Dica do autor: Para transformar uma probabilidade pré-teste numa probabilidade pós-teste você está fazendo, na prática, aplicação do teorema de Bayes — o pulo do gato é que o resultado do teste modifica a probabilidade prévia de doença. Para isso não basta só saber se o teste costuma “acertar” muitas vezes (sensibilidade) ou “errar pouco” (especificidade) isoladamente: o que realmente usamos são as razões de verossimilhança (likelihood ratios), que são derivadas da sensibilidade e da especificidade. A razão de verossimilhança positiva (LR+) = sensibilidade / (1 − especificidade) e a negativa (LR−) = (1 − sensibilidade) / especificidade. Com a pré‑probabilidade transformada em odds, multiplica‑se pela LR apropriada e retorna‑se às probabilidades para obter a pós‑probabilidade. Fique ligado: a prevalência (ou estimação clínica da pré‑probabilidade) é essencial, mas o tamanho da população testada não altera a fórmula — o que importa é a sensibilidade e especificidade do método para gerar LRs confiáveis.

Alternativa A: CORRETA. É preciso conhecer sensibilidade e especificidade (ou, de modo equivalente, as razões de verossimilhança derivadas delas) para calcular a probabilidade pós‑teste a partir da pré‑teste. Sensibilidade e especificidade descrevem o desempenho do teste frente à presença ou ausência da doença e, combinadas com a pré‑probabilidade, permitem aplicar Bayes e obter a probabilidade pós‑teste.

Alternativa B: INCORRETA. O “número da população a ser testada” não é necessário para calcular a probabilidade pós‑teste de um indivíduo. O que interessa é a pré‑probabilidade (prevalência ou avaliação clínica) e o desempenho do teste (sensibilidade/especificidade). O tamanho da amostra afeta precisão estatística e intervalo de confiança das estimativas, mas não entra na fórmula de Bayes para uma probabilidade pós‑teste individual.

Alternativa C: INCORRETA. Conhecer apenas a sensibilidade não é suficiente. A sensibilidade informa a proporção de doentes que testam positivo (útil para avaliar risco de falso negativo), mas sem a especificidade não é possível calcular a LR+ nem distinguir se um teste positivo aumenta suficientemente a probabilidade de doença. Para converter pré‑testes em pós‑testes precisamos das duas medidas ou das LRs.

Alternativa D: INCORRETA. Conhecer apenas a especificidade também não basta. A especificidade traz informação sobre verdadeiros negativos e risco de falso positivo, mas sozinha não permite calcular a LR− nem estimar de forma completa como um resultado (positivo ou negativo) altera a probabilidade pré‑teste. Ambas as medidas são necessárias.

Resposta: Alternativa A