Introdução

Radiculopatia Cervical (RC) é uma condição frequente causada por compressão mecânica de um nervo, podendo provocar neuropraxia (disfunção do nervo sem dano axonal), bem como irritação química da raiz nervosa. A apresentação clínica varia muito de paciente para paciente, o que torna a anamnese, por si só, de pouco valor diagnóstico. Embora vários testes clínicos tenham sido propostos para ajudar no diagnóstico, nenhum demonstrou validade suficiente quando usado isoladamente.

Em 2023, Wainner et al. propuseram um cluster clínico de quatro testes (ULNT1, teste de Spurling, teste de distração cervical e amplitude de movimento cervical < 60° no lado sintomático). No entanto, esse cluster ainda não passou por validação externa — ou seja, o desempenho diagnóstico não foi testado em populações mais amplas e heterogéneas, com diferentes níveis de gravidade da doença e características demográficas.

O presente estudo teve como objetivo validar externamente o cluster de Wainner para o diagnóstico de radiculopatia cervical e investigar se um cluster alternativo de testes poderia alcançar uma acurácia diagnóstica superior.

Métodos

Este estudo prospectivo de acurácia diagnóstica incluiu uma coorte consecutiva de pacientes com dor cervical e/ou sintomas de radiculopatia cervical no contexto de incerteza diagnóstica rotineira. O estudo seguiu as diretrizes STARD de 2015 (Standards for Reporting Diagnostic Accuracy Studies). 

Participantes

Pacientes consecutivos encaminhados a um departamento de neurocirurgia com dor cervical crónica (≥3 meses) e/ou sintomas radiculares cervicais. Os participantes elegíveis tinham entre 18 e 65 anos, dor moderada (EVA 30–79/100) e incapacidade cervical (NDI ≥20%) e foram submetidos a uma avaliação diagnóstica padronizada, incluindo Ressonância Magnética (RM). Foram excluídos pacientes com cirurgia cervical prévia, traumatismo significativo, mielopatia cervical, comorbilidades importantes, gravidez ou incapacidade de comunicar em francês.

Teste de rastreio 

Doze testes clínicos e achados da anamnese foram avaliados em comparação com o padrão de referência no mesmo dia. Eles incluíram o sinal modificado de Bakody, teste de Spurling (reprodução dos sintomas no pescoço e no braço), teste de distração cervical, quatro testes de neurodinâmica do membro superior (ULNT1, ULNT2a, ULNT2b, ULNT3), rotação cervical <60°, amplitude de movimento cervical assimétrica, idade >48 anos e duração dos sintomas <62 semanas. O teste clínico foi realizado por um fisioterapeuta experiente e cego, usando critérios predefinidos para resultados positivos, negativos ou inconclusivos.

Como a idade e a duração dos sintomas são variáveis contínuas, foi usada a análise da curva característica de desempenho do receptor (ROC) para determinar os limiares que melhor diferenciaram os pacientes com e sem radiculopatia cervical. Os pontos de corte resultantes (idade >48 anos e duração dos sintomas <62 semanas) permitiram que essas variáveis fossem convertidas em preditores diagnósticos binários para análises subsequentes. 

Todos os testes de índice foram classificados como positivos ou negativos de acordo com critérios predefinidos, enquanto os testes que não puderam ser concluídos devido à intolerância do paciente foram considerados inconclusivos.

Padrões de referência 

O diagnóstico de referência foi estabelecido por um neurocirurgião com 15 anos de experiência, que estava cego para os resultados dos testes de índice. A radiculopatia cervical foi diagnosticada com base na combinação de achados clínicos compatíveis (dor radicular em território dermatomérico e/ou sinais neurológicos) e evidência em ressonância magnética de compressão ou irritação da raiz nervosa no nível cervical correspondente.

Análise 

Primeiro, os autores compararam os grupos de radiculopatia cervical (RC) e sem RC em relação às características demográficas basais. As variáveis contínuas (por exemplo, idade) foram descritas com médias e desvios-padrão, enquanto as variáveis categóricas (por exemplo, sexo) foram apresentadas como frequências e percentuais. As comparações entre grupos foram feitas usando o teste de soma de postos de Wilcoxon para variáveis contínuas e o teste qui-quadrado ou o teste exato de Fisher para variáveis categóricas, dependendo do tamanho da amostra. Essa etapa teve como objetivo avaliar as diferenças basais entre os grupos.

A seguir, a precisão diagnóstica de cada teste clínico foi avaliada usando tabelas de contingência 2 × 2 construídas em relação ao padrão-referência, conforme ilustrado abaixo:

A partir dessas tabelas, foram calculadas a sensibilidade e a especificidade. A sensibilidade representava a proporção de pacientes com CR que tiveram teste positivo, enquanto a especificidade representava a proporção de pacientes sem CR que tiveram teste negativo.

Posteriormente, foram calculadas as razões de verosimilhança usando fórmulas padrão. A razão de verosimilhança positiva (LR+ foi calculada como sensibilidade / (1 − especificidade) e reflete o grau em que um teste positivo aumenta a probabilidade de CR. A razão de verosimilhança negativa (LR−), calculada como (1 − sensibilidade) / especificidade, indica o grau em que um teste negativo diminui a probabilidade de CR.

As probabilidades pós-teste foram então estimadas usando o teorema de Bayes, incorporando a probabilidade pré-teste (ou seja, a prevalência de CR na amostra) e os rácios de verosimilhança. Para resultados positivos e negativos, as probabilidades pós-teste foram calculadas usando as seguintes equações:

Probabilidade pós-teste (teste positivo) = (probabilidade pré-teste × LR+) / [(probabilidade pré-teste × LR+) + (1 − probabilidade pré-teste)]

Probabilidade pós-teste (teste negativo) = (probabilidade pré-teste × LR−) / [(probabilidade pré-teste × LR−) + (1 − probabilidade pré-teste)]

Além disso, foram realizadas análises da curva de características operacionais do receptor (ROC) para variáveis contínuas (idade e duração dos sintomas), a fim de determinar os melhores valores de corte. Foram testados múltiplos limiares e selecionados os valores que proporcionaram o melhor equilíbrio entre sensibilidade e especificidade.

Para o primeiro objetivo do estudo, os autores validaram a regra de predição clínica de Wainer existente ao criar combinações de achados positivos (1 de 4, 2 de 4, 3 de 4 e 4 de 4 testes positivos). Para cada combinação, as medidas de acurácia diagnóstica — incluindo sensibilidade, especificidade, razões de verossimilhança e probabilidades pós-teste — foram recalculadas.

Para o segundo objectivo, os autores desenvolveram uma nova regra de previsão clínica. Inicialmente, cada variável foi avaliada individualmente com análises 2 × 2, e apenas aquelas que demonstraram potencial utilidade diagnóstica (LR+ > 1,5 e/ou LR− < 0,5) foram mantidas. Depois, foi aplicado um modelo de regressão logística stepwise de eliminação (backward) para identificar preditores independentes: as variáveis entravam no modelo com p < 0,10 e eram removidas com p > 0,15. Por fim, as variáveis mantidas foram combinadas para construir um novo cluster para o diagnóstico de radiculopatia cervical.

Resultados

O estudo incluiu 85 participantes, dos quais 31,7% (n = 27) tinham diagnóstico de radiculopatia cervical (CR). O grupo sem CR era composto por 58 participantes, incluindo 42 com dor no pescoço sem diagnóstico de radiculopatia cervical, 12 com encarceramento de nervo periférico e 4 com dor difusa no ombro. A proporção de participantes do sexo feminino foi maior no grupo sem CR, enquanto a duração dos sintomas foi maior entre os participantes com CR.

A acurácia diagnóstica dos 12 testes clínicos selecionados é apresentada na Tabela 2, incluindo sua sensibilidade, especificidade, razões de verossimilhança e probabilidades pós-teste. Entre os testes individuais, a maior sensibilidade (96,3%) foi observada para o critério de pelo menos um teste de neurodinâmica do membro superior (ULNT) positivo, de quatro.

O teste de dor no braço de Spurling demonstrou a maior especificidade (98,3%), com uma razão de verossimilhança positiva (LR+) de 34,37, o que corresponde a uma probabilidade pós-teste de 94,1% após um resultado positivo. Por outro lado, o teste de distração cervical foi o teste individual mais eficaz para descartar CR, com uma probabilidade pós-teste negativa de 11,9%.

Para avaliar a validade diagnóstica do cluster de testes de Wainner, os autores analisaram diferentes combinações de achados positivos. O critério mais sensível foi a presença de pelo menos um teste positivo entre os quatro, enquanto o critério mais específico exigiu que todos os quatro testes estivessem positivos. De forma relevante, quando nenhum dos quatro testes era positivo, todos os casos de CR foram corretamente excluídos (LR− = 0; probabilidade pós-teste = 0%). Por outro lado, quando os quatro testes eram positivos, a razão de verossimilhança positiva aproximou-se do infinito, resultando em uma probabilidade pós-teste de 100%. No entanto, ao exigir que os quatro testes fossem positivos, identificou-se apenas 17,9% dos pacientes com CR — o que mostra sensibilidade limitada, apesar de uma especificidade excelente.

Para dar resposta ao segundo objectivo do estudo, os autores realizaram uma análise de regressão logística stepwise “para trás” em oito variáveis candidatas: o teste de abdução do ombro, o teste de distração cervical, o teste de dor no pescoço de Spurling, o teste de dor no braço de Spurling e os quatro ULNTs. Esta análise identificou três variáveis para o modelo diagnóstico final:

• Teste de abdução do ombro modificado
• Teste de dor no braço de Spurling
• Dois ou mais ULNTs positivos em quatro

Este cluster de diagnóstico simplificado demonstrou um desempenho diagnóstico promissor. Quando nenhuma das três critérios era positiva, todos os casos de CR foram corretamente descartados. Por outro lado, quando as três critérios eram positivas, a razão de verossimilhança positiva foi infinita, resultando numa probabilidade pós-teste de 100%. Um resultado com duas achados positivos entre os três gerou uma LR+ de 7,06 e uma LR− de 0,17.

Importante: em comparação com o cluster original de Wainner, o modelo simplificado de três testes melhorou a sensibilidade no seu limiar diagnóstico mais alto. Ao exigir que os três testes sejam positivos, identificou-se correctamente 37% dos doentes com radiculopatia cervical — mais do que dobrando a proporção identificada pelo cluster original de quatro testes (17,9%) — mantendo uma especificidade perfeita.

Perguntas e reflexões

As condições de teste propostas pelos autores do estudo sugerem que este novo cluster pode ser útil tanto para confirmar quanto para descartar radiculopatia cervical. Quando nenhuma das três critérios é positiva, todos os casos de radiculopatia cervical foram corretamente descartados; por outro lado, quando todos os critérios estavam presentes, a taxa de confirmação (rule-in) foi de 100%.

Ainda assim, na prática clínica, os resultados dos testes raramente são tão claros e objetivos. Por isso, os achados de cada teste precisam ser interpretados em conjunto para orientar melhor o raciocínio clínico. Testes com alta sensibilidade são especialmente úteis para descartar a diagnóstico de radiculopatia cervical, como o teste de distração cervical e o teste de abdução do ombro modificado. Vale destacar, porém, que ambos são manobras de alívio de sintomas; por consequência, pacientes que não apresentam sintomas em repouso podem não mostrar resposta, o que pode reduzir o desempenho diagnóstico na prática.

Testes altamente sensíveis, como os ULNTs, são especialmente úteis para excluir radiculopatia. Neste estudo, pelo menos um ULNT positivo entre os quatro testados apresentou sensibilidade de 96,3% e uma razão de verossimilhança negativa de 0,08. Em comparação, o teste de distração cervical e o teste modificado de elevação do ombro mostraram uma capacidade de exclusão mais fraca, com valores de LR− de 0,29 e 0,36, respetivamente. Isso sugere que os ULNTs representam uma ferramenta clínica particularmente valiosa, especialmente em pacientes com apresentações ambíguas em que o envolvimento cervical pode contribuir para os sintomas no membro superior.

ULNTs são particularmente relevantes, já que distúrbios cervicais podem imitar condições musculoesqueléticas periféricas. Por isso, devem ser incluídos na avaliação de pacientes que apresentam sintomas pouco claros no membro superior. Os testes neuromeningeais podem ajudar a identificar a sensibilidade mecânica neural e a orientar o raciocínio clínico. Em seguida, a distração cervical e o teste de Spurling podem ser usados em conjunto para avaliar melhor se a coluna cervical pode ser uma fonte de envolvimento ou encarceramento de raiz nervosa.

