = CERTEZA DIAGNÓSTICA
8
PADRÃO-OURO A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE DE UM EXAME
SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO EM ESTUDO ESPECIALMENTE PLANEJADO PARA ESSE FIM
9
PADRÃO-OURO A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE DE UM EXAME
SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO EM ESTUDO ESPECIALMENTE PLANEJADO PARA ESSE FIM SE CONCORDAR EM PARTICIPAR, O PARTICIPANTE DEVERÁ SUBMETER-SE AOS DOIS EXAMES
10
PADRÃO-OURO MASCARADA
A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE DE UM EXAME SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO EM ESTUDO ESPECIALMENTE PLANEJADO PARA ESSE FIM E A INTERPRETAÇÃO DOS EXAMES DEVERÁ SER FEITA DE FORMA MASCARADA
11
PADRÃO-OURO MASCARADA
A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE DE UM EXAME SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO EM ESTUDO ESPECIALMENTE PLANEJADO PARA ESSE FIM E A INTERPRETAÇÃO DOS EXAMES DEVERÁ SER FEITA DE FORMA MASCARADA QUEM INTERPRETA UM EXAME NÃO PODE SABER O RESULTADO DO OUTRO, E VICE-VERSA
23
SENSIBILIDADE
24
Sensibilidade = PV / Doentes
25
Sensibilidade = PV / Doentes
ESPECIFICIDADE Sensibilidade = PV / Doentes
26
Sensibilidade = PV / Doentes
ESPECIFICIDADE Sensibilidade = PV / Doentes Especificidade = NV / Não doentes
27
e especificidade são calculadas em colunas diferentes
Sensibilidade e especificidade são calculadas em colunas diferentes
28
e especificidade são calculadas em colunas diferentes
Sensibilidade e especificidade são calculadas em colunas diferentes ISTO QUER DIZER QUE
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e especificidade são calculadas em colunas diferentes
Sensibilidade e especificidade são calculadas em colunas diferentes ISTO QUER DIZER QUE o cálculo da sensibilidade nada tem a ver com o cálculo da especificidade
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e especificidade são calculadas em colunas diferentes
Sensibilidade e especificidade são calculadas em colunas diferentes ISTO QUER DIZER QUE o cálculo da sensibilidade nada tem a ver com o cálculo da especificidade MAS...
31
QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO
32
QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO AUMENTO NA SENSIBILIDADE
33
QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO
AUMENTO NA SENSIBILIDADE ACARRETA DIMUNIÇÃO NA ESPECIFICIDADE
34
QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO
AUMENTO NA SENSIBILIDADE ACARRETA DIMUNIÇÃO NA ESPECIFICIDADE E VICE-VERSA
35
Valores crescentes de glicemia de jejum
% NÃO DOENTES DOENTES Valores crescentes de glicemia de jejum
36
% NÃO DOENTES Glicemia
37
% NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte
38
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES Glicemia
ponto de corte
39
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES Glicemia
100 ponto de corte
40
% NÃO DOENTES Testes positivos Glicemia 100
41
% NÃO DOENTES FALSOS POSITIVOS Testes positivos Glicemia 100
42
% NÃO DOENTES Testes negativos Glicemia 100
43
% NÃO DOENTES FALSOS NEGATIVOS Testes negativos Glicemia 100
44
% NÃO DOENTES FN FP Testes negativos Testes positivos Glicemia 100
45
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES NV PV FN FP Glicemia
100
46
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES NV PV FN FP Glicemia
100
47
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES NV PV FN FP Glicemia
100
48
% NÃO DOENTES Glicemia 100 ponto de corte
49
% NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte
50
% NÃO DOENTES Glicemia 60 ponto de corte
51
% NÃO DOENTES Testes negativos Testes positivos Glicemia 60
52
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES Sensibilidade
Glicemia 60
53
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FP Sensibilidade
Glicemia 60
54
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FP Especificidade
Sensibilidade Testes negativos Testes positivos Glicemia 60
55
% NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte
56
% NÃO DOENTES Glicemia 140 ponto de corte
57
% NÃO DOENTES Testes negativos Testes positivos Glicemia 140
58
% NÃO DOENTES Especificidade Testes negativos Testes positivos 140
59
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FN Especificidade
140
60
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FN Especificidade
Sensibilidade Testes negativos Testes positivos 140
61
A curva ROC (Receiver Operating Characteristic curve) é a plotagem da sensibilidade e da especificidade em diferentes pontos de corte do teste diagnóstico.
