COMPONENTES DA EXATIDÃO VALIDADE REPRODUTIBILIDADE

VALIDADE  SENSIBILIDADE  ESPECIFICIDADE

VALIDADE REPRODUTIBILIDADE  SENSIBILIDADE  ESPECIFICIDADE  ÍNDICE KAPPA  COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO INTRACLASSE

A SENSIBILIDADE E A ESPECIFICIDADE USANDO COMO REFERÊNCIA UM DE UM EXAME SÃO DETERMINADAS USANDO COMO REFERÊNCIA UM PADRÃO-OURO

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

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

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

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

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

SENSIBILIDADE

Sensibilidade = PV / Doentes

Sensibilidade = PV / Doentes ESPECIFICIDADE Sensibilidade = PV / Doentes

Sensibilidade = PV / Doentes ESPECIFICIDADE Sensibilidade = PV / Doentes Especificidade = NV / Não doentes

e especificidade são calculadas em colunas diferentes Sensibilidade e especificidade são calculadas em colunas diferentes

e especificidade são calculadas em colunas diferentes Sensibilidade e especificidade são calculadas em colunas diferentes ISTO QUER DIZER QUE

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

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...

QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO

QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO AUMENTO NA SENSIBILIDADE

QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO AUMENTO NA SENSIBILIDADE ACARRETA DIMUNIÇÃO NA ESPECIFICIDADE

QUANDO UM EXAME NÃO É 100% ACURADO AUMENTO NA SENSIBILIDADE ACARRETA DIMUNIÇÃO NA ESPECIFICIDADE E VICE-VERSA

Valores crescentes de glicemia de jejum % NÃO DOENTES DOENTES Valores crescentes de glicemia de jejum

% NÃO DOENTES Glicemia

% NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES Glicemia 100 ponto de corte

% NÃO DOENTES Testes positivos Glicemia 100

% NÃO DOENTES FALSOS POSITIVOS Testes positivos Glicemia 100

% NÃO DOENTES Testes negativos Glicemia 100

% NÃO DOENTES FALSOS NEGATIVOS Testes negativos Glicemia 100

% NÃO DOENTES FN FP Testes negativos Testes positivos Glicemia 100

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES NV PV FN FP Glicemia 100

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES NV PV FN FP Glicemia 100

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES NV PV FN FP Glicemia 100

% NÃO DOENTES Glicemia 100 ponto de corte

% NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte

% NÃO DOENTES Glicemia 60 ponto de corte

% NÃO DOENTES Testes negativos Testes positivos Glicemia 60

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES  Sensibilidade Glicemia 60

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FP  Sensibilidade Glicemia 60

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FP  Especificidade  Sensibilidade Testes negativos Testes positivos Glicemia 60

% NÃO DOENTES Glicemia ponto de corte

% NÃO DOENTES Glicemia 140 ponto de corte

% NÃO DOENTES Testes negativos Testes positivos Glicemia 140

% NÃO DOENTES  Especificidade Testes negativos Testes positivos 140

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FN  Especificidade 140

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FN  Especificidade  Sensibilidade Testes negativos Testes positivos 140

A curva ROC (Receiver Operating Characteristic curve) é a plotagem da sensibilidade e da especificidade em diferentes pontos de corte do teste diagnóstico.

100 Sensibilidade

Especificidade 100 Sensibilidade

Proporção de falsos-positivos Especificidade 100 Sensibilidade 100 Proporção de falsos-positivos

Especificidade 100 Sensibilidade

Especificidade 100 TESTE PERFEITO Sensibilidade

Especificidade 100 TESTE PERFEITO Sensibilidade TESTE SEM NENHUM PODER DISCRIMINATÓRIO

PÁGINA 72

Sensibilidade 1 - especificidade Subformas do CKMB 100 50 CKMB total CKMB total Sensibilidade Área subformas = 0,948 Área CKMBtotal = 0,778 0 50 100 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.

Especificidade Sensibilidade 100 50 0 100 50 100 50 0 100 50 Sensibilidade Marcopito LF - Roll-over test in primigravidae attending a public primary care service. Rev Paul Med. 1997;115:1533-6.

