Análise Bayesiana do ECG

A interpretação eficaz de um ECG depende não apenas da análise técnica dos traçados, mas também da capacidade de contextualizar o exame dentro da realidade clínica do paciente. É aqui que a análise bayesiana do ECG se destaca: ao integrar a probabilidade pré-teste de o paciente possuir uma condição suspeita com os achados eletrocardiográficos, ela permite calcular a probabilidade pós-teste da suspeita diagnóstica. Diferentemente das abordagens tradicionais baseadas apenas em sensibilidade e especificidade, essa ferramenta traz uma visão mais abrangente e personalizada, ampliando a precisão diagnóstica e fortalecendo a tomada de decisão clínica.

Análise Bayesiana

A Análise Bayesiana dispõe de três ferramentas para auxiliar na interpretação do ECG:

Árvore de Bayes
Nomograma de Fagan
Cálculo Direto

Caso Clínico

Um paciente do sexo masculino, 75 anos, hipertenso e diabético, apresenta-se ao pronto-socorro com queixa de dor retroesternal em aperto com irradiação para a mandíbula e membro superior esquerdo. Com base no contexto clínico, estima-se que a probabilidade pré-teste de oclusão coronariana aguda (OCA) seja de 80%. No entanto, ao analisar o ECG, identifica-se a ausência de supradesnivelamento do segmento ST. Com os dados a seguir sobre o supradesnivelamento do segmento ST, é possível aplicar a análise bayesiana do ECG.

Sensibilidade: 43,6%
Especificidade: 96,5%
Razão de Verossimilhança Positiva: 12,5
Razão de Verossimilhança Negativa: 0,58

Árvore de Bayes

Cálculo da probabilidade pós-teste a partir da árvore de Bayes. Após construir a árvore de Bayes, o primeiro passo para descobrir a probabilidade pós-teste é calcular o total de resultados negativos.

Cálculo da probabilidade pós-teste a partir da árvore de Bayes. Após descobrir o total de resultados negativos, basta resolver a razão “proporção de falsos negativos/total de resultados negativos” para encontrar a probabilidade pós-teste. Vale ressaltar que a fórmula para o cálculo da probabilidade pós-teste nesse exemplo é válida somente no caso de exame negativo.

Nomograma de Fagan

Nomograma de Fagan. Observe que o mesmo resultado.

Cálculo direto

Transformação da probabilidade pré-teste em chance pré-teste:

Cálculo da probabilidade pós-teste a partir do cálculo direto.

Transformação da chance pré-teste em chance pós-teste:

Cálculo da probabilidade pós-teste a partir do cálculo direto. Vale ressaltar que em testes negativos, usa-se a razão de verossimilhança negativa na segunda fórmula, já em testes positivos, usa-se a razão de verossimilhança positiva na segunda fórmula.

Transformação da chance pós-teste em probabilidade pós-teste:

Cálculo da probabilidade pós-teste a partir do cálculo direto. Observe o mesmo resultado.

Com este caso clínico, concluímos que, mesmo na ausência de supradesnivelamento do segmento ST no ECG, o paciente ainda apresenta uma alta probabilidade de OCA. Isso reforça a importância da análise bayesiana do ECG como ferramenta para aumentar a precisão diagnóstica e, consequentemente, proporcionar um tratamento mais assertivo e eficaz.

Descubra mais

Para descobrir mais sobre a base do raciocínio bayesiano, conheça o Manual de Medicina Baseada em Evidências.

Referências

de Alencar Neto JN. Applying Bayesian reasoning to electrocardiogram interpretation. J Electrocardiol. 2023;81:295-299.
de Alencar Neto JN, Scheffer MK, Correia BP, Franchini KG, Felicioni SP, De Marchi MFN. Systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy of ST-segment elevation for acute coronary occlusion. Int J Cardiol. 2024;402:131889.
Scheffer MK, De Marchi MFN, de Alencar Neto JN, Felicioni SP. Eletrocardiograma de A a Z. São Paulo: Manole, 2024.

Gabriel Scarpioni Barbosa
Gabriel é acadêmico de Medicina na Faculdade Santa Marcelina, colunista do site Aprenda ECG e Diretor de Pesquisa do Centro Acadêmico Adib Jatene. Apaixonado por eletrocardiografia, dedica-se ao estudo e aprofundamento nessa área.
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