62
100 Sensibilidade
63
Especificidade 100 Sensibilidade
64
Proporção de falsos-positivos
Especificidade 100 Sensibilidade 100 Proporção de falsos-positivos
65
Especificidade 100 Sensibilidade
66
Especificidade 100 TESTE PERFEITO Sensibilidade
67
Especificidade 100 TESTE PERFEITO Sensibilidade TESTE SEM NENHUM PODER DISCRIMINATÓRIO
74
PÁGINA 72
77
Sensibilidade 1 - especificidade Subformas do CKMB 100 50 CKMB total
CKMB total Sensibilidade Área subformas = 0,948 Área CKMBtotal = 0,778 1 - especificidade Puleo PR, Meyer D, Wathen C, et al. - Use of a rapid assay of subforms of creatine kinase-MB to diagnose or rule out acute myocardial infarction. N Engl J Med 1994;331(9):561-6.
78
Especificidade Sensibilidade 100 50 0 100 50
100 50 Sensibilidade Marcopito LF - Roll-over test in primigravidae attending a public primary care service. Rev Paul Med. 1997;115:
79
Mais de um exame
80
Exames interpretados EM PARALELO
81
Exames interpretados EM PARALELO
Exame A Exame B Interpretação
82
+ + Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação
Positivo
83
+ + + - Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação
Positivo + - Positivo
84
+ + + - - + Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B
Interpretação + + Positivo + - Positivo - + Positivo
85
+ + + - - + - - Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B
Interpretação + + Positivo + - Positivo - + Positivo - - Negativo
86
Exames interpretados EM PARALELO
AUMENTAM a SENSIBILIDADE
87
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FP Especificidade
Sensibilidade Testes negativos Testes positivos ponto de corte
89
Exames interpretados EM PARALELO
AUMENTAM a SENSIBILIDADE
90
proporção de FALSOS-POSITIVOS
Exames interpretados EM PARALELO AUMENTAM a SENSIBILIDADE mas aumentam também a proporção de FALSOS-POSITIVOS
91
Exames interpretados EM PARALELO
AUMENTAM a SENSIBILIDADE mas aumentam também a proporção de FALSOS-POSITIVOS pela diminuição na ESPECIFICIDADE
92
Exames aplicados EM SÉRIE
AUMENTAM a ESPECIFICIDADE
93
Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FN Especificidade
Sensibilidade Testes negativos Testes positivos ponto de corte
94
Exames aplicados EM SÉRIE
AUMENTAM a ESPECIFICIDADE
95
proporção de FALSOS-POSITIVOS.
Exames aplicados EM SÉRIE AUMENTAM a ESPECIFICIDADE e diminuem a proporção de FALSOS-POSITIVOS.
96
Atualmente, no diagnóstico de infecção pelo HIV,
97
Atualmente, no diagnóstico de infecção pelo HIV,
se o Elisa for positivo (ou duvidoso),
98
Atualmente, no diagnóstico de infecção pelo HIV,
se o Elisa for positivo (ou duvidoso), o Western Blot é aplicado EM SÉRIE.
99
Rastreamento do câncer da próstata
100
Rastreamento do câncer da próstata
101
Rastreamento do câncer da próstata
102
Rastreamento do câncer da próstata
103
Rastreamento do câncer da próstata
104
Rastreamento do câncer da próstata
105
Valores preditivos
106
Sensibilidade = PV / Doentes
ESPECIFICIDADE Sensibilidade = PV / Doentes Especificidade = NV / Não doentes
109
Um resultado positivo é positivo verdadeiro ou é falso positivo ?
