Um laboratório avalia um teste para detectar uma condição em duas populações de mesmo tamanho. O teste tem…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Reconhecer a existência de diferentes tipos de espaços amostrais, discretos ou não, e de eventos, equiprováveis ou não, e investigar implicações no cálculo de probabilidades.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Um laboratório avalia um teste para detectar uma condição em duas populações de mesmo tamanho. O teste tem sensibilidade de 90% e especificidade de 95% em ambas. Na primeira população, 2% das pessoas têm a condição; na segunda, após uma mudança nas características da população atendida, essa proporção é de 5%. A sensibilidade é a proporção de pessoas com a condição que recebem resultado positivo, e a especificidade é a proporção de pessoas sem a condição que recebem resultado negativo. Considerando uma pessoa escolhida ao acaso entre aquelas que receberam resultado positivo em cada população, qual é aproximadamente o efeito da mudança na prevalência sobre a probabilidade de ela realmente ter a condição?
- A) A probabilidade aumenta de aproximadamente 28,6% para 50,0%, uma elevação de cerca de 21,4 pontos percentuais.
- B) A probabilidade aumenta de aproximadamente 2,1% para 5,3%, uma elevação de cerca de 3,2 pontos percentuais.
- C) A probabilidade aumenta de aproximadamente 3,5% para 8,3%, uma elevação de cerca de 4,8 pontos percentuais.
- D) A probabilidade aumenta de aproximadamente 26,9% para 48,6%, uma elevação de cerca de 21,8 pontos percentuais.
- E) A probabilidade aumenta de aproximadamente 0,2% para 0,5%, uma elevação de cerca de 0,3 ponto percentual.
✅ Resposta correta: alternativa D
Resolução passo a passo
- Queremos a probabilidade de ter a condição dado resultado positivo. Em cada população, calculamos: verdadeiros positivos ÷ todos os resultados positivos.
- Na primeira população, entre 100 pessoas, 2 têm a condição; 90% delas testam positivo, ou seja, 1,8. Das 98 sem a condição, 5% testam positivo: 4,9. Assim, 1,8 ÷ (1,8 + 4,9) ≈ 26,9%.
- Na segunda população, 5 têm a condição; 90% delas testam positivo: 4,5. Das 95 sem a condição, 5% testam positivo: 4,75. Assim, 4,5 ÷ (4,5 + 4,75) ≈ 48,6%.
- A probabilidade aumenta cerca de 48,6% − 26,9% = 21,7 pontos percentuais (aproximadamente 21,8). Portanto, D está correta. A confunde os resultados numéricos; B e E usam valores muito inferiores aos obtidos; C também subestima as probabilidades.
💡 Dica: Compare, em cada população, os verdadeiros positivos com o total de resultados positivos.
Alternativa por alternativa
O aluno pode ter aplicado a ideia de Bayes, mas cometido um erro no cálculo das proporções de positivos verdadeiros e falsos positivos. Os valores corretos são aproximadamente 26,9% e 48,6%, não 28,6% e 50,0%.
Por que engana: Confundir a sensibilidade do teste com a probabilidade de ter a condição dado resultado positivo.
O aluno provavelmente confunde a prevalência da condição com a probabilidade de ter a condição após um resultado positivo. Essa probabilidade também depende da sensibilidade e da taxa de falsos positivos.
O aluno reconhece que é preciso calcular a probabilidade entre os resultados positivos, mas usa valores que subestimam os positivos verdadeiros em relação ao total de positivos nas duas populações.
Em grupos hipotéticos de 10.000 pessoas, na primeira população há 180 verdadeiros positivos e 490 falsos positivos, resultando em 180/670, ou cerca de 26,9%. Na segunda, há 450 verdadeiros positivos e 475 falsos positivos, resultando em 450/925, ou cerca de 48,6%. Assim, o aumento da prevalência eleva a chance de um resultado positivo corresponder a uma pessoa realmente afetada.
O aluno pode ter multiplicado a prevalência pela sensibilidade e tratado o resultado como a probabilidade de doença entre os positivos, sem incluir os falsos positivos no denominador.
Raio-X da questão
Probabilidade condicional e prevalência
avaliacao
Probabilidade de eventos e proporções · Sensibilidade e especificidade de testes
Teorema de Bayes
Confundir a sensibilidade do teste com a probabilidade de ter a condição dado resultado positivo.
Saúde
cientifico
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