Capítulo 27 Análise preditiva

27.1 Predição

27.1.1 O que são modelos preditivos clínicos?

• Modelos preditivos clínicos combinam características do paciente, sinais, sintomas, exames ou outros preditores para estimar a probabilidade de um desfecho diagnóstico ou prognóstico.³⁰¹

• Modelos diagnósticos estimam a probabilidade de uma condição já estar presente no momento da avaliação, enquanto modelos prognósticos estimam a probabilidade de um evento ocorrer no futuro, dentro de um horizonte de tempo definido.³⁰¹

27.1.2 Qual é a diferença entre predição diagnóstica e prognóstica?

• Na predição diagnóstica, o desfecho de interesse corresponde ao estado atual do paciente, como a presença ou ausência de uma doença no momento da avaliação.³⁰¹

• Na predição prognóstica, o desfecho ainda não ocorreu: o modelo estima o risco de um evento futuro, como morte, recaída, internação, complicação ou resposta terapêutica em determinado período.³⁰¹

• Em modelos prognósticos, é fundamental definir claramente o horizonte de predição, pois prever risco em 30 dias, 1 ano ou 5 anos pode gerar interpretações clínicas muito diferentes.³⁰¹

27.1.3 Como avaliar o desempenho de um modelo preditivo?

• O desempenho de um modelo preditivo costuma ser avaliado principalmente por discriminação e calibração.^301,302

• Discriminação: Capacidade do modelo de diferenciar indivíduos que terão o evento daqueles que não terão, geralmente medida pelo índice C ou pela AUC.^301,302

• Calibração: Concordância entre os riscos preditos pelo modelo e as proporções observadas de eventos.^301,302

• A calibração é especialmente importante quando o modelo será usado para definir limiares de decisão clínica, como indicar ou não uma intervenção, exame ou tratamento.³⁰¹

27.1.4 O que é validação de um modelo preditivo?

• Validação interna avalia se o modelo mantém desempenho adequado dentro da mesma população usada em seu desenvolvimento, geralmente por bootstrap, validação cruzada ou divisão treino-teste.³⁰³

• Validação externa avalia o desempenho do modelo em novos pacientes, coletados em outro período, outro centro, outra região ou outro sistema de saúde.³⁰³

• A validação interna está mais relacionada ao risco de sobreajuste, enquanto a validação externa está relacionada à transportabilidade do modelo para novos contextos clínicos.³⁰³

27.1.5 Um modelo pode ser considerado definitivamente validado?

• Não existe um modelo preditivo validado de forma definitiva, pois populações, práticas clínicas, medidas, equipamentos e padrões de cuidado variam entre locais e ao longo do tempo.³⁰³

• Uma única validação externa representa apenas um retrato do desempenho do modelo em determinado cenário, com determinada população, em determinado momento.³⁰³

• É mais adequado dizer que um modelo apresentou bom desempenho em uma validação específica do que afirmar que ele está universalmente validado.³⁰³

27.1.6 Por que a transportabilidade é um problema?

• A transportabilidade de um modelo pode ser afetada por diferenças entre populações, como idade, gravidade da doença, prevalência do desfecho, critérios de inclusão e contexto assistencial.^302,303

• Também pode ser afetada por diferenças na forma de medir preditores e desfechos, como exames laboratoriais, métodos de imagem, julgamento clínico, protocolos locais e disponibilidade de recursos.^302,303

• Mesmo quando a discriminação permanece aparentemente estável, a calibração pode se deteriorar com o tempo, fenômeno conhecido como drift de calibração.^302,303

27.1.7 Quais são os principais riscos metodológicos em modelos preditivos?

• Entre os problemas comuns estão amostras pequenas, dados não representativos, ausência de validação externa, relato incompleto, seleção excessivamente orientada pelos dados, dicotomização de variáveis contínuas e tratamento inadequado de dados ausentes.³⁰¹

• O desenvolvimento de novos modelos deve ser evitado quando já existem modelos relevantes para o mesmo desfecho e população, pois muitas vezes é mais útil validar, atualizar, ampliar ou estudar o impacto de modelos existentes.³⁰¹

27.1.8 Como melhorar o uso de modelos preditivos?

• Estudos multicêntricos ajudam a avaliar a heterogeneidade de desempenho entre locais, populações e sistemas de saúde.³⁰³

• Modelos promissores devem ser submetidos a validações externas repetidas, bem relatadas e em diferentes contextos clínicos.³⁰³

• Antes da implementação local, recomenda-se validação no próprio serviço, com atenção especial à calibração.³⁰³

• Após a implementação, o desempenho deve ser monitorado ao longo do tempo, com possibilidade de recalibração ou atualização quando o modelo deixar de refletir a realidade clínica atual.^302,303

O pacote ggeffects³⁰⁴ fornece a função predict_response para calcular valores preditos marginais ou ajustados das variáveis de desfecho.

