COMPONENTES DA EXATIDÃO VALIDADE REPRODUTIBILIDADE.

Apresentação em tema: "COMPONENTES DA EXATIDÃO VALIDADE REPRODUTIBILIDADE."— Transcrição da apresentação:

1

2

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

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

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

29 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

30 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

68

69

70

71

72

73

74 PÁGINA 72

75

76

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

88

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

107

108

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 !

125

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 !

132

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%

135

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

138 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

139 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 !

142

143

144

145

146

147 Sensibilidade = 0,95

148 Sensibilidade = 0,95

149

150 0,90 = Especificidade

151 0,90 = Especificidade

152

153

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

158

159 Há 1.850 resultados positivos,

160 Há 1.850 resultados positivos,
mas há só doentes !

161 PÁGINA 78

162

163

164

165

166

167

168 Valor preditivo positivo (VPP) = 23 / 28 = 82%

169

170 Valor preditivo negativo (VPN) = 95 / 97 = 98%

171

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 ?

173

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 ?

178

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

204

205

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

226

227

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

239

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

285

286

287

288