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Teorema de Bayes em Medicina
Disc. Informatica Medica, FMUSP
14 de agosto de 2003
Resumo
O topico abordado hoje, teorema de Bayes, e particularmente impor-tante na medicina porque e um dos instrumentos quantitativos que permiteassociar dados clınicos e laboratoriais de grandes amostras para um casoparticular no estabelecimento de prognostico, diagnostico ou condutas te-rapeuticas. Varios conceitos de relevancia clınica e epidemiologica seraopraticados.
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1 Objetivos 3
2 Calculo da Prevalencia 4
3 Tabulacao cruzada 8
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1. Objetivos
Objetivos desta aula� �Ao final desta aula, o aluno devera ser capaz de:
• aplicar tecnicas de reducao de dados;
• determinar prevalencia a partir de um banco de dados;
• calcular sensibilidade, especificidade, valores preditivo negativo e po-sitivo, e razao de verossimilhanca;� �
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2. Calculo da Prevalencia
1. Inicialmente, baixe do site (clique aqui) o arquivo “exames2.xls” em umdiretorio adequado de sua estacao de trabalho. O diretorio pode ser, e.g.,“C:\MPT164\seunome\Bayes”, o qual devera ser criado.
2. Inicie o MINITAB e abra a planilha “exames2.xls.
Neste momento, desejamos determinar a prevalencia de diabeticos nessaamostra de pacientes que procurou os servicos do Hospital das Clınicas.
Diferentemente do criterio adotado na aula passada para estabelecimentodo diagnostico de diabetes baseado num unico exame de glicemia de je-jum, aqui tomaremos a informacao diagnostica contida no campo DCLIN.Um dos principais problemas, que ocorre numa pesquisa clınica ou epide-miologica, resulta de questionario mal preenchido ou mal elaborado. Estebanco de dados, exames2.xls, e baseado em dados coletados por alunos demedicina em diversas enfermarias do Hospital das Clınicas. Neste caso,no campo DCLIN (do tipo texto), Dados CLINicos, somente informacoesclınicas positivas foram esporadicamente anotadas, pois ha muitos pacien-tes para quem nao se anotou o motivo de suas internacoes ou de procura porservico medico ambulatorial. Um bom questionario de pesquisa nao podeter campos de preenchimento por texto livre, mas ser estruturado para queinformacoes sejam preenchidas ordenadamente e informacoes relevantes en-tradas em diferentes momentos sejam cruzados quanto a consistencia. Paraque grandes bancos de dados eletronicos, como o do Hospital da Clınicas,possam ser uteis para estudo retrospectivo, especialistas das areas clınicae de informatica medica que trabalham no desenvolvimento de Sistema
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de Informacao Hospitalar para padronizar o armazenamento de dados einformacoes. Em nosso meio, e uma area ou tema de intensa pesquisa edesenvolvimento e o processo de informatizacao de nosso hospital aindaesta em andamento.
Um rapido exame visual da coluna DCLIN, nota-se que o dignostico de di-abetes esta codificado como DM (diabetes melito) e somente nesta forma.Examinando-se os 694 casos ou pacientes deste banco de dados, nota-se aparentemente que nao ha nenhum campo DCLIN com multiplas ob-servacoes clınicas, isto e, com diagnostico de DM + outra patologia?!
Como Prev(DM) = numerodecasostotaldapopulacao , devemos contar o numero de pacien-
tes com DCLIN=”DM”.
3. Ha diversa maneiras de fazermos esta contagem. Poderıamos usar o co-mando ManipISubset Worksheet... e usando a condicao de inclusaode linha ’DCLIN’=”DM”.
Aqui utilizaremos uma segunda alternativa de contagem interessante queMINITAB oferece, o comando StatI Table I Tally. . ., quando devesurgir a tela da Figura 1
Seleciona-se: DCLIN no campo Variables: e Counts na opcao Display.
Pressionando-se OK, obtem-se a listagem da contagem na janela Session.Observe o numero de ocorrencia de DM.
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Figura 1: Janela do comando Tally no MINITAB para contagem de ocorrenciaem uma ou mais variaveis.
Tally for Discrete Variables: DCLINDCLIN Count
: :DLP 4DM 88: :
VERTIGEM 1VHC 1N= 694
Assim concluirıamos que o numero de ocorrencia de DM seria 88, porempor uma analise mais cuidadosa da tabela gerada pelo comando ”Tally”nota-
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se que na decima linha ha uma ocorrencia de ”AR / DM”que nao foiincluıda na contagem anterior.
