Dica do autor: O pulo do gato aqui é entender que sensibilidade e especificidade são propriedades intrínsecas do teste — não mudam com a população — enquanto os valores preditivos dependem da prevalência da doença no grupo testado. O valor preditivo positivo (VPP) é a probabilidade de ter a doença dado um teste positivo; ele aumenta quando a prevalência aumenta, porque há mais verdadeiros positivos na mistura. Matematicamente, aplicando o teorema de Bayes, VPP = (Se × prevalência) / [(Se × prevalência) + ((1 − Sp) × (1 − prevalência))]. Assim, com Se e Sp fixas em 95%, basta comparar as prevalências (12% vs 16%) para saber em qual população o VPP será maior. Para ficar prático: calcule rápido na cabeça ou bata o olho na fórmula — prevalência maior → VPP maior.

Alternativa A: INCORRETA. Dizer que o VPP é maior na população A (prevalência 12%) está ao contrário do princípio básico. Com sensibilidade e especificidade iguais, a população com menor prevalência terá menor proporção de verdadeiros positivos entre os positivos totais. Se quiser números: VPP em A ≈ (0,95×0,12)/(0,95×0,12+0,05×0,88) ≈ 0,114/0,158 ≈ 72% — menor que na B.

Alternativa B: CORRETA. Correto. Como a prevalência na população B é maior (16% vs 12%), o VPP também será maior em B quando Se e Sp são as mesmas. Numérico: VPP em B ≈ (0,95×0,16)/(0,95×0,16+0,05×0,84) ≈ 0,152/0,194 ≈ 78% — claramente superior ao VPP da população A.

Alternativa C: INCORRETA. Afirma que os VPPs seriam idênticos nas duas populações; isso só seria verdade se as prevalências fossem iguais. Aqui as prevalências são diferentes, logo os VPPs também serão diferentes.

Alternativa D: INCORRETA. "De igual probabilidade pós-teste" é uma forma ambígua que sugere que a probabilidade pós-teste (VPP) seria igual em ambas — o que, novamente, só ocorreria com prevalências iguais. Portanto está errado no contexto dado.

Alternativa E: INCORRETA. Dizer que o teste é inadequado para diagnóstico não se sustenta: sensibilidade e especificidade de 95% são excelentes e, com prevalências na faixa citada, produzem VPPs relativamente altos (≈72–78%). O teste pode não ser perfeito, mas não é inadequado com esses parâmetros.

Resposta: Alternativa B