Dica do autor: Na prática clínica, o pulo do gato é saber diferenciar medidas intrínsecas do teste (sensibilidade e especificidade) das medidas que dependem do contexto populacional (valores preditivos). Sensibilidade é a capacidade do teste de detectar quem realmente tem a doença: é a proporção dos doentes que resultam positivos (TP / [TP + FN]). Especificidade é a capacidade de identificar quem não tem a doença: proporção dos não-doentes que resultam negativos (TN / [TN + FP]). Valores preditivos são probabilidades condicionais observadas em quem testa positivo (valor preditivo positivo, PPV = TP / [TP + FP]) ou em quem testa negativo (valor preditivo negativo, NPV = TN / [TN + FN]) e variam com a prevalência da doença na população testada. Já as razões de verossimilhança (LR+ e LR-) combinam sensibilidade e especificidade e servem para atualizar a probabilidade pré-teste para pós-teste usando a regra de Bayes — por isso são muito úteis quando queremos aplicar o resultado de um exame ao nosso paciente. Fique ligado: para triagem escolhemos testes com alta sensibilidade (pra não perder doente — SnNout); para confirmar, priorizamos alta especificidade (pra não ter falso-positivo — SpPin).

Alternativa A: INCORRETA. Essa afirmação confunde especificidade com valor preditivo positivo. Especificidade é a proporção de indivíduos sem a doença que têm resultado negativo (TN / [TN + FP]). A probabilidade de uma pessoa com resultado positivo ter a doença é o valor preditivo positivo (PPV), que depende da prevalência da doença na população testada.

Alternativa B: CORRETA. A definição está certa: sensibilidade = proporção de pessoas com a doença que apresentam teste positivo (TP / [TP + FN]). É a medida que nos diz o quão bom o teste é para identificar doentes. Testes de alta sensibilidade são preferíveis em rastreamento quando queremos minimizar falsos negativos.

Alternativa C: INCORRETA. Aqui houve troca de conceitos: a frase dada descreve sensibilidade (proporção dos doentes com teste positivo). Valor preditivo positivo, por sua vez, é a proporção dos testes positivos que são verdadeiramente doentes (TP / [TP + FP]) e depende da prevalência.

Alternativa D: INCORRETA. A afirmação mistura conceitos. Dizer que especificidade é a probabilidade de uma pessoa com resultado negativo não ter a doença corresponde, na verdade, ao valor preditivo negativo (NPV, probabilidade pós-teste). Além disso, especificidade não descreve quão bom o teste é para identificar os indivíduos doentes — isso é papel da sensibilidade.

Alternativa E: INCORRETA. Definir o valor preditivo negativo (NPV) como a proporção de pessoas sem a doença que têm teste negativo confunde NPV com especificidade. NPV é a proporção de resultados negativos que realmente não têm a doença (TN / [TN + FN]) e, como o PPV, varia com a prevalência; a proporção de indivíduos sem doença com teste negativo é a especificidade (TN / [TN + FP]).

Resposta: Alternativa B