110
Valor preditivo de um teste positivo
ou Valor Preditivo Positivo VPP
111
Valor preditivo de um teste positivo ou Valor Preditivo Positivo VPP
112
Valor preditivo de um teste positivo ou Valor Preditivo Positivo VPP
VPP = PV / Positivos
113
VPP é a probabilidade de existir doença se o resultado do teste
foi positivo VPP VPP = PV / Positivos
114
Um resultado negativo é negativo verdadeiro ou é falso negativo ?
115
Valor preditivo de um teste negativo
ou Valor Preditivo Negativo VPN
116
Valor preditivo de um teste negativo ou Valor Preditivo Negativo VPN
117
Valor preditivo de um teste negativo ou Valor Preditivo Negativo VPN
VPN = NV / Negativos
118
VPN é a probabilidade de não existir doença se o resultado do teste
foi negativo VPN VPN = NV / Negativos
119
Valores preditivos VPP VPN VPP = PV / Positivos VPN = NV / Negativos
120
SENSIBILIDADE ESPECIFICIDADE VPP VPN
121
Um exame é muitíssimo específico.
Explique isso a um leigo, com pouquíssimas palavras.
122
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 !
123
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 ! VOCÊ VAI ERRAR !
124
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 !
126
SE UM EXAME TEM 100% DE ESPECIFICIDADE,
NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-POSITIVOS !
127
SE UM EXAME TEM 100% DE ESPECIFICIDADE,
NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-POSITIVOS ! VPP = 100%
128
Um exame é muitíssimo sensível.
Explique isso a um leigo, com pouquíssimas palavras.
129
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 !
130
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 ! VOCÊ VAI ERRAR !
131
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 !
133
SE UM EXAME TEM 100% DE SENSIBILIDADE,
NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-NEGATIVOS !
134
SE UM EXAME TEM 100% DE SENSIBILIDADE,
NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-NEGATIVOS ! VPN = 100%
136
PROBLEMA FICTÍCIO: Existe um “padrão-ouro” para o diagnóstico da doença xisnigma, mas este é caríssimo e invasivo. A dosagem de enfermina salivar, teste de custo irrisório e não-invasivo, mostrou sensibilidade de 95% e especificidade de 90% quando aplicado em adultos, num estudo milionário, tendo esse “padrão-ouro” como “certeza diagnóstica”. O teste da enfermina salivar foi então aplicado em toda a população adulta do município de Cariapoaçu, que somava 10 mil pessoas, resultando em exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76
137
PROBLEMA FICTÍCIO: Existe um “padrão-ouro” para o diagnóstico da doença xisnigma, mas este é caríssimo e invasivo. A dosagem de enfermina salivar, teste de custo irrisório e não-invasivo, mostrou sensibilidade de 95% e especificidade de 90% quando aplicado em adultos, num estudo milionário, tendo esse “padrão-ouro” como “certeza diagnóstica”. O teste da enfermina salivar foi então aplicado em toda a população adulta do município de Cariapoaçu, que somava 10 mil pessoas, resultando em exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76
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PROBLEMA FICTÍCIO: Existe um “padrão-ouro” para o diagnóstico da doença xisnigma, mas este é caríssimo e invasivo. A dosagem de enfermina salivar, teste de custo irrisório e não-invasivo, mostrou sensibilidade de 95% e especificidade de 90% quando aplicado em adultos, num estudo milionário, tendo esse “padrão-ouro” como “certeza diagnóstica”. O teste da enfermina salivar foi então aplicado em toda a população adulta do município de Cariapoaçu, que somava 10 mil pessoas, resultando em exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76
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PROBLEMA FICTÍCIO: Existe um “padrão-ouro” para o diagnóstico da doença xisnigma, mas este é caríssimo e invasivo. A dosagem de enfermina salivar, teste de custo irrisório e não-invasivo, mostrou sensibilidade de 95% e especificidade de 90% quando aplicado em adultos, num estudo milionário, tendo esse “padrão-ouro” como “certeza diagnóstica”. O teste da enfermina salivar foi então aplicado em toda a população adulta do município de Cariapoaçu, que somava 10 mil pessoas, resultando em exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76
140
Doentes Prevalência = ——————— = ? Total
141
NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO
SEM UMA TABELA 2x2 ! VOCÊ VAI ERRAR !