Mais de um exame

Exames interpretados EM PARALELO

Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação

+ + Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação Positivo

+ + + - Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação Positivo + - Positivo

+ + + - - + Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação + + Positivo + - Positivo - + Positivo

+ + + - - + - - Exames interpretados EM PARALELO Exame A Exame B Interpretação + + Positivo + - Positivo - + Positivo - - Negativo

Exames interpretados EM PARALELO AUMENTAM a SENSIBILIDADE

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FP  Especificidade  Sensibilidade Testes negativos Testes positivos ponto de corte

Exames interpretados EM PARALELO AUMENTAM a SENSIBILIDADE

proporção de FALSOS-POSITIVOS Exames interpretados EM PARALELO AUMENTAM a SENSIBILIDADE mas aumentam também a proporção de FALSOS-POSITIVOS

Exames interpretados EM PARALELO AUMENTAM a SENSIBILIDADE mas aumentam também a proporção de FALSOS-POSITIVOS pela diminuição na ESPECIFICIDADE

Exames aplicados EM SÉRIE AUMENTAM a ESPECIFICIDADE

Testes negativos Testes positivos % NÃO DOENTES FN  Especificidade  Sensibilidade Testes negativos Testes positivos ponto de corte

Exames aplicados EM SÉRIE AUMENTAM a ESPECIFICIDADE

proporção de FALSOS-POSITIVOS. Exames aplicados EM SÉRIE AUMENTAM a ESPECIFICIDADE e diminuem a proporção de FALSOS-POSITIVOS.

Atualmente, no diagnóstico de infecção pelo HIV,

Atualmente, no diagnóstico de infecção pelo HIV, se o Elisa for positivo (ou duvidoso),

Atualmente, no diagnóstico de infecção pelo HIV, se o Elisa for positivo (ou duvidoso), o Western Blot é aplicado EM SÉRIE.

Rastreamento do câncer da próstata

Rastreamento do câncer da próstata

Rastreamento do câncer da próstata

Rastreamento do câncer da próstata

Rastreamento do câncer da próstata

Rastreamento do câncer da próstata

Valores preditivos

Sensibilidade = PV / Doentes ESPECIFICIDADE Sensibilidade = PV / Doentes Especificidade = NV / Não doentes

Um resultado positivo é positivo verdadeiro ou é falso positivo ?

Valor preditivo de um teste positivo ou Valor Preditivo Positivo VPP

Valor preditivo de um teste positivo ou Valor Preditivo Positivo VPP

Valor preditivo de um teste positivo ou Valor Preditivo Positivo VPP VPP = PV / Positivos

VPP é a probabilidade de existir doença se o resultado do teste foi positivo VPP VPP = PV / Positivos

Um resultado negativo é negativo verdadeiro ou é falso negativo ?

Valor preditivo de um teste negativo ou Valor Preditivo Negativo VPN

Valor preditivo de um teste negativo ou Valor Preditivo Negativo VPN

Valor preditivo de um teste negativo ou Valor Preditivo Negativo VPN VPN = NV / Negativos

VPN é a probabilidade de não existir doença se o resultado do teste foi negativo VPN VPN = NV / Negativos

Valores preditivos VPP VPN VPP = PV / Positivos VPN = NV / Negativos

SENSIBILIDADE ESPECIFICIDADE VPP VPN

Um exame é muitíssimo específico. Explique isso a um leigo, com pouquíssimas palavras.

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 !

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 ! VOCÊ VAI ERRAR !

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 !

SE UM EXAME TEM 100% DE ESPECIFICIDADE, NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-POSITIVOS !

SE UM EXAME TEM 100% DE ESPECIFICIDADE, NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-POSITIVOS ! VPP = 100%

Um exame é muitíssimo sensível. Explique isso a um leigo, com pouquíssimas palavras.

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 !

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 ! VOCÊ VAI ERRAR !

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 !

SE UM EXAME TEM 100% DE SENSIBILIDADE, NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-NEGATIVOS !

SE UM EXAME TEM 100% DE SENSIBILIDADE, NÃO HÁ RESULTADOS FALSOS-NEGATIVOS ! VPN = 100%

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 1.850 exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76

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 1.850 exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76

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 1.850 exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76

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 1.850 exames positivos. Qual a verdadeira prevalência de xisnigma na população adulta de Cariapoaçu ? PÁGINA 76

Doentes Prevalência = ——————— = ? Total

NÃO TENTE RESOLVER UM PROBLEMA SOBRE TESTE DIAGNÓSTICO SEM UMA TABELA 2x2 ! VOCÊ VAI ERRAR !

Sensibilidade = 0,95

Sensibilidade = 0,95

0,90 = Especificidade

0,90 = Especificidade

0,95x + 0,1(10.000-x) = 1.850

0,95x + 0,1(10.000-x) = 1.850 0,95x +1.000 – 0,1x = 1.850

0,95x + 0,1(10.000-x) = 1.850 0,95x +1.000 – 0,1x = 1.850 0,85x = 850

0,95x + 0,1(10.000-x) = 1.850 0,95x +1.000 – 0,1x = 1.850 0,85x = 850 x = 1.000

Há 1.850 resultados positivos,

Há 1.850 resultados positivos, mas há só 1.000 doentes !

