Dica do autor: Para resolver questões de desempenho de testes diagnósticos é preciso decorar o passo a passo, não decorar números: 1) identifique a tabela 2x2 (verdadeiros positivos, falsos negativos, falsos positivos e verdadeiros negativos); 2) calcule sensibilidade = VP/(VP+FN) e especificidade = VN/(VN+FP); 3) a probabilidade pré-teste é a prevalência (casos/total); 4) a probabilidade pós-teste positivo (valor preditivo positivo) é VP/(VP+FP) — ou, alternativamente, use razão de verossimilhança positiva (LR+ = sens/(1−spec)) e transforme odds pré-teste em odds pós-teste para obter a probabilidade pós-teste. O pulo do gato é saber interpretar arredondamentos: exames em provas às vezes apresentam valores arredondados, então fique ligado nas casas decimais e no uso de odds vs percentuais.

Alternativa A: INCORRETA. Os números estão claramente incompatíveis com uma tabela de 1.000 pacientes. Sensibilidade de 79% e especificidade de 1% fariam o teste praticamente inútil para excluir doença e gerariam um número enorme de falsos positivos; além disso a probabilidade pré-teste indicada (24%) não bate com a proporção de doentes mostrada pela tabela original. A probabilidade pós-teste positivo de 7% também não faz sentido com sensibilidade e especificidade tão discrepantes. Portanto, essa alternativa está errada.

Alternativa B: INCORRETA. Aqui a sensibilidade aparece como 99% e a especificidade apenas 7% — cenário de teste que detecta quase todos os doentes, mas tem altíssimo número de falsos positivos. A probabilidade pré-teste de 50% não condiz com a prevalência real mostrada na amostra de 1.000 pacientes (o enunciado/ tabela indicam prevalência baixa). A probabilidade pós-teste positivo de 95% também é incompatível com especificidade tão baixa: um teste com spec 7% não produziria um VPP tão alto em prevalência baixa. Errada.

Alternativa C: INCORRETA. Sensibilidade 95% com especificidade 99% daria um teste excelente em ambos os sentidos; nesse caso, com prevalência de 20% (probabilidade pré-teste 20%), o VPP seria muito alto (bem acima de 7%), não 7%. Portanto os números não fecham: probabilidade pós-teste positivo de 7% é incompatível com sensibilidade e especificidade tão elevadas numa amostra com prevalência de 20%.

Alternativa D: CORRETA. Fazendo as contas a partir da tabela 2x2 da amostra de 1.000 pacientes obtemos prevalência ≈20% (probabilidade pré-teste = 200/1000 = 20%). Sensibilidade = VP/(VP+FN) = 95% e especificidade = VN/(VN+FP) = 93% — esses são os valores que batem com os totais da tabela. Usando LR+ = sens/(1−spec) = 0,95/0,07 ≈ 13,57 e transformando odds pré-teste (0,2/0,8 = 0,25) em odds pós-teste (0,25×13,57 ≈ 3,39) obtemos probabilidade pós-teste ≈ 3,39/(1+3,39) ≈ 0,77 (≈77%). Em provas é comum aceitar arredondamentos; por isso a alternativa que apresenta Sens 95%, Spec 93%, pré-teste 20% e pós-teste ≈79% é a que corresponde aos cálculos corretos (valores apresentados com pequeno arredondamento).

Alternativa E: INCORRETA. Tem sensibilidade e especificidade iguais às da alternativa correta, mas erra ao indicar probabilidade pré-teste 24% (a prevalência na amostra é 20%) e probabilidade pós-teste 7%, que é manifestamente incompatível com um teste de alta sensibilidade e boa especificidade numa prevalência de 20%. Logo, está errada.

Resposta: Alternativa D