Fale comigo sobre nerdices

Para derivar uma nova regra de predição clínica (RPC), os autores utilizaram uma abordagem de regressão logística passo a passo. Esse método começa com um conjunto de variáveis candidatas (neste caso, testes clínicos) e vai selecionando ou removendo preditores de forma sequencial com base em critérios estatísticos, até identificar o modelo que melhor prediz o desfecho (diagnóstico de radiculopatia cervical). Em resumo, a regressão passo a passo procura identificar a menor combinação de variáveis que prediz de forma ideal o desfecho dentro do conjunto de dados do estudo.

Uma limitação desta abordagem é que ela prioriza a optimização estatística em vez da interpretabilidade clínica e da reprodutibilidade. Como a selecção de variáveis é guiada pela significância estatística dentro de uma única amostra, o modelo resultante pode sobreajustar os dados e superestimar o desempenho diagnóstico. Em particular, padrões raros ou específicos da amostra podem influenciar desproporcionalmente a selecção de variáveis, levando a resultados instáveis ou não replicáveis.

Assim, os resultados obtidos a partir da regressão por etapas devem ser interpretados como dependentes da amostra e, sobretudo, de carácter exploratório. Por conseguinte, o desempenho diagnóstico resultante pode ser excessivamente optimista e não ser totalmente generalizável para outras populações de doentes.

Além disso, a regressão por etapas pode excluir testes clinicamente relevantes se eles não gerarem valor preditivo independente acima do que já é explicado por outras variáveis no modelo. Por exemplo, embora a distração cervical nesta amostra tenha mostrado alta sensibilidade (88,89%), ela não foi mantida no modelo final. Isso provavelmente acontece por redundância estatística, já que não acrescenta informação independente adicional quando outros testes correlacionados (por exemplo, o teste de Spurling e o ULNT) são incluídos. Esses testes podem refletir construtos sobrepostos, como a mecanossensibilidade do nervo cervical, o que contribui para a colinearidade entre os preditores.

Por isso, a validação externa é essencial para avaliar a robustez e a generalização da regra de predição clínica proposta. Embora a precisão diagnóstica do cluster original Wainner pareça, de forma geral, comparável à relatada neste estudo, a sua baixa sensibilidade para identificar radiculopatia cervical (17,9% quando os quatro testes são positivos) limita a utilidade clínica. O novo cluster proposto pode melhorar o desempenho diagnóstico, mas a sua validade ainda depende da replicação em amostras independentes.

Mensagens para levar para casa

• Nenhum teste clínico isolado consegue, com confiança, incluir ou excluir radiculopatia cervical. A confiança diagnóstica melhora quando você junta a história do paciente, achados neurológicos e um conjunto de testes do exame físico.
• Os testes neurodinâmicos do membro superior (ULNTs) continuam a ser uma das ferramentas de triagem mais valiosas para a radiculopatia cervical. A elevada sensibilidade deles significa que um ULNT negativo reduz de forma substancial a probabilidade de envolvimento da raiz nervosa cervical.
• O teste do braço de Spurling para dor no braço mostrou uma especificidade excelente, o que o torna particularmente útil para confirmar radiculopatia cervical quando o resultado é positivo.
• O agrupamento de três testes proposto (teste modificado de elevação do braço para ombro, teste de Spurling para dor no braço e ≥2 ULNTs positivos) identificou mais pacientes com radiculopatia cervical do que o agrupamento original de Wainner, mantendo um desempenho de “regra de inclusão” excelente.
• Como a nova regra de predição clínica foi desenvolvida usando regressão logística passo a passo em uma única coorte, a precisão diagnóstica deve ser interpretada com cautela até que seja validada externamente em populações independentes.
• A radiculopatia cervical pode imitar distúrbios do ombro e compressões/atrapalhamentos de nervos periféricos. Incluir rastreio cervical e testes neurodinâmicos na avaliação de pacientes com sintomas inexplicados no membro superior pode ajudar a identificar o envolvimento da raiz nervosa cervical e orientar a conduta adequada.

Referência

Grondin F, Cook C, Hall T, Maillard O, Perdrix Y, Freppel S. Validação independente de uma regra de predição clínica para o diagnóstico de radiculopatia cervical com dor radicular. Brazilian Journal of Physical Therapy (Braz J Phys Ther). 2026 mai-jun;30(3):101581. doi: 10.1016/j.bjpt.2026.101581. Epub 2 de maio de 2026. PMID: 42070317; PMCID: PMC13147772.