Imagine a situação: você chega no consultório e precisa comunicar a um paciente o diagnóstico de hepatocarcinoma. Logo após a notícia, ele faz a temida pergunta: “Eu vou morrer?”
Diante desse caso, percebe-se que é essencial conhecer o que a combinação de múltiplos preditores, como resultados de exames e características do paciente, pode acarretar na probabilidade de determinado desfecho. A partir desse dado, é possível montar a intervenção mais eficiente. Tudo isso é possível a partir da pesquisa voltada para a predição clínica.
Como desenvolver e aplicar modelos de predição na prática clínica
Para estabelecer uma regra de predição clínica nos estudos, é essencial seguir estas quatro fases:
- Desenvolvimento: identificação dos preditores a partir de um estudo observacional.
- Validação: teste da regra em uma população separada, para verificar se ela continua confiável, geralmente a partir de um estudo de coorte. Utiliza-se a discriminação, em que o modelo deve ser capaz de classificar ou separar pacientes com diferentes comportamentos em relação à variável de resultado, e a calibração ou confiabilidade, na qual se analisa o grau de concordância entre o resultado previsto pelo modelo e aquele realmente obtido na prática.
- Análise de impacto: mensuração da utilidade da regra no contexto clínico.
- Implementação: aceitação e adoção da regra proposta.
Um ponto central é que, na seleção da amostra, os sujeitos devem ser semelhantes àqueles nos quais essas fases serão aplicadas. Além disso, um modelo preditor confiável deveria combinar uma alta sensibilidade e uma alta especificidade, o que representaria identificar corretamente os doentes e excluir adequadamente os não doentes. Na prática, isso se torna difícil, pois, ao aumentar a sensibilidade, diminuímos a especificidade.
Há cinco principais modelos de predição clínica: análise univariada, análise multivariada, nomogramas, redes neurais artificiais e árvores de decisão. Este último costuma ser um método bastante utilizado pelos estudantes quando estão nas unidades básicas de saúde, onde muitos atendimentos têm um protocolo a ser seguido. Por exemplo, se um paciente cirrótico está à sua frente, você deve realizar uma predição da probabilidade de ele possuir varizes esofágicas grandes, bem como das chances de suas complicações, a partir dos diagramas.
Assim, esperamos que, em suas pesquisas, vocês encontrem o melhor modelo a ser desenvolvido, seguindo as regras mencionadas, e obtenham confiabilidade adequada. Isso permitirá que seu estudo seja reprodutível e aplicável à prática clínica.
Referência Bibliográfica
Clinical prediction rules – https://doi.org/10.1136/bmj.d8312
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