Sensibilidade e Especificidade
Sensibilidade e especificidade são métricas fundamentais da acurácia de testes diagnósticos. Sensibilidade é a probabilidade de um teste identificar corretamente uma pessoa com a doença (taxa de verdadeiros positivos: VP / (VP + FN)). Especificidade é a probabilidade de um teste identificar corretamente uma pessoa sem a doença (taxa de verdadeiros negativos: VN / (VN + FP)). Todo teste envolve um trade-off: aumentar a sensibilidade (capturar todos os doentes) frequentemente reduz a especificidade (mais alarmes falsos). A escolha do limiar do teste depende do contexto clínico: rastreamento de doenças graves favorece a sensibilidade; confirmação de diagnóstico favorece a especificidade.
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Fontes
- Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. link ↗
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861–874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010 ↗
- Metz, C. E. (1978). Basic principles of ROC analysis. Seminars in Nuclear Medicine, 8(4), 283–298. DOI: 10.1016/S0001-2998(78)80014-2 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity and Specificity in Diagnostic Testing and Binary Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/research-statistics/sensitivity-specificity
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