Dica do autor: Os modelos de regressão logística são ferramentas estatísticas poderosas utilizadas na análise de acurácia diagnóstica, permitindo ajustar para variáveis de confusão e avaliar a influência de múltiplos preditores sobre a probabilidade de um evento binário, como a presença ou ausência de doença. A razão de verossimilhança (likelihood ratio) e a área sob a curva ROC (AUC) são medidas importantes para avaliar a qualidade do ajuste e a acurácia do modelo.  Alternativa A: INCORRETA. A regressão logística é amplamente utilizada para ajustar variáveis de confusão em estudos de acurácia diagnóstica, permitindo que os pesquisadores controlem fatores que possam influenciar a relação entre o teste e a doença.  Alternativa B: INCORRETA. O coeficiente de determinação (R²) é usado em modelos de regressão linear, não em regressão logística. Em regressão logística, medidas como a razão de verossimilhança e a AUC da curva ROC são mais relevantes.  Alternativa C: CORRETA. A razão de verossimilhança (likelihood ratio) obtida de um modelo de regressão logística pode ser usada para avaliar a qualidade do ajuste do modelo. Testes de razão de verossimilhança comparam a verossimilhança do modelo com e sem os preditores incluídos, fornecendo uma medida de quanto os preditores melhoram o modelo.  Alternativa D: INCORRETA. A regressão logística é aplicável em estudos de acurácia diagnóstica quando a variável dependente é binária (como presença ou ausência de doença), não contínua.  Alternativa E: INCORRETA. A curva ROC gerada a partir do modelo de regressão logística pode, e frequentemente é, utilizada para avaliar a acurácia do teste diagnóstico, fornecendo uma visualização da sensibilidade versus 1-especificidade para diferentes pontos de corte.  Resposta correta: Alternativa C. Referências: Harrell FE. Regression Modeling Strategies: With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis. 2nd ed. Springer, 2015. Fletcher RH, Fletcher SW, Fletcher GS. Clinical Epidemiology: The Essentials. 5th ed. Lippincott Williams & Wilkins, 2014.