PÁGINA 78

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

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

Com base nessa evidência, você pediria a dosagem de NAG-urinária para os seus pacientes com HAS atendidos em uma clínica de atenção primária ?

Sensibilidade = 23 / 25 = 92%

Sensibilidade = 23 / 25 = 92% Especificidade = 95 / 100 = 95%

Prevalência de doença renal = 25 / 125 = 20% Sensibilidade = 23 / 25 = 92% Especificidade = 95 / 100 = 95%

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 ?

20% de 5% = 1%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1% Sensibilidade = 92%

Prevalência de doença renal = 1% Sensibilidade = 92%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1% Especificidade = 95%

Prevalência de doença renal = 1% Especificidade = 95%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1%

Prevalência de doença renal = 1% Valor preditivo positivo (VPP) = 92 / 587 = 15,7%

Prevalência de doença renal = 1% Valor preditivo positivo (VPP) = 92 / 587 = 15,7% Valor preditivo negativo (VPN) = 9405 / 9413 = 99,9%

Esse exame com 92% de sensibilidade e 95% de especificidade,

Esse exame com 92% de sensibilidade e 95% de especificidade, Prevalência 20%

Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP 20% 82,1%

Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9%

Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9% 1%

Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9% 1% 15,7%

Esse exame com 95% de sensibilidade e 90% de especificidade, Prevalência VPP VPN 20% 82,1% 97,9% 1% 15,7% 99,9%

Propriedades dos testes diagnósticos Propriedades estáveis: Sensibilidade Especificidade Propriedades que variam com a prevalência da doença: Valor preditivo positivo Valor preditivo negativo

Se o exame não for 100% acurado, os valores preditivos dependerão da prevalência da doença no grupo que está sendo examinado

PÁGINA 79

2,0%

2,0% 98,0%

2,0% 98,0% Probabilidades pré-teste

2,0% 98,0%

2,0% 98,0% 20

2,0% 98,0% 20 980

2,0% 98,0% 20 980

2,0% 19 98,0% 20 980

2,0% 19 1 98,0% 20 980

2,0% 19 1 98,0% 20 980

2,0% 19 1 882 98,0% 20 980

2,0% 19 98 1 882 98,0% 20 980

2,0% 19 98 117 1 882 98,0% 20 980

2,0% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980

2,0% 16,2% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980

2,0% 16,2% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980 99,9%

Probabilidades pós-teste 2,0% 16,2% 19 98 117 1 882 883 98,0% 20 980 99,9% Probabilidades pós-teste

COMPONENTES DA EXATIDÃO VALIDADE REPRODUTIBILIDADE

Medidas de concordância na interpretação de testes diagnósticos

Medidas de concordância na interpretação de testes diagnósticos Reprodutibilidade = confiabilidade

Positivo

Positivo Negativo

Positivo Negativo

Positivo Negativo ?

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

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

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

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

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

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

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

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?

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

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

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

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

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

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

Para dados em categorias: Concordância observada - Concordância esperada kappa = ———————————————————————— 1 - (Concordância esperada)

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

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

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

Concordância nula Concordância completa 100

Concordância nula Concordância completa 100 Concordância observada 84

Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Concordância observada 84

Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Potencial concordância além do acaso Concordância observada 84

Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Potencial concordância além do acaso Concordância observada 84

Concordância nula Concordância completa 100 Concordância esperada por acaso 52 Potencial concordância além do acaso Concordância observada 84

KAPPA  0,75

KAPPA Concordância  0,75 Excelente

KAPPA Concordância  0,75 Excelente 0,50 – 0,74 Boa

KAPPA Concordância  0,75 Excelente 0,50 – 0,74 Boa 0,25 – 0,49 Razoável

KAPPA Concordância  0,75 Excelente 0,50 – 0,74 Boa 0,25 – 0,49 Razoável < 0,25 Ruim

coeficiente de correlação intraclasse Medida de concordância para variáveis numéricas: coeficiente de correlação intraclasse

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.

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.

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

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

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

180 170 160 150 140 130 120 120 130 140 150 160 170 180

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

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

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

No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg !

No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg !

No entanto, os registros de pas diferem sistematicamente em 10 mmHg ! O coeficiente de correlação intraclasse (CCI) leva em conta essa discrepância:

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

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