Diagnóstico é processo de decisão clínica que se
baseia conscientemente ou não em probabilidade. Os
testes diagnósticos são utilizados para identificar e
confirmar a presença de doença ou situação
relacionada à saúde, para avaliar a gravidade do
quadro clínico e para monitorar a resposta a uma
intervenção. Considere, no teste diagnóstico que a
sensibilidade é a probabilidade de o teste dar positivo
na presença da doença, isto é, avalia-se a capacidade
de o teste detectar a doença quando ela está
presente; e que a especificidade é a probabilidade de
um teste dar negativo na ausência da doença, isto é,
avalia a capacidade de o teste afastar a doença
quando ela está ausente.
Fonte:
http://www.iesc.ufrj.br/cursos/fono/i)%20AT9%20Teste%20Diagn%F
3sticos.pdf. Acesso em 18/06/12. (Adaptado).
Observe abaixo um exemplo hipotético de aplicação
de teste diagnóstico. Resultado do
teste Infectado Não
infectado Total Positivo 225 30 105 Negativo 75 670 895
Total 300 700 1000A interpretação do quadro permite inferir que:

Question

Diagnóstico é processo de decisão clínica que se
baseia conscientemente ou não em probabilidade. Os
testes diagnósticos são utilizados para identificar e
confirmar a presença de doença ou situação
relacionada à saúde, para avaliar a gravidade do
quadro clínico e para monitorar a resposta a uma
intervenção. Considere, no teste diagnóstico que a
sensibilidade é a probabilidade de o teste dar positivo
na presença da doença, isto é, avalia-se a capacidade
de o teste detectar a doença quando ela está
presente; e que a especificidade é a probabilidade de
um teste dar negativo na ausência da doença, isto é,
avalia a capacidade de o teste afastar a doença
quando ela está ausente.
Fonte:
http://www.iesc.ufrj.br/cursos/fono/i)%20AT9%20Teste%20Diagn%F
3sticos.pdf. Acesso em 18/06/12. (Adaptado).
Observe abaixo um exemplo hipotético de aplicação
de teste diagnóstico.          Resultado do
teste          Infectado       Não
infectado        Total                  Positivo                       225                       30                105                 Negativo                        75                      670                895
                   Total                          300                      700              1000A interpretação do quadro permite inferir que: Alternativa A: A sensibilidade aponta 30 falsos negativos. Ou Alternativa B: A especificidade aponta 75 falsos positivos. Ou Alternativa C: O teste classificaria 1340 como positivos em cada
14000 indivíduos não infectados. Ou Alternativa D: O teste, a cada 900 indivíduos infectados,
classificaria 675 como positivos. Ou Alternativa E: Com a realização de teste de alta sensibilidade, o
número de falsos negativos irá aumentar.

Qconcursos · Accepted Answer

Alternativa [D] O teste, a cada 900 indivíduos infectados,
classificaria 675 como positivos. Alternativa correta: D

Resumo do tema: Testes diagnósticos são avaliados pela sensibilidade (probabilidade de teste positivo entre os doentes) e pela especificidade (probabilidade de teste negativo entre os não doentes). Essas medidas derivam diretamente da tabela de 2x2 (verdadeiros positivos/negativos e falsos positivos/negativos).

Dados essenciais da tabela (interpretação prática):  
TP = 225 (infectados com teste positivo),  
FN = 75 (infectados com teste negativo),  
FP = 30 (não infectados com teste positivo),  
TN = 670 (não infectados com teste negativo).

Cálculos rápidos:  
Sensibilidade = TP / (TP + FN) = 225 / 300 = 0,75 → 75%.  
Especificidade = TN / (TN + FP) = 670 / 700 ≈ 0,9571 → 95,71%.

Por que D está correta: A alternativa D afirma que, a cada 900 indivíduos infectados, 675 seriam classificados como positivos. Isso é a aplicação direta da sensibilidade: 0,75 × 900 = 675. Logo, D está correta.

Análise das alternativas incorretas:

A — Incorreta. Diz que a sensibilidade aponta 30 falsos negativos. Na verdade, falsos negativos (infectados classificados como negativos) são 75, não 30.

B — Incorreta. A especificidade relaciona-se a falsos positivos; aqui os falsos positivos são 30 (não infectados com teste positivo). A alternativa confunde FP com FN.

C — Incorreta. Para não infectados, taxa de positivos = FP / (FP+TN) = 30/700 ≈ 0,042857 (≈4,2857%). Em 14.000 não infectados espera-se 0,042857 × 14.000 = 600 positivos, não 1.340.

E — Incorreta. Testes de alta sensibilidade reduzem o número de falsos negativos (mais casos verdadeiros são detectados). A afirmação contrária é equivocada.

Dicas de interpretação e estratégia:

Identifique TP, TN, FP, FN na tabela antes de calcular taxas.
  Associe sensibilidade a detecção entre os doentes e especificidade a exclusão entre os saudáveis.
  Para projeções em populações maiores, converta a taxa (por exemplo FP rate) e multiplique pelo tamanho populacional.

Fontes e leituras recomendadas: materiais de epidemiologia básica e guias de diagnóstico (ex.: CDC — Principles of Screening and Diagnostic Tests; materiais de ensino de universidades como UFRJ sobre testes diagnósticos).

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