Dica do autor: Sensibilidade é a capacidade de um teste identificar corretamente aqueles que têm a doença — ou seja, a proporção de verdadeiros positivos entre todos os doentes (sensibilidade = TP / [TP + FN]). Na prática clínica e em epidemiologia, um teste com alta sensibilidade produz poucos falsos negativos; por isso é excelente para triagem: se o teste é muito sensível e o resultado é negativo, você pode quase descartar a doença (o famoso SnNout: sensível + negativo = afasta). A sensibilidade é influenciada pelo ponto de corte adotado (um corte mais baixo tende a aumentar sensibilidade às custas da especificidade) e é uma característica do teste para a população estudada — não confundir com valores preditivos, que variam conforme a prevalência da doença. Em suma: sensibilidade = quanto o teste é positivo quando a doença está presente, útil para não perder casos.

Alternativa A: INCORRETA. Essa frase descreve um teste confirmatório, que costuma ter alta especificidade (poucos falsos positivos) e alto valor preditivo positivo quando aplicado após suspeita. Um teste confirmatório "confirma" um diagnóstico sugerido por outros dados, mas isso não é a definição de sensibilidade.

Alternativa B: CORRETA. Exatamente: sensibilidade é a propriedade do teste que faz com que ele seja geralmente positivo na presença da doença — mede a capacidade de identificar verdadeiros positivos. Quem decorou a fórmula e o raciocínio SnNout já bota essa alternativa na cabeça rapidinho.

Alternativa C: INCORRETA. Essa descrição corresponde ao valor preditivo positivo (VPP): a probabilidade de o paciente realmente ter a doença dado que o teste deu positivo. VPP depende da prevalência da doença na população e não é sinônimo de sensibilidade.

Alternativa D: INCORRETA. Aqui fala-se da probabilidade de não ter a doença quando o teste é negativo, que é o valor preditivo negativo (VPN). VPN também depende da prevalência; embora testes sensíveis ajudem a reduzir falsos negativos, VPN não é o mesmo que sensibilidade.

Alternativa E: INCORRETA. Essa afirmação descreve mais a ideia de acurácia/validez interna de um estudo ou de um teste (grau em que os resultados estão corretos na amostra), ou mesmo a precisão geral (acurácia = [TP + TN]/total). Sensibilidade é apenas uma das medidas que compõem essa avaliação, não a mesma coisa.

Resposta: Alternativa B