4. Aqui, portanto, esta um aspecto importante a considerar numa analisepratica: os dados precisam ser cuidadosamente preenchidos e depurados,certificando-se de que eles sejam confiaveis e adequadamente preenchidos.Por outro lado o MINITAB nao e um programa adequado para se depuraros dados, pois nao possui funcoes para manipulacao de segmentos de textos(caracteres), por exemplo deteccao de uma ocorrencia de ”DM”no campotexto que seja diferente de ”ADMINISTRACAO”. Sempre e bom lembrarque todo o cuidado e pouco.
Questao da Lista� �Agora voce pode responder uma das questoes da Lista, mas nao seesqueca de transformar o valor da equacao acima em porcentagem!� �
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3. Tabulacao cruzada
Embora nao seja realista, vamos supor que os dados clınicos sobre diabetesmelito fornecidos pela variavel DCLIN sejam verdadeiros, e, ainda mais, iremostomar como padrao ouro. Utilizaremos os dados de glicemia da variavel GLICcomo preditora diagnostica da doenca.
1. Vamos criar uma variavel DM na coluna C16 que sera 1 se o pacientefor diabetico e 0 caso contrario, tomando-se o cuidado de incluir aquelepaciente com DCLIN=”AR / DM”.
(a) Execute Calc I Calculator. . . preenchendo os campos conforme aFigura 2.
Figura 2: Tela do menu do MINITAB referente ao Calculator.
(b) Edite a celula de identificacao, abaixo de C16, colocando DM.
2. Faremos o mesmo em relacao a variavel preditora, ou seja glicemia de
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jejum maior que 140 mg/dl. Colocando o resultado da comparacao nacoluna C17 e vamos denomina-la GLIC140.
(a) Identifique a coluna C17 como GLIC140
(b) Execute Calc I Calculator. . . preenchendo os campos Expres-sion com ’GLIC’ > 140 e Store result in variable com C17 ouGLIC140.
Neste momento, as colunas C16 e C17 devem estar preenchidas com unse zeros.
3. Determinando a tabulacao cruzada:
(a) No menu escolha Stat I Tables ICross Tabulation. . .;
(b) Surge a tela da Figura 3;
Figura 3: Tela do menu do MINITAB referente ao Cross Tabulation.
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(c) Realizaremos a tabulacao cruzada entre DM e GLIC140, portantoantes de prosseguir preencha o campo conforme a Figura 3, e selecioneCounts e pressione OK.
------------------------------------------Tabulated Statistics: DM, GLIC140Rows: DM Columns: GLIC140
0 1 All
0 548 57 6051 49 40 89All 597 97 694
Cell Contents --Count
------------------------------------------
(d) Observe que, na tabela acima, nas linhas temos o diagnostico ”padraoouro”para diabetes, zero indicando sem a doenca e um com diabe-tes melito. Foi adotado como criterio de decisao da doenca glicemiaacima de 140 mg/dl. Para 605 daqueles pacientes que sao verda-deiramente nao doentes, o criterio baseado em GLIC140 acerta em548 caso, ou seja a especificidade e de 548/605 = 90, 6%. Valor estebastante razoavel, porem a sensibilidade e muito baixa, menor que 50
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Questao de Lista� �Calcule a especificidade, o valor preditivo positivo e o valor pre-ditivo negativo.� �
4. Como podemos melhorar o desempenho diagnostico baseado em medidade glicemia de jejum?
(a) Aumentando o valor de corte de glicemia para, por exemplo, 150mg/dl, para quanto ficam os valores de sensibilidade e especificidade?Determine esses valores.
(b) E se diminuirmos o valor de corte para 110 mg/dl? Refaca os calculos.
5. Determine a prevalencia de DM, usando as informacoes de DCLIN, porgenero.
6. Calcule tambem as prevalencias de DM dividindo a populacao nas seguin-tes faixas etarias: 1-20, 21-40, 41-60, 61-70, > 70. Dica de resolucao:utilize a opcao ManipI CodeI Numeric to Text. . . que permite reco-dificacao de faixas etarias em codigos de texto, como mostrado na Figura4. A notacao 1:20 utilizado no campo textbfOriginal value representa to-dos os inteiros de 1 a’te 20. E fazer a tabulacao por meio do comandoStatI TablesI Cross Tabulation. . ..
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Figura 4: Janela da opcao Code-Numeric to Text no MINITAB.
Lista Semanal 3� �Finalizado este roteiro de aula pratica, entre no Sistema de provas eresponda as questoes da lista de exercıcio semanal. Nesta semana, a listaconsta de exercıcios versando sobre Teorema de Bayes e voce fara uso dedois banco de dados, exames2.xls e rubeola.xls, que podem ser obtidos aqui.� �
