Uma instituição de saúde está pesquisando um novo teste de triagem para hanseníase, com sensibilidade de 92% e especificidade de 65%, aplicado em uma população com baixa prevalência da doença.
A pegadinha é confundir sensibilidade com valor preditivo positivo: teste sensível pode ter muitos positivos falsos.
Quanto menor a prevalência, menor tende a ser o valor preditivo positivo.
Triagem prioriza sensibilidade; confirmação prioriza especificidade.
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Contexto
Sensibilidade é a proporção de doentes corretamente identificados; com 92%, o teste deixa escapar cerca de 8% dos casos. Especificidade é a proporção de não doentes corretamente classificados; com 65%, aproximadamente 35% das pessoas sem hanseníase terão resultado falso-positivo.
Valores preditivos dependem da prevalência. Em população de baixa prevalência, quase todos os testados são saudáveis; assim, 35% de falsos-positivos entre um grupo muito grande de não doentes pode superar amplamente o número de verdadeiros positivos. Por exemplo, em 1.000 pessoas com prevalência de 1%, haveria aproximadamente nove verdadeiros positivos, um falso-negativo, 644 verdadeiros negativos e 346 falsos-positivos. O valor preditivo positivo seria próximo de 3%, apesar da elevada sensibilidade.
Alternativa por alternativa
A) Incorreta. Sensibilidade elevada informa o desempenho entre pessoas doentes, não a probabilidade de um resultado positivo representar doença. Essa probabilidade é o valor preditivo positivo e cai quando a prevalência é baixa.
B) Correta (gabarito). A especificidade de apenas 65% gera muitos resultados positivos entre os não doentes, e a baixa prevalência faz esse grupo saudável ser numericamente dominante.
C) Incorreta. Sensibilidade de 92% produz apenas cerca de 8% de falsos-negativos entre os doentes, portanto o principal problema não é perder casos, mas gerar positivos falsos.
D) Incorreta. Alta sensibilidade favorece triagem. Confirmação diagnóstica exige teste com alta especificidade e integração clínica, não apenas sensibilidade elevada.