O que é um caso

Duas cidades vizinhas, população parecida, mesmo clima, mesmo mosquito, mesma epidemia de dengue chegando ao mesmo tempo. No fim do mês, a cidade A notifica quatrocentos casos e a cidade B notifica mil e cem. A imprensa local pergunta o que a cidade B fez de errado. A secretária de saúde da cidade B responde que não fez nada de errado, e está certa. A diferença está numa decisão tomada meses antes, e que ninguém noticiou: a cidade B notifica todo caso que preenche os critérios clínicos e epidemiológicos, mesmo sem exame laboratorial; a cidade A só contabiliza o que tem confirmação de laboratório, e o laboratório dela processa uma fração das amostras.

As duas cidades contaram certo. Elas contaram coisas diferentes. E o aluno que acompanha a discussão faz as três perguntas que abrem esta apostila inteira. Como duas cidades com a mesma doença chegam a números tão diferentes? Não existe um jeito certo de contar? Qual das duas está com o número verdadeiro? Uma delas tem que estar exagerando ou escondendo. Se eu mudar a régua, a doença muda? As pessoas adoecem de acordo com o critério de alguém? A resposta da terceira pergunta é não — e é justamente por isso que a primeira e a segunda importam tanto. Antes de contar qualquer coisa, alguém precisa decidir o que conta como um caso. Essa decisão é o assunto deste capítulo, e ela vem antes de toda epidemiologia.

Três coisas precisam ficar claras, nesta ordem: o que é uma definição de caso, o que acontece quando ela muda, e como não se enganar ao olhar números ao longo do tempo. Ato 1 — Definição de caso é um teste diagnóstico aplicado a uma população. Uma definição de caso é a regra que diz quem entra na contagem. Ela costuma ter camadas: caso suspeito, quando há um quadro compatível; caso provável, quando há vínculo epidemiológico ou exame indireto; e caso confirmado, quando há comprovação laboratorial ou critério equivalente. O ponto que muda tudo é este: uma definição de caso é um teste. E como todo teste, ela tem sensibilidade e especificidade — você já sabe ler essas duas propriedades desde a apostila de Raciocínio Clínico. Definição frouxa captura quase todos os doentes e inclui muita gente sadia; definição rígida inclui quase só doentes e deixa muitos de fora.

Isso é mensurável, e vale ver um exemplo real. Um estudo avaliou duas definições de caso para vigilância de coqueluche em crianças menores de cinco anos, comparando-as com o resultado de reação em cadeia da polimerase em 23.642 participantes. A definição padrão de doença respiratória aguda teve sensibilidade de 30,0% e especificidade de 90,5%; a definição modificada, que incluiu apneia e retirou a exigência de duração da tosse, subiu a sensibilidade para 43,3% e derrubou a especificidade para 75,8% (Bishop e colaboradores, The Journal of Infectious Diseases, 2026). Traduzindo o que isso significa para a vigilância: a definição padrão deixava de fora 70% das crianças com o agente detectado. Não porque as crianças não estivessem doentes, e sim porque a régua não as alcançava. Se você comparar duas populações usando definições diferentes, estará comparando duas peneiras, e não duas realidades.

Ato 2 — Mudar a definição muda a contagem sem mudar a doença. Este é o fenômeno que mais confunde leitor de notícia, e às vezes médico. Quando um critério diagnóstico é revisado, a prevalência muda no dia seguinte à publicação — sem que ninguém tenha adoecido ou sarado. Veja três exemplos, todos recentes e todos com o mesmo desenho lógico. Primeiro: ao aplicar o critério diagnóstico de 2025 para hiperaldosteronismo primário à mesma população hipertensa antes avaliada pelo critério de 2016, a prevalência passou de 8,8% para 16,1% — um aumento relativo de 83%. Os casos recém-identificados tinham fenótipo mais brando, com aldosterona mediana de 95 contra 185 ng/L nos casos antigos (Cherdo e colaboradores, International Journal of Cardiology, 2026).

Segundo: entre pacientes com doença hepática esteatótica associada a disfunção metabólica, de 18 a 59 anos, a prevalência de obesidade passou de 66,8% pelo critério tradicional para 98,3% pelo critério proposto pela comissão da Lancet. Entre os classificados como não obesos pelo critério antigo, 94,9% foram reclassificados como obesos pelo novo (Lin e colaboradores, Diabetes, Obesity & Metabolism, 2026). Terceiro, e no sentido inverso: quando uma entidade chamada neoplasia folicular tireoidiana não invasiva foi retirada da categoria de malignidade, o risco estimado de câncer em nódulos indeterminados caiu de 15,6% para 12,5% numa categoria e de 48,7% para 41,4% em outra (De Luca e colaboradores, Cancers, 2026).

