b) Exames médicos são avaliados de acordo com padrões que estabelecem se há traços positivos da existência de alguma doença ou negativos, quando não se detectam esses traços. Com base nessa informação, diga se o resultado de um exame médico negativo é algo bom ou ruim.
Respostas
Resposta:A evolução do raciocínio na interpretação dos fenômenos naturais, através dos tempos, trouxe, como conseqüência, as bases matemáticas do pensamento científico. Na medicina não foi diferente: a observação dos fenômenos biológicos, a procura de soluções para diminuir o impacto das doenças e a necessidade de se provar, cientificamente, a eficácia de métodos propedêuticos e de procedimentos terapêuticos abriu as portas para o que, hoje, se denomina medicina baseada em evidências.
Thomas Bayes, um matemático inglês do século XVII legou-nos o seu teorema que estabeleceu que a probabilidade pós-teste de uma doença era função da sensibilidade e especificidade do exame e da prevalência da doença na população (probabilidade pré-teste). Nós médicos, ao formularmos as nossas hipóteses diagnósticas, ao interpretarmos os exames laboratoriais e ao prescrevermos um tratamento, intuitivamente. utilizamos o teorema de Bayes. Hoje, vivemos a era da alta tecnologia em que as pessoas, freqüentemente, tendem a interpretar a positividade de um exame sofisticado e caro como sinônimo de doença. Não devemos esquecer que todos os exames, sem exceção, desde o corriqueiro exame clínico até uma tomografia computadorizada, estão limitados pela sensibilidade, especificidade e valor preditivo pré-teste.
Defenderemos, nesta apresentação, a introdução de um simples e novo conceito (baseado em antigos e conhecidos conceitos), que, provisoriamente, poderíamos denominá-lo de eficiência de um teste (Ef), como uma arma epidemiológica e propedêutica. Não encontramos nenhuma citação sobre o presente conceito proposto, tanto na literatura nacional como na de língua inglesa. Esta explicação tornar-se-á mais didática se relembrarmos esses velhos conhecimentos básicos de epidemiologia clínica (tab. I).
Explicação: