Dica do autor: Sensibilidade é a capacidade do teste de identificar corretamente quem tem a doença — ou seja, entre todos os doentes, qual fração o teste classifica como positivo. O cálculo é direto: sensibilidade = verdadeiros positivos / (verdadeiros positivos + falsos negativos). Na prática, sente logo o pulo do gato: teste sensível não perde doente. Para interpretar um resultado, pense no contexto clínico — um teste com alta sensibilidade é útil para rastrear e excluir doença quando o resultado é negativo (regra do “SnNout”: um teste sensível, se negativo, afasta a doença). No caso apresentado, ao bater o olho na tabela diagnóstica, há 9 pacientes doentes corretamente identificados (TP) e 1 paciente doente não identificado (FN), totalizando 10 pacientes com a doença; logo a sensibilidade é 9/10 = 0,9 = 90%.

Alternativa A: INCORRETA. 75% corresponderia a uma situação em que, por exemplo, 3 de 4 doentes são identificados corretamente (ou 75/100 em outra escala). Na tabela deste caso, os números reais são 9 verdadeiros positivos e 1 falso negativo, o que não gera 75% quando aplicado à fórmula sensibilidade = TP/(TP+FN).

Alternativa B: CORRETA. Aplicando a definição: sensibilidade = TP/(TP+FN). Com TP = 9 e FN = 1, temos 9/(9+1) = 9/10 = 0,9 = 90%. Interpretando clinicamente: o teste detectou 90% dos doentes — é relativamente sensível e, se negativo, reduz bem a probabilidade de doença.

Alternativa C: INCORRETA. 50% seria o caso em que metade dos doentes fossem identificados (TP = FN). Na planilha em questão não há paridade entre TP e FN; portanto 50% não é o valor correto da sensibilidade mostrada.

Alternativa D: INCORRETA. 25% indicaria desempenho péssimo, com apenas 1 em 4 doentes sendo detectados. Novamente, não condiz com os valores observados (9 TP e 1 FN), que resultam em sensibilidade muito maior.

Resposta: Alternativa B