Dica do autor: O Teorema de Bayes é extremamente relevante para calcular a probabilidade pós-teste em condições de baixa prevalência. Apesar da alta especificidade do teste, a baixa prevalência leva a um alto número de falsos positivos, o que reduz a probabilidade de que um resultado positivo seja verdadeiro. Alternativa A: CORRETA. Usando o Teorema de Bayes, a probabilidade pós-teste correta é de aproximadamente 1%. Alternativa B: INCORRETA. 5% é uma superestimação da probabilidade pós-teste. Alternativa C: INCORRETA. 10% é uma superestimação significativa da probabilidade pós-teste. Alternativa D: INCORRETA. 15% é uma superestimação da probabilidade pós-teste. Alternativa E: INCORRETA. 20% é uma superestimação da probabilidade pós-teste. Resposta correta: Alternativa A.
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Um exame de triagem para uma doença hereditária tem uma sensibilidade de 75% e uma especificidade de 99%. Se a prevalência da doença na população testada é de 0,1%, qual é a probabilidade de que um indivíduo com resultado positivo realmente tenha a doença?
A
10%
B
0.15
C
1%
D
5%
E
0.2
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