Likehood ratio, what? Uma ferramenta para intepretar exames complementares

Bem, mas como podemos determinar isso?

Devemos lembrar que os dados da história clínica e do exame físico correspondem a grande parte do necessário para se alcançar o diagnóstico completo, sendo a coleta dos dados um dos três pilares do diagnóstico.

A partir da apresentação inicial do paciente já podemos pensar em possíveis doenças que se encaixam na manifestação clínica. Diante dela, possuímos algumas maneiras de transformar essas ideias de diagnóstico em probabilidades (porcentagens):

• A Prevalência de uma patologia dentro daquela população. Por exemplo, um homem de 82 anos com “esquecimento” entra em seu consultório ou no PS do hospital. Qual a probabilidade pré-teste de DEMÊNCIA? Segundo estudos epidemiológicos, a prevalência de demência nessa faixa etária é de 16%.

É uma maneira de se determinar, mas possui algumas limitações, como a necessidade de pesquisar esses dados na literatura ou em artigos mais recentes, além de não levar em consideração nenhuma característica específica e individual do paciente em questão, haja vista ser apenas uma média da população.

• A Frequência da doença em pessoas com aquele quadro clínico. Também existem estudos que estimam a probabilidade de o indivíduo ter aquela doença de acordo com alguns sinais e sintomas.

Por exemplo em um homem com déficit neurológico agudo, não comatoso e sem trauma crânio encefálico, a frequência de AVE entre essas pessoas é de 10%.

Novamente, a limitação está relacionada a não levar em consideração muitas outras características desse indivíduo.

• Escores de Risco: fórmulas comprovadas por estudos e aprovadas por sociedades de especialistas, que levam em consideração vários sinais e sintomas, bem como características dos indivíduos (sexo, idade, estilo de vida, vícios) para determinar a probabilidade pré-teste daquele indivíduo possuir a doença investigada.

Um exemplo é o CAD consortium, um Escore utilizado para determinar a probabilidade do paciente estar sofrendo uma doença arterial coronariana, o qual leva em consideração idade, sexo, tipo de dor torácica (Anginosa típica, atípica ou inespecífica), presença diabetes, hipertensão e dislipidemia, histórico de fumante, além do escore de Cálcio coronariano (?). Para um homem, 50 anos, com dor anginosa atípica, sem comorbidades e fumante, a sua probabilidade pré-teste de sofrer uma DAC é de apenas 12%.

A grande vantagem desse método é sua larga disponibilidade em aplicativos de celular, que fazem um compilado dos Escores mais utilizados. Um muito bacana é o Qx Calculate.

• Talvez dentre todas, a mais utilizada seja o Palpite do médico, baseado em suas experiências prévias, no seu “feeling”. Muitas vezes é difícil determinar uma porcentagem, mas realizam classificações simples como: esses achados clínicos indicam que essa doença é MUITO provável / MODERADAMENTE provável / POUCO provável de ocorrer.

Quer testar sua intuição? Vamos a um exemplo: um homem, idoso, fumante, com dispneia progressiva a 6 meses, associado a tosse produtiva sanguinolenta (?) e perda de peso recente. Como você classificaria esse paciente para CA de pulmão? Você deve ter pensado em “MUITO provável”, e certamente realizaria o protocolo adequado para o diagnóstico de CA pulmonar.

Agora que você já entendeu como determinar a probabilidade pré-teste, vamos aprender a usar a Likelihood Ratio, para chegarmos mais próximo do diagnóstico correto.

Primeiramente, devemos entender como a LR ajuda na pesquisa da doença correta, mediante os dados da história clínica e os exames adequados. A partir do momento que determinamos uma probabilidade pré-teste segura, delimitamos melhor os possíveis diagnósticos que aquele paciente possui. Diante disso, ao aplicarmos a LR+ podemos aumentar a chance da doença; no caso da LR-, diminuir a chance.

Ao unir a LR com a probabilidade pré-teste previamente determinada, chegamos na probabilidade pós-teste, isto é, a nova chance de o indivíduo estar sofrendo da doença pesquisada.