Dica do autor: O Teorema de Bayes é fundamental para calcular a probabilidade pós-teste em casos de baixa prevalência. Apesar da alta sensibilidade e especificidade, a baixa prevalência da mutação leva a um número significativo de falsos positivos, reduzindo a probabilidade de que um resultado positivo seja verdadeiro. Alternativa A: INCORRETA. 5% subestima a probabilidade pós-teste. Alternativa B: CORRETA. Usando o Teorema de Bayes, a probabilidade pós-teste correta é de aproximadamente 10%. Alternativa C: INCORRETA. 15% é uma superestimação da probabilidade pós-teste. Alternativa D: INCORRETA. 20% é uma superestimação significativa da probabilidade pós-teste. Alternativa E: INCORRETA. 25% é uma superestimação significativa da probabilidade pós-teste. Resposta correta: Alternativa B.
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Um teste para detectar uma mutação genética tem uma sensibilidade de 93% e uma especificidade de 98%. A prevalência da mutação na população é de 0,5%. Qual é a probabilidade de que um paciente com resultado positivo realmente tenha a mutação?
A
5%
B
10%
C
15%
D
0.2
E
0.25
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