Dica do autor: Na prática clínica, testes diagnósticos têm características que medem duas coisas diferentes: a capacidade técnica do exame para identificar corretamente a presença ou ausência da doença (sensibilidade e especificidade) e a utilidade do resultado para estimar a probabilidade de que o paciente realmente tenha ou não a doença (valores preditivos). Sensibilidade é a proporção de doentes que o teste classifica como positivos (TP/(TP+FN)); especificidade é a proporção de não-doentes classificados como negativos (TN/(TN+FP)). Valores preditivos (positivo e negativo) dependem fortemente da prevalência da doença na população testada: PPV = TP/(TP+FP) e NPV = TN/(TN+FN). Já a acurácia (ou acerto global) é outra medida — a proporção de resultados corretos no total: (TP+TN)/N. As razões de verossimilhança transformam características do teste (sens/esp) em quanto um resultado altera a probabilidade pré-teste para pós-teste: LR+ = sens/(1−esp) e LR− = (1−sens)/esp; elas permitem usar a regra de Bayes de forma prática para ajustar a probabilidade clínica com base no resultado do exame. O pulo do gato na interpretação é saber quando usar cada métrica: sensibilidade/especificidade são propriedades intrínsecas ao teste; valores preditivos mudam conforme a população; LRs são as melhores amigas na prática para aplicar a probabilidade pré-teste individual do paciente ao resultado do teste.

Alternativa A: CORRETA. A frase descreve corretamente a sensibilidade: é a probabilidade de o teste ser positivo quando a doença está presente. Fórmula e interpretação batem com o conceito clínico — um teste com alta sensibilidade é útil para triagem e, quando negativo, ajuda a excluir a doença (lembre: SnNout).

Alternativa B: CORRETA. A especificidade é realmente a proporção de verdadeiros negativos dentre os não doentes (TN/(TN+FP)) e corresponde à probabilidade de o teste dar negativo na ausência da doença. Testes com alta especificidade são bons para confirmar diagnóstico quando positivos (SpPin).

Alternativa C: INCORRETA. A afirmação confunde valor preditivo com acurácia. "Proporção de acertos do teste" refere‑se à acurácia global: (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN). Valor preditivo não é uma única medida genérica — existe PPV e NPV, que são proporções condicionais ao resultado do teste (PPV = TP/(TP+FP); NPV = TN/(TN+FN)) e dependem da prevalência da doença na população. Logo, a definição apresentada está errada.

Alternativa D: CORRETA. A frase define corretamente o valor preditivo positivo: é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os indivíduos com teste positivo (TP/(TP+FP)). Importante reforçar que o PPV aumenta com a prevalência da doença — num cenário de baixa prevalência, mesmo testes específicos podem ter PPV baixo.

Alternativa E: CORRETA. A razão de verossimilhança está bem descrita: é a razão entre a probabilidade de um dado resultado em doentes e a probabilidade do mesmo resultado em não-doentes. Na prática usam‑se LR+ e LR−, que derivam de sensibilidade e especificidade e indicam quanto um resultado positivo ou negativo altera a probabilidade pré-teste para a pós-teste.

Resposta: Alternativa C