Guarde a regra que esses três exemplos ensinam: prevalência é uma propriedade conjunta da doença e da régua. Ao ler qualquer número de frequência, a primeira pergunta não é quanto, e sim medido como. Existe um caso especial e traiçoeiro dessa regra: os algoritmos que identificam casos em bases administrativas, usados o tempo todo em estudos com dados de sistema de saúde. Numa avaliação de reclassificação, com coortes de 60.228 e 44.125 pessoas, as taxas de reclassificação foram maiores entre os não casos do que entre os casos — de 0,22 a 0,33 contra 0,14 a 0,28 na esclerose múltipla (Hamm e colaboradores, Health Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada, 2026). Quem é contado como doente depende do algoritmo, e o algoritmo erra de modo assimétrico.

Ato 3 — Séries temporais: o aumento que não é aumento. Agora o problema mais importante da vida prática, porque é o que aparece em manchete. Quando um indicador sobe ao longo dos anos, existem duas explicações possíveis, e elas são muito diferentes: ou mais pessoas estão adoecendo, ou mais pessoas estão sendo encontradas. Um estudo de base populacional acompanhou a incidência de tumores do sistema nervoso central em crianças na França ao longo de 21 anos: ela subiu de 38,3 para 46,2 casos por milhão entre 2000 e 2020, um aumento médio de 0,93% ao ano (IC 95% 0,50 a 1,38). Os autores concluem, porém, que a maior parte da variação observada parece decorrer de melhora das práticas diagnósticas, de mudanças de classificação e de aprimoramento do registro (Desandes e colaboradores, Cancer Epidemiology, 2026).

Você já viu esse mecanismo antes, na apostila anterior: mais cobertura de serviço associou-se a mais diagnósticos registrados de depressão. É o mesmo fenômeno, visto de outro ângulo. Onde ninguém procura, ninguém acha — e a ausência de registro é lida, erradamente, como ausência de doença. O mesmo vale para condições em que o método diagnóstico mudou. Numa revisão sistemática com metanálise sobre ataque isquêmico transitório, a prevalência global agrupada foi de 1,95% (IC 95% 1,27 a 2,77) e a incidência anual de 54 por 100 mil pessoas-ano; os autores observam que o uso de critérios baseados em imagem se associa a estimativa mais baixa e provavelmente mais acurada (Zhang e colaboradores, BMC Neurology, 2026). Trocar o critério não corrigiu a doença: corrigiu a medida.

Voltemos às duas cidades. A cidade B, que notifica caso suspeito, tem uma peneira mais sensível: ela captura mais gente com dengue e também inclui alguns que têm outra virose. A cidade A, que só conta confirmados, tem uma peneira mais específica, limitada pela capacidade do laboratório: ela quase não inclui quem não tem dengue e deixa de fora muita gente que tem. Para decidir qual serve melhor, é preciso perguntar para quê. Para acionar controle de vetor e alertar a rede, a definição sensível é adequada, porque perder caso custa mais que incluir alguns a mais. Para estimar a carga real da doença e comparar com outras regiões, a definição específica e uniforme serve melhor. Não existe definição certa em abstrato; existe definição adequada a uma finalidade declarada.

A pergunta de cabeceira: quando você ler o próximo número de frequência de uma doença, sua primeira pergunta vai ser quanto — ou medido com qual régua?

As perguntas das duas cidades, respondidas com a definição de caso entendida como teste.

• “Como duas cidades com a mesma doença chegam a números tão diferentes?”

  Porque usaram definições de caso diferentes. Uma conta caso suspeito pelo critério clínico e epidemiológico; a outra conta apenas confirmação laboratorial, limitada pela capacidade do próprio laboratório. São duas peneiras, não duas realidades.

• “Qual das duas tem o número verdadeiro?”

  Nenhuma, no sentido absoluto. Cada definição responde a uma finalidade: a sensível serve para acionar controle e alerta, a específica serve para estimar carga e comparar regiões. Definição certa em abstrato não existe.

• “Se eu mudar a régua, a doença muda?”

  Não. Muda a contagem. Prevalência é propriedade conjunta da doença e do critério — por isso a primeira pergunta diante de um número é medido como, e não quanto.

• “Por que uma prevalência pode dobrar sem que ninguém adoeça?”

