Dica do autor: O valor preditivo positivo (VPP) é a probabilidade de o paciente realmente ter a doença dado um teste positivo. Ele não depende apenas das características intrínsecas do teste (sensibilidade e especificidade), mas também da prevalência da doença na população examinada. Na prática, quanto maior a prevalência, maior o VPP — porque há mais casos verdadeiros entre os positivos. O cálculo numérico ajuda a fixar: VPP = (sensibilidade × prevalência) / [(sensibilidade × prevalência) + (1 − especificidade) × (1 − prevalência)]. Já o VPN (valor preditivo negativo) se comporta inversamente — diminui quando a prevalência aumenta. O pulo do gato é: bater o olho e saber que, com sensibilidade e especificidade fixas, prevalência mais alta → VPP maior; prevalência menor → VPP menor.

Alternativa A: INCORRETA. Dizer que o VPP é maior na população A (prevalência 10%) é o oposto do que a fórmula e a intuição epidemiológica mostram. Se calcularmos: VPP_A = (0,8×0,10) / [(0,8×0,10) + (0,3×0,90)] = 0,08 / 0,35 ≈ 22,9%. Isso é menor do que quando a prevalência é maior.

Alternativa B: INCORRETA. Afirmar que o VPP é o mesmo nas duas populações ignoraria o papel da prevalência. Com sensibilidade e especificidade fixas, o VPP varia conforme a prevalência: para 10% obtivemos ≈22,9%; para 15% (veja abaixo) fica maior. Logo, não é igual nas duas populações.

Alternativa C: INCORRETA. O VPP não é igual à sensibilidade. Sensibilidade é a probabilidade de um teste ser positivo entre os doentes; VPP é a probabilidade de estar doente entre os que testaram positivo — conceitos diferentes. No exemplo, sensibilidade é 80%, mas o VPP será muito menor (≈22,9% ou ≈32%) porque depende da prevalência e da especificidade.

Alternativa D: CORRETA. Com prevalência maior (população B = 15%) o VPP aumenta. Fazendo o cálculo: VPP_B = (0,8×0,15) / [(0,8×0,15) + (0,3×0,85)] = 0,12 / 0,375 = 0,32 → 32%. Como 32% > 22,9% (população A), a alternativa está certa — o VPP é maior na população B.

Resposta: Alternativa D