Dica do autor: Entender os conceitos de sensibilidade, especificidade e valor preditivo positivo (VPP) é essencial para a aplicação clínica dos testes diagnósticos. O VPP indica a chance de um paciente realmente estar doente quando o teste dá positivo, ou seja, é uma medida de certeza diagnóstica a partir do resultado do teste.

Ao contrário da sensibilidade e da especificidade, que são propriedades intrínsecas do teste, o VPP depende diretamente da prevalência da doença na população avaliada. Quanto maior a prevalência, maior será o VPP, pois aumenta a chance de que um teste positivo seja, de fato, um verdadeiro positivo.

Nesta questão, o teste tem sensibilidade de 90% e especificidade de 85%, sendo aplicado em uma população com prevalência da doença de 20%. Com esses dados, podemos calcular o VPP utilizando a seguinte fórmula:

Valor preditivo positivo (VPP) =
(sensibilidade × prevalência) ÷ [(sensibilidade × prevalência) + ((1 − especificidade) × (1 − prevalência))]

Substituindo os valores:
VPP = (0,90 × 0,20) ÷ [(0,90 × 0,20) + (0,15 × 0,80)]
VPP = 0,18 ÷ (0,18 + 0,12)
VPP = 0,18 ÷ 0,30
VPP = 0,60, ou seja, 60%

Portanto, mesmo sendo um teste relativamente bom (com alta sensibilidade e boa especificidade), o fato de a prevalência da doença ser de apenas 20% reduz o VPP para 60%. Isso significa que, em cada 100 pessoas que testam positivo, apenas 60 realmente têm a doença.

Essa é uma questão clássica de raciocínio probabilístico em medicina diagnóstica, e ilustra muito bem por que é fundamental não interpretar o resultado de um exame isoladamente, sem considerar o contexto clínico e epidemiológico. Um teste positivo não garante o diagnóstico — é preciso considerar quem está sendo testado e qual é a chance pré-teste de aquele paciente realmente ter a doença.

Resposta: Alternativa B (60%)