Explicação da resposta correta:

Questão: Numa pequena cidade do interior do país, foi implantada uma Unidade de Saúde da Família. Após um ano de avaliação, observou-se um aumento na prevalência de diabetes mellitus e hipertensão arterial, mesmo com o bom funcionamento aparente da unidade. Inconformado com os resultados, o gestor da saúde do município convocou os profissionais de saúde para explicações. Qual a alternativa correta?

O aumento da prevalência de uma doença pode ser influenciado por diversos fatores. Esses fatores incluem não apenas o aumento da incidência, mas também aspectos como imigrações, melhores diagnósticos, rastreamento ampliado e tratamentos que aumentam a sobrevida sem necessariamente curar. Esses aspectos podem, de fato, aumentar a prevalência das doenças, como foi observado com a implantação da Unidade de Saúde da Família. De forma geral, fatores que contribuem para o aumento da prevalência incluem o diagnóstico mais eficaz, a expansão do acesso a serviços de saúde e a maior identificação de casos. Por outro lado, fatores que diminuem a prevalência envolvem cura, morte ou emigração de indivíduos afetados. Esses fatores devem ser levados em consideração ao analisar o aumento da prevalência, como no exemplo da cidade mencionada.

Análise das alternativas:

• A: Incorreta. O aumento da prevalência era esperado, pois as ações implementadas podem já ter mostrado seus efeitos durante o primeiro ano de funcionamento da Unidade de Saúde da Família.
• B: Correta. O aumento da prevalência é esperado, pois, com o aumento dos diagnósticos, há uma identificação maior de casos, o que naturalmente eleva a prevalência da doença.
• C: Incorreta. O aumento de diagnósticos tende a elevar a prevalência, e não há dados que sugiram o contrário neste contexto.
• D: Incorreta. O aumento da prevalência pode ser atribuído justamente ao aumento de diagnósticos e tratamentos que, embora não curem as doenças, prolongam a vida dos pacientes.
• E: Incorreta. A resposta correta é a alternativa B, que explica de maneira precisa a relação entre aumento de diagnósticos e o aumento da prevalência das doenças.

