Dica do autor: O pulo do gato aqui é reconhecer que estamos diante de probabilidade pós-teste: ou seja, a probabilidade de doença dado teste positivo (Valor Preditivo Positivo). Para calcular isso na prática clínica usa-se o teorema de Bayes, ou o método didático da tabela 2x2. A sensibilidade (70%) nos diz quantos doentes serão identificados como positivos; a especificidade (80%) nos diz quantos não doentes serão identificados como negativos. Mas atenção: o valor preditivo depende fortemente da prevalência (a probabilidade pré-teste). Com baixa prevalência, mesmo um teste razoável terá muitos falsos positivos em comparação aos verdadeiros positivos, reduzindo bastante o VPP. O jeito mais simples é imaginar 100 indivíduos: aplicar prevalência para separar doentes e não doentes, aplicar sensibilidade/especificidade para obter verdadeiros/falsos positivos, e então calcular VPP = VP/(VP + FP). Fique ligado: é matemático, mas fácil de bater o olho depois de treinar esse raciocínio.

Alternativa A: INCORRETA. 2,80% corresponde ao número absoluto de verdadeiros positivos em uma coorte hipotética de 100 indivíduos (4 doentes × sensibilidade de 70% = 2,8). No entanto, a pergunta pede a probabilidade de ter doença dado teste positivo (VPP), que exige dividir os verdadeiros positivos pelo total de positivos (verdadeiros + falsos). Ou seja, 2,8% não é o VPP, é apenas os VP em 100 exames, então está incorreto.

Alternativa B: INCORRETA. 4,00% é a prevalência pré-teste (a chance prévia de doença), não a probabilidade pós-teste após um teste positivo. O teste ergométrico modifica a probabilidade para cima ou para baixo dependendo do resultado; aqui, com sensibilidade e especificidade informadas, o VPP será diferente da prevalência. Portanto 4,00% não responde à pergunta.

Alternativa C: CORRETA. Fazendo o raciocínio em 100 homens: 4 têm doença (prevalência 4%). Destes, 70% serão detectados → 2,8 verdadeiros positivos. Dos 96 sem doença, 20% terão resultado falso positivo (1 - especificidade = 20%) → 19,2 falsos positivos. Total de testes positivos = 2,8 + 19,2 = 22. O VPP = 2,8 / 22 = 0,12727 → ≈ 12,7%. Ou seja, se o teste deu positivo, a probabilidade real de ter doença é ~12,7% — exatamente o valor indicado na alternativa C.

Alternativa D: INCORRETA. 76,80% corresponde ao número de verdadeiros negativos em 100 indivíduos (96 não doentes × especificidade de 80% = 76,8), ou sugeriria uma interpretação errada como se fosse valor preditivo negativo, mas mesmo assim não bate: o valor preditivo negativo seria TN/(TN + FN) = 76,8/(76,8 + 1,2) ≈ 98,5%. Logo 76,8% não é a resposta correta para a probabilidade de doença após teste positivo.

Resposta: Alternativa C