Dica do autor: O ponto-chave aqui é entender a diferença entre resultado falso-positivo (entre os que testaram positivo) e as propriedades do teste. Quem define a proporção de falsos positivos entre os positivos é o valor preditivo positivo (VPP): VPP = verdadeiros positivos / (verdadeiros positivos + falsos positivos). O VPP aumenta com a prevalência da doença na população, mantendo sensibilidade e especificidade constantes. Assim, se em A a fração de positivos que são falsos é menor do que em B, isso significa que, em A, a probabilidade pré-teste (prevalência) da doença é maior, o que eleva o VPP e reduz a parcela de falsos positivos. Em linguagem de prova: bater o olho e saber que mudança no VPP sem alteração do teste aponta para diferença de prevalência. Um cálculo rápido ajuda a fixar: com sensibilidade 90%, especificidade 90% e prevalência 1% o VPP é baixo (~8%), já com prevalência 10% o VPP sobe para ~50% — muito menos falsos entre os positivos.

Alternativa A: INCORRETA. Dizer que é impossível determinar a causa é fugir do raciocínio epidemiológico básico. Com o mesmo teste e populações semelhantes, uma diferença na proporção de falsos positivos entre os positivos pode ser explicada por mudança no VPP, que depende da prevalência. Portanto não é impossível — é perfeitamente determinável que a prevalência é a variável mais provável.

Alternativa B: INCORRETA. Se a especificidade do teste fosse menor na população A haveria mais falsos positivos absolutos, o que aumentaria a parcela de falsos entre os que testaram positivo — o efeito observado seria o oposto do descrito. Além disso, a questão fala em “mesmo teste”, o que implica manter sensibilidade e especificidade, então essa não é a explicação mais plausível.

Alternativa C: INCORRETA. Se a prevalência da doença fosse menor em A, o VPP cairia e a proporção de falsos positivos entre os positivos seria maior em A — novamente, o efeito observado é o contrário. Logo, prevalência menor não explica a menor fração de falsos positivos em A.

Alternativa D: CORRETA. Uma prevalência maior na população A eleva o valor preditivo positivo do teste, reduzindo a proporção de resultados falsos-positivos entre os indivíduos que testaram positivo. Com sensibilidade e especificidade constantes (mesmo teste), variações no VPP só podem ser justificadas por diferenças na prevalência.

Alternativa E: INCORRETA. Embora um aumento na especificidade reduzisse a quantidade de falsos positivos, a questão ressalta que se trata do mesmo teste aplicado a populações semelhantes, então não cabe presumir mudança de especificidade entre A e B. A explicação mais direta e generalizável é a diferença de prevalência, e não uma alteração nas características intrínsecas do teste.

Resposta: Alternativa D