Para teste de sensibilidade e especificidade de 90%, realizado para estimar a probabilidade de uma doença, há dois cenários diferentes: cenário 1 com 1% de prevalência e cenário 2 com 99% de prevalência de ter essa doença. Considerando que a pessoa A vivencia o cenário 1 com resultado do teste positivo e a pessoa B vivencia o cenário 2 com resultado do teste negativo,
Pegadinha central: prevalência baixa derruba o VPP; prevalência alta derruba o VPN.
Sensibilidade e especificidade permanecem 90%, mas valores preditivos mudam conforme a prevalência.
Neste exemplo simétrico, tanto a chance de A estar doente quanto a de B estar sadia é de aproximadamente 8,3%.
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Contexto
Sensibilidade e especificidade são propriedades do teste, mas a probabilidade de doença depois do resultado depende fortemente da prevalência, que funciona como aproximação da probabilidade pré-teste. Com sensibilidade e especificidade de 90%, um teste pode ter valor preditivo muito baixo nos extremos de prevalência.
No cenário 1, imagine 10.000 pessoas com prevalência de 1%. Haverá 100 doentes e 9.900 sadios. Com sensibilidade de 90%, 90 doentes terão teste positivo. Com especificidade de 90%, 10% dos 9.900 sadios terão falso-positivo, isto é, 990 pessoas. O valor preditivo positivo é 90 dividido por 1.080, aproximadamente 8,3%. Assim, mesmo com teste positivo, a pessoa A ainda tem baixa probabilidade de estar doente.
No cenário 2, com prevalência de 99%, em 10.000 pessoas haverá 9.900 doentes e apenas 100 sadios. Com sensibilidade de 90%, haverá 990 falsos-negativos. Com especificidade de 90%, apenas 90 sadios terão teste negativo verdadeiro. Entre os 1.080 testes negativos, somente 90 correspondem a pessoas sadias. O valor preditivo negativo também é aproximadamente 8,3%. Logo, a pessoa B tem baixa probabilidade de estar sadia apesar do teste negativo.
Alternativa por alternativa
A) Correta (gabarito). A pessoa A tem baixo valor preditivo positivo porque a doença é raríssima; a pessoa B tem baixo valor preditivo negativo porque quase todos estão doentes. As duas probabilidades são de aproximadamente 8,3%.
B) Incorreta. A primeira probabilidade é baixa, mas a segunda também é baixa. Em prevalência de 99%, um teste negativo tem grande chance de ser falso-negativo.
C) Incorreta. A pessoa A não tem alta probabilidade de doença porque os falsos positivos superam amplamente os verdadeiros positivos quando a prevalência é de apenas 1%.
D) Incorreta. Nenhuma das duas probabilidades é alta. Nos dois extremos, o resultado contraria uma probabilidade pré-teste muito forte e tem pouco valor preditivo.