O pacote ggeffects³⁰⁴ fornece a função test_response para testar valores preditos marginais ou ajustados das variáveis de desfecho.

27.1.9 Como árvores de decisão são usadas para predição?

• Utilizam padrões históricos para prever resultados futuros em novos registros.³⁰⁵

• Identificam combinações de fatores que elevam ou reduzem o risco de um evento clínico.³⁰⁵

• Podem ser aplicadas em diagnósticos médicos para prever subtipos de condições ou diferentes respostas terapêuticas.³⁰⁵

27.2 Interpretação e aplicação

27.2.1 Quais são as implicações do uso de árvores de decisão em predição?

• Tornam os resultados mais compreensíveis para clínicos e pesquisadores, com regras “se-então” claras.³⁰⁵

• Auxiliam na formulação de hipóteses clínicas e direcionamento de futuras pesquisas.³⁰⁵

• Podem ser estendidas para predição de sobrevivência, subgrupos de tratamento e análise de custo-benefício.³⁰⁵

27.2.2 Por que o desempenho estatístico não basta?

• Um modelo pode apresentar boa discriminação e calibração, mas ainda assim não melhorar decisões clínicas se suas predições não forem usadas de modo adequado.^301,302

• Por isso, além de avaliar desempenho estatístico, é necessário avaliar a utilidade clínica do modelo, isto é, se ele ajuda a escolher melhor entre intervir, investigar, acompanhar ou não tratar.^301,302

• A análise de curva de decisão contribui justamente para essa etapa, pois compara o benefício líquido do modelo com estratégias simples, como “tratar todos” ou “tratar ninguém”.³⁰⁶

27.3 Análise de curva de decisão

27.3.1 O que é a análise de curva de decisão?

• Análise de curva de decisão é um método para avaliar a utilidade clínica de modelos preditivos em comparação às estratégias padrão “tratar todos” ou “tratar ninguém”.³⁰⁷

27.3.2 O que significam os eixos da curva de decisão?

• O eixo vertical mostra o benefício líquido, ganho obtido ao usar o modelo em relação às estratégias de referência. O eixo horizontal mostra a preferência, que corresponde ao limiar de decisão: a probabilidade mínima de evento a partir da qual se recomenda intervir.³⁰⁶

• O limiar reflete o equilíbrio entre o risco de perder casos da doença e o risco de intervenções desnecessárias.³⁰⁶

27.3.3 Como interpretar o benefício líquido?

• O benefício líquido é o número de verdadeiros positivos obtidos ajustado pelo “custo” dos falsos positivos, expresso na mesma unidade dos verdadeiros positivos.³⁰⁶

• Quando a estratégia padrão é “tratar todos”, o benefício líquido também pode ser expresso como intervenções desnecessárias evitadas, facilitando a interpretação clínica.³⁰⁶

27.3.4 Por que é importante comparar sempre com “tratar todos” e “tratar nenhum”?

• Porque essas duas estratégias são frequentemente plausíveis em contextos reais: tratar todos os pacientes de risco ou tratar nenhum.³⁰⁶

• Um modelo ou teste só é considerado útil se apresentar maior benefício líquido do que ambas as estratégias, garantindo que realmente agrega valor clínico.³⁰⁶

• Essa comparação evita que um modelo com bom AUC mas má calibração seja usado, já que pode apresentar net benefit inferior às estratégias padrão.³⁰⁶

27.3.5 Quais são os limites e usos da análise de curva de decisão?

• A análise de curva de decisão não substitui uma análise de decisão completa ou uma avaliação de custo-efetividade, mas é mais simples e prática, exigindo apenas a definição de um intervalo de limiares de decisão razoáveis.³⁰⁶

• Em situações claras (modelo com nenhum benefício ou benefício amplo), pode dispensar análises complexas.³⁰⁶

• Em casos ambíguos, serve como primeiro passo antes de análises mais detalhadas.³⁰⁶

27.3.6 A análise de curva de decisão pode ser conduzida sem dados individuais de pacientes?

• Em modelos bem calibrados e com tamanho amostral adequado, a análise de curva de decisão pode ser realizada utilizando apenas estimativas sumárias (média e desvio-padrão).³⁰⁷

27.3.7 Como funciona o cálculo do benefício líquido?

• O benefício líquido é estimado contrastando verdadeiros positivos e falsos positivos em diferentes limiares de decisão.³⁰⁷

Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,

Referências

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