Dica do autor: O pulo do gato aqui é entender o que é valor preditivo positivo (VPP). VPP é a probabilidade de alguém realmente ter a doença quando o teste dá positivo. Matematicamente, é a razão entre os verdadeiros positivos e todos os resultados positivos (verdadeiros positivos + falsos positivos). Importante: VPP não é a mesma coisa que sensibilidade ou especificidade — estes últimos falam sobre desempenho do teste em pessoas sabidamente doentes ou sadias; o VPP fala sobre a confiança que temos no resultado positivo em uma população com determinada prevalência. Ou seja, quanto maior a prevalência da doença na população testada, maior tende a ser o VPP, e vice-versa. Na prática clínica, quando você interpreta um teste positivo, pense em VPP como a probabilidade pós-teste de doença; use a fórmula e não se deixe enganar apenas por quão “bom” o teste é isoladamente.

Alternativa A: INCORRETA. 85% não é compatível com a conta do VPP. Para verificar, calcule: VPP = verdadeiros positivos / (verdadeiros positivos + falsos positivos). Com os dados do enunciado, os falsos positivos são 30 (pessoas sem doença com teste positivo), e os verdadeiros positivos são 270, totalizando 300 testes positivos. Assim, VPP = 270/300 = 0,90 = 90%, não 85%.

Alternativa B: INCORRETA. 60% está longe do valor real. Esse número poderia surgir de confundir VPP com sensibilidade (por exemplo, se 270 dos 400 doentes testaram positivo, a sensibilidade seria 270/400 = 67,5%), ou de outro cálculo equivocado. Mas VPP considera quem testou positivo (neste caso 300), logo 270/300 = 90%.

Alternativa C: CORRETA. Correto — o VPP é 90%. Fazendo a conta: verdadeiros positivos = 270; falsos positivos = 400 (sem doença) − 370 (negativos entre os saudáveis) = 30. Testes positivos no total = 270 + 30 = 300. VPP = 270/300 = 0,9 → 90%. Ou seja, quando o teste for positivo nessa amostra, há 90% de chance do paciente realmente ter a doença.

Alternativa D: INCORRETA. 68% também não bate com o cálculo correto. Talvez seja resultado de confundir com proporções parciais ou com valores de sensibilidade/especificidade combinados erroneamente. Reforçando: o número certo é 270/300 = 90%.

Resposta: Alternativa C