Dica do autor: Sensibilidade é a capacidade de um teste identificar corretamente quem tem a doença — em termos práticos, é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os doentes. Matemática rápida: sensibilidade = VP / (VP + FN). O pulo do gato é entender o que isso significa na clínica: um teste com alta sensibilidade tem poucos falsos negativos, ou seja, é bom para triagem e para “não deixar passar” doença (quando negativo, afasta pouco a doença dependendo do valor preditivo negativo). Já a especificidade é o espelho disso — mede quem é verdadeiramente livre da doença. Atenção: valores preditivos (PPV e NPV) dependem da prevalência da doença na população, por isso um mesmo teste pode ter PPV diferente em duas populações. Fique ligado também que nenhum teste é perfeito; usamos sensibilidade e especificidade para escolher quando usar o exame (rastreio vs confirmação) e interpretar com senso clínico.

Alternativa A: CORRETA. Essa é a definição clássica de sensibilidade: capacidade do teste de detectar corretamente a doença entre os que a possuem. Fórmula: sensibilidade = verdadeiros positivos / (verdadeiros positivos + falsos negativos). Em exames de rastreio, queremos sensibilidade alta para minimizar falsos negativos.

Alternativa B: INCORRETA. Isso descreve especificidade, não sensibilidade. Especificidade = verdadeiros negativos / (verdadeiros negativos + falsos positivos) e indica a capacidade do teste de excluir a doença em quem é saudável. Testes confirmatórios costumam priorizar especificidade para reduzir falsos positivos.

Alternativa C: INCORRETA. Essa é a definição do valor preditivo positivo (PPV): probabilidade de o indivíduo ter a doença quando o teste é positivo = VP / (VP + FP). Ao contrário da sensibilidade, PPV varia com a prevalência da doença na população testada.

Alternativa D: INCORRETA. Essa frase define o valor preditivo negativo (NPV): probabilidade de não ter a doença quando o teste é negativo = VN / (VN + FN). Assim como o PPV, o NPV depende da prevalência da doença.

Alternativa E: INCORRETA. A capacidade absoluta de distinguir doentes de sadios sem margem de erro não existe na prática — nenhum teste tem sensibilidade e especificidade de 100% simultaneamente na maioria das situações. Para avaliar o desempenho global de discriminação usamos curvas ROC e a área sob a curva, mas ainda assim há trade‑offs entre sensibilidade e especificidade.

Resposta: Alternativa A