147
Sensibilidade = 0,95
148
Sensibilidade = 0,95
150
0,90 = Especificidade
151
0,90 = Especificidade
154
0,95x + 0,1( x) = 1.850
155
0,95x + 0,1( x) = 1.850 0,95x – 0,1x = 1.850
156
0,95x + 0,1( x) = 1.850 0,95x – 0,1x = 1.850 0,85x =
157
0,95x + 0,1( x) = 1.850 0,95x – 0,1x = 1.850 0,85x = x = 1.000
159
Há 1.850 resultados positivos,
160
Há 1.850 resultados positivos,
mas há só doentes !
161
PÁGINA 78
168
Valor preditivo positivo (VPP) = 23 / 28 = 82%
170
Valor preditivo negativo (VPN) = 95 / 97 = 98%
172
Com base nessa evidência, você pediria a dosagem de NAG-urinária para os seus pacientes com HAS atendidos em uma clínica de atenção primária ?
174
Sensibilidade = 23 / 25 = 92%
175
Sensibilidade = 23 / 25 = 92% Especificidade = 95 / 100 = 95%
176
Prevalência de doença renal = 25 / 125 = 20%
Sensibilidade = 23 / 25 = 92% Especificidade = 95 / 100 = 95%
177
de hipertensão de origem renal em novos hipertensos numa
Qual a prevalência de hipertensão de origem renal em novos hipertensos numa clínica de atenção primária ?
179
20% de 5% = 1%
180
Prevalência de doença renal = 1%
181
Prevalência de doença renal = 1%
182
Prevalência de doença renal = 1%
183
Prevalência de doença renal = 1%
184
Prevalência de doença renal = 1%
Sensibilidade = 92%
185
Prevalência de doença renal = 1%
Sensibilidade = 92%
186
Prevalência de doença renal = 1%
187
Prevalência de doença renal = 1%
Especificidade = 95%
188
Prevalência de doença renal = 1%
Especificidade = 95%
189
Prevalência de doença renal = 1%
190
Prevalência de doença renal = 1%
191
Prevalência de doença renal = 1%
192
Prevalência de doença renal = 1%
Valor preditivo positivo (VPP) = 92 / = 15,7%
193
Prevalência de doença renal = 1%
Valor preditivo positivo (VPP) = 92 / = 15,7% Valor preditivo negativo (VPN) = 9405 / 9413 = 99,9%
194
Esse exame com 92% de sensibilidade e 95% de especificidade,
195
Esse exame com 92% de sensibilidade e 95% de especificidade, Prevalência 20%
196
Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP 20% 82,1%
197
Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9%
198
Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9% 1%
199
Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9% 1% 15,7%
200
Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9% 1% 15,7% 99,9%
201
Propriedades dos testes diagnósticos
Propriedades estáveis: Sensibilidade Especificidade Propriedades que variam com a prevalência da doença: Valor preditivo positivo Valor preditivo negativo
202
Se o exame não for 100% acurado, os valores preditivos dependerão da prevalência da doença no grupo que está sendo examinado
203
PÁGINA 79
206
2,0%
207
2,0% 98,0%
208
2,0% 98,0% Probabilidades pré-teste
209
2,0% 98,0%
210
2,0% 98,0% 20
211
2,0% 98,0% 20 980
212
2,0% 98,0% 20 980
213
2,0% 19 98,0% 20 980
214
2,0% 19 1 98,0% 20 980
215
2,0% 19 1 98,0% 20 980
216
2,0% 19 1 882 98,0% 20 980
217
2,0% 19 98 1 882 98,0% 20 980
218
2,0% 19 98 117 1 882 98,0% 20 980
219
2,0% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980
220
2,0% 16,2% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980
221
2,0% 16,2% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980 99,9%
222
Probabilidades pós-teste
2,0% 16,2% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980 99,9% Probabilidades pós-teste
223
COMPONENTES DA EXATIDÃO
VALIDADE REPRODUTIBILIDADE
224
Medidas de concordância na interpretação de testes diagnósticos
225
Medidas de concordância na interpretação de testes diagnósticos
Reprodutibilidade = confiabilidade
228
Positivo
229
Positivo Negativo
230
Positivo Negativo
231
Positivo Negativo ?