  Porque um critério revisado reclassifica pessoas que já existiam. Ao trocar o critério de hiperaldosteronismo primário, a prevalência na mesma população passou de 8,8% para 16,1%, e os novos casos tinham fenótipo mais brando.

• “Todo aumento de incidência significa mais doença?”

  Não. Pode significar mais capacidade de encontrar. Na série francesa de tumores pediátricos do sistema nervoso central, a maior parte do crescimento observado foi atribuída a melhora diagnóstica, mudança de classificação e aprimoramento do registro.

• “Bases administrativas resolvem o problema, por serem objetivas?”

  Não resolvem: quem é contado como doente depende do algoritmo, e o algoritmo erra de modo assimétrico — as taxas de reclassificação foram maiores entre os não casos do que entre os casos.

Perguntar a definição antes de aceitar o número; Tratar definição de caso como teste diagnóstico

Sem saber quem entrou na contagem, o valor não é interpretável nem comparável. Ela tem sensibilidade e especificidade, e o equilíbrio entre elas é uma escolha.

Verificar se a definição é a mesma nas duas populações comparadas; Checar se houve mudança de critério no período analisado

Comparar réguas diferentes produz diferença que não existe na doença. Degrau abrupto numa série temporal costuma marcar revisão de definição.

Distinguir mais doença de mais detecção; Declarar a finalidade antes de escolher a definição

Crescimento de registro acompanha ampliação de serviço e de tecnologia diagnóstica. Alerta e controle pedem sensibilidade; estimativa de carga pede uniformidade.

Desconfiar de algoritmo de identificação sem validação; Notificar o caso suspeito quando a regra pede

Erro de classificação em base administrativa costuma ser assimétrico entre casos e não casos. A notificação alimenta a vigilância e não depende de confirmação para ser útil.

Como avaliar qualquer número de frequência antes de usá-lo, e como aplicar uma definição de caso na prática.

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   Localizar a definição de caso utilizada — Identificar as camadas da definição

   Qual regra decidiu quem entrou naquela contagem. Atenção: Aceitar o número sem saber a régua que o produziu. Suspeito, provável e confirmado costumam ter critérios distintos. Atenção: Somar camadas diferentes como se fossem a mesma coisa. Definição frouxa inclui sadios; definição rígida exclui doentes. Atenção: Supor que existe definição sem custo em algum dos dois lados. Alerta epidemiológico, estimativa de carga, comparação entre regiões ou avaliação de política. Atenção: Julgar a definição sem conhecer a finalidade declarada.

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   Verificar a capacidade diagnóstica disponível — Confirmar se a definição foi a mesma nas populações comparadas

   Laboratório, imagem e acesso limitam quanto da definição é aplicável. Atenção: Interpretar contagem baixa como doença rara em local sem meios diagnósticos. Comparabilidade exige régua idêntica em ambos os lados. Atenção: Atribuir a diferença de números a diferença de doença. Revisões de diretriz produzem degraus artificiais na série. Atenção: Ler degrau de definição como epidemia ou como sucesso de política. Ampliação de serviço e de tecnologia eleva o registro. Atenção: Concluir aumento real sem examinar a capacidade de encontrar.

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   Examinar o perfil dos casos novos — Verificar como os casos foram identificados

   Casos incorporados por critério mais amplo tendem a ser mais brandos. Atenção: Tratar casos antigos e novos como clinicamente equivalentes. Busca ativa, notificação passiva ou algoritmo em base administrativa. Atenção: Assumir que dado de sistema é isento de erro de classificação. Comparação com padrão de referência e taxas de reclassificação. Atenção: Tratar registro administrativo como confirmação diagnóstica. Subnotificação, sobrediagnóstico ou classificação assimétrica. Atenção: Supor que os erros se compensam automaticamente.

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   Aplicar a definição ao paciente que está à sua frente — Notificar conforme a regra vigente

   Conferir critério clínico, laboratorial e vínculo epidemiológico. Atenção: Descartar a notificação por ainda não haver exame. Prazo e canal variam com a doença e com o nível de suspeita. Atenção: Aguardar confirmação para notificar o que a norma pede como suspeito. Data de início, sinais, vínculo e exames solicitados. Atenção: Registrar apenas o diagnóstico final, sem os elementos da definição. Suspeito pode virar confirmado ou descartado, e isso deve constar. Atenção: Deixar o caso congelado na classificação inicial.

