Questão de Medicina — Epidemiologia — FUNDATEC 2026

Testes diagnósticos: sensibilidade, especificidade e valores preditivos

Gabarito: letra B. Com sensibilidade e especificidade de 90% e prevalência de 1%, a maioria dos resultados positivos será falso-positiva. Isso ocorre porque, em doenças de baixa prevalência, mesmo um teste com alta especificidade gera muitos falsos-positivos em termos absolutos, superando os verdadeiros-positivos. O valor preditivo positivo (VPP) será baixo, não elevado, e a utilidade do teste é limitada justamente por essa baixa prevalência — mas a interpretação mais precisa é a da letra B.

Para entender essa questão, é preciso dominar quatro conceitos interligados: sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN). A sensibilidade é a capacidade do teste de identificar corretamente os doentes (verdadeiros-positivos / todos os doentes). A especificidade é a capacidade de identificar corretamente os não doentes (verdadeiros-negativos / todos os não doentes). Já o VPP é a probabilidade de um resultado positivo realmente indicar a doença (verdadeiros-positivos / todos os positivos), e o VPN é a probabilidade de um resultado negativo realmente indicar ausência de doença (verdadeiros-negativos / todos os negativos).

A relação entre esses conceitos é o coração da questão. Sensibilidade e especificidade são propriedades intrínsecas do teste, mas o VPP e o VPN dependem diretamente da prevalência da doença na população testada. Quanto menor a prevalência, menor o VPP — porque, em uma população com poucos doentes, a maioria dos positivos virá dos não doentes que o teste classificou erroneamente como positivos (falsos-positivos).

Vamos aplicar os dados do enunciado a uma população hipotética de 10.000 pessoas, com prevalência de 1% (100 doentes e 9.900 não doentes):

• Doentes (100): o teste com sensibilidade de 90% detecta 90 verdadeiros-positivos (VP) e deixa passar 10 falsos-negativos (FN).

• Não doentes (9.900): o teste com especificidade de 90% classifica corretamente 8.910 verdadeiros-negativos (VN) e erra em 990 falsos-positivos (FP).

O total de resultados positivos é 90 + 990 = 1.080. O VPP é 90 / 1.080 ≈ 8,3%. Ou seja, apenas cerca de 8 em cada 100 resultados positivos correspondem a pessoas realmente doentes — a grande maioria (cerca de 92%) é falso-positiva. Esse é exatamente o cenário descrito na alternativa B.

A pegadinha central desta questão é a intuição de que "90% de especificidade é alto" e, portanto, haveria poucos falsos-positivos. Mas a especificidade é uma proporção relativa aos não doentes: 90% de 9.900 é um número absoluto grande (990). Em doenças raras, os não doentes são tão numerosos que mesmo uma pequena fração de erro gera uma avalanche de falsos-positivos. É por isso que testes com alta especificidade ainda produzem muitos falsos-positivos em termos absolutos quando a prevalência é baixa.

A alternativa C afirma que o teste é "pouco útil devido à baixa prevalência". Essa afirmação é verdadeira em parte, mas é uma generalização perigosa: o teste pode ser útil em populações de maior risco (onde a prevalência é mais alta) ou como teste de triagem, desde que seguido de confirmação. A letra B é mais precisa e específica ao quantificar o problema. A alternativa D também é enganosa: a especificidade de 90% significa que 10% dos não doentes terão resultado positivo — em termos absolutos, isso é um número considerável quando a população não doente é grande.

Guarde a fronteira entre propriedades intrínsecas do teste (sensibilidade e especificidade) e propriedades dependentes da população (VPP e VPN): é exatamente nessa distinção que as alternativas se dividem.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que o VPP será elevado (>80%). Isso é falso: com prevalência de 1%, o VPP é de aproximadamente 8,3%, como calculado acima. O erro está em confundir a alta sensibilidade/especificidade do teste com um alto valor preditivo positivo, ignorando o efeito da baixa prevalência. O VPP só seria elevado se a prevalência fosse alta ou se o teste tivesse especificidade próxima de 100%.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Esta é a interpretação correta. Com prevalência de 1%, o número de falsos-positivos (990 em 10.000) supera em muito o número de verdadeiros-positivos (90). Portanto, a maioria dos resultados positivos será falso-positiva. O cálculo do VPP (8,3%) confirma essa afirmação.

Alternativa C — ❌ Incorreta

A afirmação de que o teste é "pouco útil devido à baixa prevalência" é uma meia-verdade. O teste pode ser útil em populações de maior risco (onde a prevalência é maior) ou como triagem, desde que os positivos sejam confirmados por um teste mais específico. A baixa prevalência não torna o teste inútil, apenas reduz seu VPP. A letra B é mais precisa ao descrever o fenômeno.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que a especificidade garante poucos falsos-positivos em termos absolutos. Isso é falso: a especificidade de 90% significa que 10% dos não doentes terão resultado positivo. Em uma população com muitos não doentes (como é o caso de baixa prevalência), esse percentual gera um número absoluto grande de falsos-positivos (990 em 10.000). A especificidade alta reduz a proporção de falsos-positivos entre os não doentes, mas não garante poucos falsos-positivos em termos absolutos quando a prevalência é baixa.

Gabarito: letra B