Dica do autor: O pulo do gato aqui é entender o que cada medida diz na avaliação de um teste diagnóstico. Sensibilidade e especificidade falam da capacidade intrínseca do teste: sensibilidade é a capacidade de identificar doentes; especificidade, de excluir os não doentes. Já os valores preditivos (positivo e negativo) dizem qual é a probabilidade de o resultado refletir a realidade clínica naquela população — e isso depende diretamente da prevalência da doença no grupo investigado. Um valor preditivo positivo (VPP) baixo significa que uma grande proporção dos positivos são, na verdade, falsos positivos, o que faz o número de casos detectados pelo teste inflar em relação ao real. Em termos práticos, se um método rotineiro (ou experimental) gera mais casos do que outro sem confirmação por padrão-ouro, essa diferença pode refletir um VPP baixo do método que está gerando mais positivos — ou seja, baixa confiabilidade dos positivos e, portanto, baixa acurácia prática na estimativa do número de casos.

Alternativa A: INCORRETA. Alta sensibilidade e baixa especificidade tenderiam a aumentar o número de positivos, porque a baixa especificidade gera falsos positivos. No enunciado, o teste experimental detectou menos casos (15) e os testes habituais mostraram 40% a mais; a afirmativa fala do novo teste, mas nessa situação não é compatível com o achado descrito. Além disso, a opção mistura características sem explicar qual teste teria cada uma — o raciocínio não se encaixa no cenário dado.

Alternativa B: INCORRETA. Não há informação suficiente para calcular numericamente o VPP = Verdadeiros positivos / (Verdadeiros positivos + Falsos positivos). Só sabemos o número de positivos detectados por cada método, sem confirmação por padrão-ouro (verdadeiro estado de doença). Portanto, afirmar que o VPP é 0,7 é infundado com os dados disponíveis.

Alternativa C: CORRETA. Um VPP baixo significa que muitos resultados positivos são falsos, inflando o número de casos detectados pelo teste que tem esse VPP baixo. No contexto descrito, a diferença de 40% a mais nos casos com os testes habituais pode ser explicada porque esses testes têm VPP baixo e, portanto, geram mais positivos que não correspondem a casos verdadeiros — resultando em baixa acurácia prática na estimativa da prevalência/numeração de casos. É o “efeito prático” do VPP sobre a medida de casos na população.

Alternativa D: INCORRETA. Viés de amostragem ocorre quando a amostra não representa a população alvo. Aqui foi testada a mesma população (mesmo distrito), então a explicação não cai bem como primeiro palpite. A discrepância descrita é mais compatível com diferenças nas propriedades do teste (valores preditivos, sensibilidade/especificidade) do que com viés de amostragem.

Alternativa E: INCORRETA. Embora seja verdade que, para estimar acurácia com precisão precisamos de um padrão-ouro, a afirmação é muito exagerada no contexto: mesmo sem um padrão-ouro perfeito, diferenças marcantes no número de positivos entre testes podem ser interpretadas à luz dos valores preditivos e das características conhecidas de sensibilidade/especificidade. Ou seja, não é que "não podemos demonstrar nada" — podemos inferir que um método está produzindo mais falsos positivos (VPP baixo) e, na prática, isso traduz-se em baixa acurácia na estimativa do número de casos.

Resposta: Alternativa C