Dica do autor: vamos relembrar alguns conceitos de Testes Diagnósticos importantes para essa questão. - Sensibilidade = taxa de acertos entre os doentes - Especificidade = taxa de acertos entre os não doentes - Valor Preditivo Positivo (VPP) = taxa de acertos entre os resultados positivos - Valor Preditivo Negativo (VPN) = taxa de acertos entre os resultados negativos Vamos fazer alguns cálculos baseados nas informações do enunciado. Consideraremos um número total de 10 milhões de homens para não trabalharmos com números fracionados. Se tivermos 10 milhões de homens, 529 terão câncer de pâncreas. Com a sensibilidade a 85%, dos 529 homens que terão câncer de pâncreas, 450 terão o CA 19,9 positivo (verdadeiro-positivo) e 79 negativo (falso-negativo) Sobram 9.999.471 homens que não terão câncer de pâncreas. Com a especificidade a 90%, 999.947 desses terão teste positivo (falso-positivo) e 8.999.524 terão teste negativo (verdadeiro-negativo). Alternativa A: INCORRETA. Ter câncer de pâncreas e o exame vir normal significa falso-negativo. Falso-negativo = 1 - verdadeiro-positivo. Se a sensibilidade é de 85%, então a chance de falso-negativo é 15%. Podemos calcular com os números que obtivemos. 79/529 = 15% Alternativa B: INCORRETA. Ele sendo não doente, a chance de ter um falso-positivo é de 10%. De todos os testes positivos, a chance de ser um falso-positivo é de virtualmente 100%, já que a prevalência da doença é muito baixa. Alternativa C: INCORRETA. Na realidade, esse exame não deveria ter sido realizado. Um exame positivo tem virtualmente 100% de chance de ser um falso-positivo. Alternativa D: CORRETA. Na nossa simulação, de todos os 1 milhão de resultados possíveis, apenas 450 são verdadeiro-positivos, que corresponde a 0,045%. Alternativa E: INCORRETA. Claramente esse exame é inútil como screening para câncer de pâncreas, já que a probabilidade de um exame positivo ser verdadeiro-positivo é de 0,045%. Ou seja, fazer e não fazer o exame dão praticamente a mesma proporção de verdadeiro-positivos. Resposta: Alternativa D.