Dica do autor: Para calcular a probabilidade pós-teste em condições de baixa prevalência, o Teorema de Bayes é essencial. Apesar da alta especificidade do teste, a baixa prevalência resulta em muitos falsos positivos, o que reduz a probabilidade de que um resultado positivo seja verdadeiro. Alternativa A: INCORRETA. 1% subestima a probabilidade pós-teste. Alternativa B: CORRETA. Usando o Teorema de Bayes, a probabilidade pós-teste correta é de aproximadamente 2%. Alternativa C: INCORRETA. 4% é uma superestimação da probabilidade pós-teste. Alternativa D: INCORRETA. 10% é uma superestimação significativa da probabilidade pós-teste. Alternativa E: INCORRETA. 20% é uma superestimação da probabilidade pós-teste. Resposta correta: Alternativa B.
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Um paciente está sendo testado para uma doença autoimune rara com uma prevalência de 0,2% na população. O teste tem uma sensibilidade de 80% e uma especificidade de 99%. Qual é a probabilidade do paciente realmente ter a doença se o resultado do teste for positivo?
A
1%
B
4%
C
2%
D
0.1
E
0.2
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