Dica do autor: Sensibilidade é a capacidade do teste de identificar corretamente os indivíduos que têm a doença: ou seja, é a proporção de verdadeiros positivos (TP) entre todos os doentes (TP + FN). Na prática clínica, quando se busca um teste sensível, queremos minimizar a chance de deixar alguém doente passar despercebido — o famoso "não perder casos". Estatisticamente, a sensibilidade está diretamente relacionada à taxa de falsos negativos: sensibilidade = 1 − taxa de falsos negativos (quando expressas em fração). Fique ligado: alterar o ponto de corte de um teste frequentemente aumenta a sensibilidade às custas da especificidade, mas isso não é uma regra absoluta para todos os métodos; depende do comportamento da curva ROC e do contexto. Outro ponto importante: valores preditivos (positivo e negativo) são dependentes da prevalência da doença na população testada, enquanto sensibilidade e especificidade são propriedades intrínsecas do teste (em condições estáveis).

Alternativa A: CORRETA. Exato. Quanto maior a sensibilidade, menor será a proporção de falsos negativos, pois a sensibilidade mede justamente a fração de doentes corretamente identificados. Exemplo rápido: sensibilidade de 90% significa que 10% dos doentes serão falsos negativos. Portanto, aumentar sensibilidade reduz a taxa de FN.

Alternativa B: INCORRETA. Sensibilidade e especificidade são medidas diferentes: especificidade é a capacidade de identificar corretamente os não-doentes (TN/(TN+FP)). Um teste mais sensível nem sempre é mais específico — muitas vezes aumentar sensibilidade reduz especificidade (trade-off), embora tecnicamente possam ambas melhorar com avanços no método, não há relação direta que torne uma maior sensibilidade sinônimo de maior especificidade.

Alternativa C: INCORRETA. A taxa de falsos positivos está diretamente ligada à especificidade (taxa de FP = 1 − especificidade). Sensibilidade alta atua sobre os falsos negativos, não sobre os falsos positivos. Você pode ter sensibilidade alta e ainda ter muitos falsos positivos se a especificidade for baixa.

Alternativa D: INCORRETA. Acurácia é a proporção de resultados corretos (TP+TN)/total. Aumentar somente a sensibilidade não implica necessariamente reduzir a acurácia — isso dependerá do comportamento da especificidade e da prevalência. Exemplo extremo: sensibilidade 100% e especificidade 0% resulta em acurácia igual à prevalência da doença; nem sempre a acurácia cai com sensibilidade alta.

Alternativa E: INCORRETA. Valor preditivo positivo (VPP) depende fortemente da prevalência e da especificidade: VPP aumenta quando a prevalência é alta e quando a especificidade é alta. Sensibilidade elevada aumenta o número de verdadeiros positivos, mas se houver muitos falsos positivos (especificidade baixa) ou prevalência baixa, o VPP pode continuar baixo. Logo, sensibilidade alta não garante VPP maior.

Resposta: Alternativa A