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   Comunicar ao paciente o que a notificação significa — Considerar a definição ao comparar seu serviço com outros

   Ela não altera o tratamento e serve para proteger outras pessoas. Atenção: Notificar sem explicar, gerando receio desnecessário. Diferenças de contagem podem refletir prática de registro. Atenção: Concluir desempenho pior a partir de números não comparáveis. Quem lê precisa saber o que foi contado. Atenção: Apresentar número sem informar como os casos foram definidos. Verificar se a conclusão sobrevive à troca de critério. Atenção: Sustentar conclusão que depende inteiramente de uma régua específica.

Dois serviços com números muito diferentes para a mesma doença e o mesmo período

Provável diferença de definição ou de capacidade diagnóstica, e não necessariamente diferença de ocorrência.

Prevalência que dobra logo após a publicação de uma diretriz

Reclassificação de pessoas que já existiam; a doença na população não mudou de um dia para o outro.

Casos novos sistematicamente mais brandos que os antigos

Sinal característico de ampliação de critério, com incorporação de formas menos graves.

Série temporal ascendente em paralelo à chegada de novo método diagnóstico

Aumento provavelmente de detecção; separar de aumento real exige análise específica.

Contagem baixa em região sem laboratório disponível

Subnotificação por limite de meios, e não raridade da doença naquele território.

Estudo que identifica casos por algoritmo em base administrativa sem validação

Erro de classificação provável e assimétrico entre casos e não casos.

Comparação entre países com definições de caso distintas

Diferença de régua interpretada como diferença de saúde; a conclusão não se sustenta.

Caso notificado como suspeito e nunca reclassificado

Vigilância incompleta: sem encerramento, a estatística mantém casos indefinidos por tempo indeterminado.

Uma definição de caso precisa ser reproduzível para que pessoas, lugares e períodos possam ser comparados. Ela combina critérios clínicos, laboratoriais, epidemiológicos e temporais conforme o objetivo da vigilância. No atendimento individual, porém, sensibilidade, especificidade e consequências do erro podem exigir outra decisão; confundir os dois usos distorce tanto a notificação quanto o cuidado.

As perguntas das duas cidades, o mecanismo que responde e a resposta em uma linha.

Aceitar o número sem perguntar a definição; Supor que existe uma definição certa em abstrato; Comparar populações medidas com réguas diferentes

Sem saber quem entrou na contagem, o valor não é interpretável. A adequação depende da finalidade declarada para aquela contagem. A diferença encontrada será de prática de registro, e não de doença.

Ler degrau de série temporal como epidemia; Concluir aumento real sem examinar a detecção; Tratar casos antigos e novos como equivalentes

Revisão de critério produz salto abrupto sem mudança de ocorrência. Ampliação de serviço e de tecnologia eleva o registro por si só. Critério ampliado incorpora formas mais brandas e altera o prognóstico médio.

Interpretar contagem baixa como doença rara; Considerar base administrativa isenta de erro; Somar camadas diferentes da definição

Pode ser ausência de meios diagnósticos, e não ausência de casos. Quem é contado depende de um algoritmo que erra de modo assimétrico. Suspeitos, prováveis e confirmados não são intercambiáveis.

Adiar a notificação até ter confirmação; Deixar o caso congelado como suspeito; Registrar só o diagnóstico final

A vigilância pede o caso suspeito, e a espera custa mais que a inclusão. Sem encerramento, a estatística acumula indefinições por tempo indeterminado. Sem os elementos da definição, o caso não pode ser reclassificado depois.

Apresentar dados sem informar a definição usada; Sustentar conclusão que depende de uma única régua

Quem lê precisa saber o que foi contado para julgar o que o número significa. Resultado que não sobrevive à troca de critério é frágil por construção.

Como avaliar um número de frequência e aplicar uma definição de caso na prática.

1. 01Localizar a definição de caso utilizada Identificar suas camadas e o que cada uma exige Estimar o equilíbrio entre sensibilidade e especificidade
2. 02Perguntar para que serve aquela contagem Verificar a capacidade diagnóstica disponível no local Confirmar se a régua foi a mesma nas populações comparadas
3. 03Checar mudanças de critério ocorridas no período Separar variação de doença de variação de detecção Examinar o perfil clínico dos casos recém-incorporados
4. 04Verificar como os casos foram identificados Procurar validação do algoritmo, quando houver Estimar a direção provável do erro
5. 05Aplicar a definição ao paciente à sua frente Notificar conforme a regra vigente e no prazo Registrar os elementos que a definição exige
6. 06Acompanhar a reclassificação do caso até o encerramento Explicitar a definição ao apresentar qualquer dado Repetir a análise com definição alternativa, quando possível