Dica do autor: Aqui o pulo do gato é recordar que a probabilidade pós-teste (o chamado valor preditivo positivo - VPP) depende não só da sensibilidade e especificidade do teste, mas também da prevalência (probabilidade pré-teste) da doença. A ferramenta matemática por trás é o Teorema de Bayes: o VPP é a proporção de resultados verdadeiramente positivos entre todos os testes positivos. Uma maneira prática de bater o olho é transformar as porcentagens em números por 1.000 ou 10.000 pessoas: isso deixa claro quantos verdadeiros positivos e falsos positivos aparecem e facilita o cálculo do VPP. Com prevalência baixa, mesmo testes com boa sensibilidade podem ter VPP baixo se a especificidade não for alta, porque os falsos positivos podem superar em número os verdadeiros positivos.

Alternativa A: INCORRETA. O valor de 63% está muito acima do que a matemática da prevalência permite neste cenário. Para chegar a um VPP tão alto seria necessária uma prevalência muito maior ou uma especificidade muito maior. A turma que erra assim costuma ignorar a prevalência e calcular mal usando apenas sensibilidade e especificidade sem ponderar pela proporção de doentes na população.

Alternativa B: INCORRETA. 45% também está errada. Esse número às vezes aparece quando se confunde sensibilidade (90%) com probabilidade pós-teste entre os que testaram positivo — mas sensibilidade é a proporção de doentes que têm teste positivo, não a proporção dos positivos que têm a doença. Aqui a prevalência baixa (5%) faz cair bastante o VPP; portanto 45% é claramente superestimado.

Alternativa C: CORRETA. Fazendo as contas: em 1.000 mulheres, 5% (50) têm doença. Com sensibilidade 90% teremos 45 verdadeiros positivos e 5 falsos negativos. Das 950 sem doença, com especificidade 70% haverá 285 falsos positivos (30% de 950) e 665 verdadeiros negativos. Total de testes positivos = 45 + 285 = 330. Logo o VPP = 45/330 = 0,136 ≈ 13,6% ≈ 14%. É isso — o VPP é baixo porque, apesar da sensibilidade boa, a especificidade moderada gera muitos falsos positivos numa população com prevalência baixa.

Alternativa D: INCORRETA. 6% é próximo da prevalência inicial (5%) e pode confundir quem pensa que o VPP é praticamente igual à prevalência ou que o aumento do resultado positivo é pequeno. Na verdade o VPP depende da relação entre verdadeiros e falsos positivos; aqui os falsos positivos são numerosos, fazendo o VPP ficar maior que a prevalência (≈14%), não em torno de 6%.

Alternativa E: INCORRETA. 4,5% corresponde ao percentual da população total que é verdadeiramente positiva (0,05 × 0,90 = 0,045 = 4,5%). Porém isso não é o VPP: é a proporção de toda a população que tem resultado verdadeiro positivo. O VPP pede a proporção entre verdadeiros positivos e todos os positivos, isto é 4,5% dividido pelos 33% de positivos totais = ≈13,6%.

Resposta: Alternativa C