232
Concordância observada
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 52 8 60 Negativo 8 32 40 60 40 100 Observada = (52+32) / 100 = 0,84
233
Concordância observada
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 52 8 60 Negativo 8 32 40 60 40 100 Observada = (52+32) / 100 = 0,84
234
Concordância observada
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 52 8 60 Negativo 8 32 40 60 40 100 Observada = (52+32) / 100 = 0,84
235
Concordância observada
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 52 8 60 Negativo 8 32 40 60 40 100 Observada = (52+32) / 100 = 0,84
236
Concordância observada
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 52 8 60 Negativo 8 32 40 60 40 100 Observada = (52+32) / 100 = 0,84
237
Concordância esperada por acaso
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 36 24 60 Negativo 24 16 40 60 40 100 Esperada = (36+16) / 100 = 0,52
238
Concordância esperada por acaso
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 36 24 60 Negativo 24 16 40 60 40 100 Esperada = (36+16) / 100 = 0,52
240
CÁLCULO DAS FREQÜÊNCIAS ESPERADAS NUMA TABELA 2 X 2 EM CASO DE NÃO-ASSOCIAÇÃO OU INDEPENDÊNCIA ENTRE AS VARIÁVEIS Admita 40% de exposição na amostra populacional e 10% de prevalência do evento de interesse: Doentes Não- Expostos a 40 Não expostos 60 10 90 100 Qual seria o único valor de “a” (e só há 1 grau de liberdade na tabela 2 x 2) que resultaria em total independência entre exposição e efeito?
241
Doentes Não- Expostos 4 36 40 Não expostos 6 54 60 10 90 100
Uma solução: se 10% da amostra é doente, então não haveria associação se tanto 10% dos expostos fossem doentes como 10% dos não-expostos o fossem. Outra solução: se 40% da amostra é exposta, então não haveria associação se tanto 40% dos doentes fossem expostos como 40% dos não-doentes o fossem. Assim, “a” deveria valer ou 10% de 40 ou 40% de 10: Doentes Não- Expostos 4 36 40 Não expostos 6 54 60 10 90 100 Note que “4” pode ser obtido por [(40 x 10) / 100] O mesmo vale para todas as outras caselas E assim: O.R. = [(4 x 54) / (36 x 6)] = 216 / 216 = 1,0 R.R. = [(4 / 40) / (6 / 60)] = 0,1 / 0,1 = 1,0
242
Resultados observados Resultados esperados por acaso
No caso de dois observadores que vão classificar dicotomicamente um mesmo conjunto de dados (positivo ou negativo), podemos admitir que haveria alguma concordância entre eles “por acaso”, mesmo se eles não tivessem tido um treinamento para essa classificação. A idéia é que se o observador 1 não estiver “associado” ao observador 2 (por um treinamento), ele classificará à sua maneira (dada pela sua classificação) tanto os classificados como negativos pelo observador 2 como os classificados como positivos pelo observador 2. O mesmo ocorreria com o observador 2. Resultados observados Resultados esperados por acaso Observador 2 + - Obser-vador 1 50 10 60 5 35 40 55 45 100 Observador 2 + - Obser-vador 1 33 27 60 22 18 40 55 45 100
243
Concordância esperada por acaso
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 36 24 60 Negativo 24 16 40 60 40 100 Esperada = (36+16) / 100 = 0,52
244
Concordância esperada por acaso
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 36 24 60 Negativo 24 16 40 60 40 100 Esperada = (36+16) / 100 = 0,52
245
Concordância esperada por acaso
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 36 24 60 Negativo 24 16 40 60 40 100 Esperada = (36+16) / 100 = 0,52
246
Concordância esperada por acaso
Observador no 2 Positivo Negativo Observador no 1 Positivo 36 24 60 Negativo 24 16 40 60 40 100 Esperada = (36+16) / 100 = 0,52
247
Para dados em categorias:
Concordância observada - Concordância esperada kappa = ———————————————————————— 1 - (Concordância esperada)
248
Para dados em categorias:
Concordância observada - Concordância esperada kappa = ———————————————————————— 1 - (Concordância esperada) 0,84 – 0,52 0,32 kappa = —————— = ——— = 0,67 ou 67% 1 – 0,52 0,48
249
Para dados em categorias:
