Dica do autor: Sensibilidade e especificidade são características intrínsecas do teste: sensibilidade é a capacidade de detectar quem tem a doença (verdadeiros positivos) e especificidade é a capacidade de identificar corretamente quem não tem a doença (verdadeiros negativos). Em rastreamentos de baixa prevalência, mesmo testes com boa especificidade geram um número absoluto grande de falsos positivos, o que derruba o valor preditivo positivo — ou seja, a probabilidade de um teste positivo realmente indicar doença será baixa. Para calcular na prática: aplicamos as porcentagens ao universo testado (a prevalência determina quantos estão doentes) e contamos verdadeiros positivos, falsos negativos, verdadeiros negativos e falsos positivos. Esse é o pulo do gato: bater o olho no número absoluto (n da população) e aplicar sensibilidade/especificidade para ver quantos falsos positivos aparecem em screening.

Alternativa A: INCORRETA. Afirma que haveria ~20 falsos negativos por doente verdadeiro. Com sensibilidade de 100% não há falsos negativos — todo doente é detectado. Em 1000 pessoas com prevalência de 1% tem 10 doentes; sensibilidade 100% → 10 verdadeiros positivos e 0 falsos negativos.

Alternativa B: CORRETA. Para 1000 pessoas e prevalência de 1% temos 10 doentes e 990 não-doentes. Sensibilidade 100% → 10 verdadeiros positivos. Especificidade 80% → entre os 990 não-doentes, 80% (792) são verdadeiros negativos e 20% (198) são falsos positivos. Logo, para cada doente verdadeiro (10), há 198 falsos positivos — aproximadamente 19,8 ≈ 20 falsos positivos por doente verdadeiro. É exatamente o raciocínio esperado em rastreamento de baixa prevalência.

Alternativa C: INCORRETA. Diz que para cada não-doente verdadeiro detectado haveria ~20 falsos negativos. Mistura conceitos: falsos negativos são casos doentes não detectados, não têm relação com “não-doente verdadeiro”. Além disso, com sensibilidade 100% não há falsos negativos. A conta e a lógica estão erradas.

Alternativa D: INCORRETA. Afirma que para cada não-doente verdadeiro detectado haveria ~20 falsos positivos. Se interpretarmos “não-doente verdadeiro detectado” como verdadeiro negativo (792), o número de falsos positivos é 198. A razão falsos positivos/verdadeiros negativos é 198/792 ≈ 0,25 — ou seja, para cada verdadeiro negativo existem ~0,25 falsos positivos, não 20. A alternativa está equivocada na proporção e na interpretação.

Alternativa E: INCORRETA. Confunde sensibilidade com ausência de falsos positivos. Sensibilidade 100% elimina falsos negativos (doentes não detectados), mas não tem impacto sobre falsos positivos — estes dependem da especificidade. Mesmo com sensibilidade perfeita, se a especificidade é <100% haverá falsos positivos, como neste caso.

Resposta: Alternativa B