Dica do autor: A razão de verossimilhança negativa (LR-) mede quanto a probabilidade de doença diminui quando o teste dá negativo. Matematicamente, é a razão entre a taxa de falsos negativos (1 − sensibilidade) e a taxa de verdadeiros negativos (especificidade). Em termos da matriz 2x2 usual (A = verdadeiros positivos, B = falsos positivos, C = falsos negativos, D = verdadeiros negativos): sensibilidade = A/(A+C) e especificidade = D/(B+D). Assim, LR- = (1 − sensibilidade)/especificidade = [C/(A+C)] / [D/(B+D)]. Na prática, LR- próximo de 0 significa que um resultado negativo praticamente afasta a doença (quanto menor, melhor para excluir); LR- ≈1 não altera a probabilidade; valores <0,1 são excelentes para excluir, 0,1–0,2 bons, 0,2–0,5 moderados.

Alternativa A: INCORRETA. A expressão A/(A+C) dividido por B/(B+D) corresponde à sensibilidade dividida pela taxa de falsos positivos (1 − especificidade) — ou seja, é a razão de verossimilhança positiva (LR+), que quantifica quanto um resultado positivo aumenta a probabilidade da doença. Portanto não é a LR-.

Alternativa B: CORRETA. Essa alternativa apresenta exatamente [C/(A+C)] / [D/(B+D)], que é a razão entre a proporção de falsos negativos (C entre os doentes) e a proporção de verdadeiros negativos (D entre os não doentes). É a forma correta da LR- = (1 − sensibilidade)/especificidade.

Alternativa C: INCORRETA. A expressão A/(A+B) é o valor preditivo positivo (probabilidade de doença se o teste for positivo) e D/(C+D) seria o valor preditivo negativo invertido; a razão entre esses termos não tem relação direta com a LR- e mistura medidas pós-teste dependentes da prevalência, ao contrário da LR- que é independente da prevalência.

Alternativa D: INCORRETA. C/(C+D) e A/(A+B) também são proporções pós-teste (frações dentro das colunas/linhas) que não correspondem à definição de LR-. Essa alternativa inverte segmentos da tabela e gera uma razão sem significado para a LR-; portanto está errada.

Resposta: Alternativa B