Concordância observada - Concordância esperada kappa = ———————————————————————— 1 - (Concordância esperada) 0,84 – 0,52 0,32 kappa = —————— = ——— = 0,67 ou 67% 1 – 0,52 0,48
250
Para dados em categorias:
Concordância observada - Concordância esperada kappa = ———————————————————————— 1 - (Concordância esperada) 0,84 – 0,52 0,32 kappa = —————— = ——— = 0,67 ou 67% 1 – 0,52 0,48
251
Concordância nula Concordância completa 100
252
Concordância nula Concordância completa 100 Concordância observada 84
253
Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Concordância observada 84
254
Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Potencial concordância além do acaso Concordância observada 84
255
Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Potencial concordância além do acaso Concordância observada 84
256
Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Potencial concordância além do acaso Concordância observada 84
257
KAPPA 0,75
258
KAPPA Concordância 0,75 Excelente
259
KAPPA Concordância 0,75 Excelente 0,50 – 0,74 Boa
260
KAPPA Concordância 0,75 Excelente 0,50 – 0,74 Boa 0,25 – 0,49 Razoável
261
KAPPA Concordância 0,75 Excelente 0,50 – 0,74 Boa 0,25 – 0,49 Razoável < 0,25 Ruim
262
coeficiente de correlação intraclasse
Medida de concordância para variáveis numéricas: coeficiente de correlação intraclasse
263
Imagine que dois observadores, usando o mesmo estetoscópio especial
com saída dupla em “Y”, registrassem ao mesmo tempo a pressão arterial sistólica (pas) de 10 diferentes pessoas.
264
Imagine que dois observadores, usando o mesmo estetoscópio especial
com saída dupla em “Y”, registrassem ao mesmo tempo a pressão arterial sistólica (pas) de 10 diferentes pessoas.
265
Imagine que dois observadores, usando o mesmo estetoscópio especial
com saída dupla em “Y”, registrassem ao mesmo tempo a pressão arterial sistólica (pas) de 10 diferentes pessoas. Registros feitos pelo observador 1
266
Imagine que dois observadores, usando o mesmo estetoscópio especial
com saída dupla em “Y”, registrassem ao mesmo tempo a pressão arterial sistólica (pas) de 10 diferentes pessoas. Registros feitos pelo observador 1 Registros feitos pelo observador 2
267
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
268
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
269
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
270
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
271
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
272
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
273
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
274
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
275
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
276
180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
277
180 obs pas1 pas2 1 120 130 2 124 134 3 136 146 4 138 148 5 140 150 6 144 154 7 156 8 160 9 164 10 170 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
278
CORRELAÇÃO PERFEITA ! obs pas1 pas2 1 120 130 2 124 134 3 136 146 4
180 obs pas1 pas2 1 120 130 2 124 134 3 136 146 4 138 148 5 140 150 6 144 154 7 156 8 160 9 164 10 170 170 160 CORRELAÇÃO PERFEITA ! 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180
279
Coeficiente de correlação linear (r) = 1,00
180 obs pas1 pas2 1 120 130 2 124 134 3 136 146 4 138 148 5 140 150 6 144 154 7 156 8 160 9 164 10 170 170 160 CORRELAÇÃO PERFEITA ! 150 140 130 120 Coeficiente de correlação linear (r) = 1,00 120 130 140 150 160 170 180
280
No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg !
281
No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg !
282
No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg !
O coeficiente de correlação intraclasse (CCI) leva em conta essa discrepância:
283
No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg !
O coeficiente de correlação intraclasse (CCI) leva em conta essa discrepância: CCI = 0,758
284
PÁGINA G
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