Dica do autor: O que vale memorizar é a lógica do diagnóstico: sensibilidade e especificidade são propriedades do teste; o valor preditivo depende da prevalência da doença na população. O pulo do gato é transformar tudo em uma população hipotética (por exemplo, 1.000 indivíduos) e montar a tabela de contingência — fica rápido bater o olho e saber o PPV. Com prevalência de 50/1.000 (5%), em 1.000 pessoas teremos 50 doentes e 950 não doentes. Aplicando sensibilidade (70%) obtemos verdadeiros positivos; aplicando especificidade (40%) obtemos verdadeiros negativos. O PPV é a proporção de verdadeiros positivos entre todos os testes positivos (TP / [TP + FP]), e tende a ser baixa quando a prevalência é baixa ou quando a especificidade é ruim — aqui a especificidade é apenas 40%, o que gera muitos falsos positivos e derruba o PPV.

Alternativa A: INCORRETA. Se fizermos a conta em uma coorte de 1.000: 50 doentes → sensibilidade 70% → TP = 35; FN = 15. Entre 950 não doentes → especificidade 40% → TN = 380; FP = 570. O PPV = 35 / (35 + 570) = 35/605 ≈ 0,0579 → 5,79%, não 3,7%. A alternativa A subestima o resultado; provavelmente erro de cálculo ao confundir passos ou usar prevalência incorreta.

Alternativa B: INCORRETA. Valor 4,2% também está errado. Para obter 4,2% alguém poderia ter feito contas com arredondamentos ou ter usado fórmula simplificada sem considerar corretamente a taxa de falso positivo (1 − especificidade). A maneira correta (TP/(TP+FP)) com os números acima dá ~5,8%.

Alternativa C: INCORRETA. 9,6% é muito maior que o real. Esse resultado ocorreria se a especificidade fosse mais alta ou se a prevalência fosse maior. Com especificidade baixa (40%) temos muitos falsos positivos, o que reduz fortemente o PPV — logo 9,6% está fora da realidade do problema.

Alternativa D: CORRETA. Fazendo a tabela: 1.000 pessoas → 50 doentes → TP = 0,70×50 = 35; 950 não doentes → FP = (1 − 0,40)×950 = 0,60×950 = 570. PPV = 35 / (35 + 570) = 35/605 ≈ 0,05785 → 5,785% ≈ 5,7%. Está certo — corresponde ao valor informado na alternativa.

Alternativa E: INCORRETA. 8,9% igualmente superestima o PPV. Erros desse tipo surgem quando se ignora o impacto dos falsos positivos gerados por baixa especificidade ou se usa prevalência maior que a real. Reforçando: com sensibilidade 70%, especificidade 40% e prevalência 5% o PPV fica em torno de 5,8%.

Resposta: Alternativa D