Gabarito: Alternativa B

Explicação da resposta correta:

```html

O gráfico conhecido como forest plot é frequentemente utilizado para ilustrar os resultados de uma metanálise. Ele consiste em uma representação visual onde cada linha horizontal corresponde a um estudo incluído na análise.

Dentro de cada linha, um quadrado indica o resultado do estudo, expresso por uma medida específica, como a risk ratio (RR). O tamanho do quadrado reflete a quantidade de dados que o estudo contribuiu para a metanálise, sendo maior para estudos com maior número de participantes.

A largura das linhas horizontais indica o intervalo de confiança de cada estudo. Quanto maior a linha, menor é a precisão da estimativa. Em contraste, uma linha mais curta sugere uma estimativa mais precisa.

O losango no gráfico representa o resultado geral da metanálise, com seu eixo longitudinal mostrando o intervalo de confiança e seu centro refletindo a estimativa central.

O eixo Y (vertical) marca o ponto de "efeito nulo", que serve como referência. Se os quadrados estão à esquerda desse eixo, a intervenção é considerada mais eficaz do que o controle. Caso as linhas de intervalo de confiança ultrapassem o eixo Y, isso indica que o resultado não é estatisticamente significativo.

Ao analisar o gráfico resultante dessa metanálise, observamos que todos os estudos analisados favorecem a intervenção (Tratamento A). Isso é evidenciado pelo fato de o RR ser menor que 1, o que sugere um efeito protetor do Tratamento A em relação ao Tratamento B no que diz respeito à recorrência de enxaqueca após uma hora de ingestão.

Portanto, a alternativa correta é a letra A.

Explicação da resposta correta:

A curva ROC (Receiver Operating Characteristic) é uma ferramenta essencial para avaliar a performance de classificadores binários, sendo útil para analisar como um teste consegue distinguir entre dois grupos distintos, como, por exemplo, indivíduos com ou sem uma condição específica. Ela faz isso ao comparar a sensibilidade com a taxa de falsos positivos (1 - especificidade) em diferentes pontos de corte do teste.

Em um estudo envolvendo sepsis neonatal em pacientes pediátricos, três indicadores foram comparados: CD14 solúvel (sCD14-ST), proteína C reativa (PCR) e taxa de bilirrubinas (TBIL). A partir dos dados apresentados na tabela do estudo, é possível traçar as respectivas curvas ROC de cada um desses indicadores.

A área sob a curva ROC (AUC) é um parâmetro crucial, pois indica a eficácia do teste. Quanto maior essa área, maior a capacidade do teste em diferenciar os pacientes doentes dos saudáveis. No caso deste estudo, a sensibilidade da sCD14-ST foi de 93,8%, o que a coloca à frente da PCR e da TBIL, que apresentaram uma sensibilidade de 77,1% cada uma. Já a especificidade da sCD14-ST foi de 84,9%, o que é muito próxima à das outras duas, que tiveram 83,0%. Dessa forma, a sCD14-ST se destacou com a maior AUC, indicando que esse exame é o mais eficaz para a avaliação diagnóstica da sepsis neonatal neste contexto.

Portanto, o teste de sCD14-ST se mostrou mais eficiente, com maior capacidade de identificar corretamente os casos de sepsis neonatal, em comparação com a PCR e a TBIL.

• A: Correta - A sCD14-ST apresenta a maior sensibilidade e uma AUC superior, o que a torna mais eficaz na detecção da sepsis neonatal em comparação aos outros testes.
• B: Incorreta - Embora a PCR tenha uma sensibilidade razoável, ela não supera a sCD14-ST em termos de eficácia diagnóstica.
• C: Incorreta - A TBIL tem uma sensibilidade igual à da PCR, mas ambas são inferiores à da sCD14-ST.
• D: Incorreta - A comparação entre os indicadores não sugere que a TBIL seja mais eficaz do que a sCD14-ST ou a PCR.

Explicação da resposta correta:

A aplicação de testes diagnósticos em série aumenta a especificidade

Em questões que envolvem a realização sequencial de testes diagnósticos, onde é necessário que o teste anterior seja positivo para prosseguir com o próximo, é importante entender alguns conceitos-chave sobre como os testes funcionam:

• Especificidade: É a capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos saudáveis (aqueles que não possuem a condição em questão). Em outras palavras, trata-se de detectar corretamente os indivíduos que têm um resultado negativo para a doença. A fórmula para especificidade é E = d / (b+d), onde "d" representa os indivíduos corretamente identificados como negativos, e "b" representa os indivíduos que são falsos positivos. A especificidade tende a ser maior quando realizamos vários testes em série, isto é, um após o outro, e apenas consideramos os resultados positivos em todos os testes.


• Sensibilidade: Refere-se à capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos doentes. Ou seja, é a habilidade de detectar aqueles com a condição quando o teste apresenta um resultado positivo. A fórmula da sensibilidade é S = a / (a+c), onde "a" representa os indivíduos corretamente identificados como positivos e "c" os falsos negativos. Quando são realizados testes em paralelo, ou seja, vários testes simultaneamente, qualquer resultado positivo em um dos testes aumenta a sensibilidade, o que reduz os falsos negativos.

Com isso em mente, podemos analisar as alternativas de uma questão que envolve a realização de testes em série, onde a proposta é aumentar a especificidade do diagnóstico.

Alternativa A - Correta:

Sim! Como os testes são feitos em série, ou seja, realizados de forma sequencial, e considerando apenas os resultados positivos em todos os testes, isso contribui para o aumento da especificidade do processo diagnóstico.

Alternativa B - Incorreta:

Essa alternativa está equivocada. O aumento da certeza diagnóstica ocorre quando os testes são realizados de forma a aumentar a especificidade. A alternativa sugere algo que não está relacionado à sequência de testes descrita na questão.

Alternativas C e D - Incorretas:

As alternativas C e D também estão erradas, pois, ao aumentar a especificidade, o valor preditivo positivo (VPP) tende a subir, enquanto o valor preditivo negativo (VPN) diminui. Ou seja, não é possível afirmar que a especificidade aumenta sem impactar essas duas variáveis dessa maneira.

Conclusão: O gabarito correto é a Alternativa A.

Explicação da resposta correta:

Vamos relembrar alguns conceitos importantes sobre os testes diagnósticos!

Antes de mais nada, é fundamental entender as propriedades de um teste diagnóstico, que são essenciais para interpretar seus resultados corretamente. A sensibilidade e a especificidade são dois desses aspectos cruciais, além dos valores preditivos, como o valor preditivo positivo (VPP) e o valor preditivo negativo (VPN). Esses conceitos são de grande relevância, especialmente em situações de pandemia, como no caso da COVID-19.

Sensibilidade: Refere-se à capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos que têm a doença (verdadeiros positivos). Um teste altamente sensível é ideal para doenças que podem ser tratadas quando diagnosticadas precocemente e para realizar triagens/rastreios, já que ele ajuda a evitar falsos negativos. O cálculo da sensibilidade é: A/(A + C), onde "A" representa os casos positivos corretamente identificados e "C" os casos doentes que foram diagnosticados como negativos.

Especificidade: Esta propriedade está relacionada à capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos que não têm a doença (verdadeiros negativos). Um teste com alta especificidade evita falsos positivos e é mais indicado em doenças graves e incuráveis, onde um falso positivo pode causar danos psicológicos e sociais. O cálculo da especificidade é: D/(B + D), onde "D" são os casos negativos corretamente identificados e "B" os indivíduos sem a doença que foram diagnosticados como positivos.

Valor Preditivo Positivo (VPP): Este valor indica a probabilidade de uma pessoa realmente ter a doença quando o teste apresenta um resultado positivo. Ou seja, quanto maior o VPP, mais confiável é o teste em identificar doentes entre os indivíduos com resultado positivo. O cálculo do VPP é: A/(A + B), onde "A" são os casos positivos e "B" os falsos positivos.

Valor Preditivo Negativo (VPN): Já o VPN indica a probabilidade de uma pessoa realmente estar livre da doença quando o teste apresenta um resultado negativo. O cálculo do VPN é: D/(C + D), onde "D" são os verdadeiros negativos e "C" são os casos doentes diagnosticados como negativos.

Importante: enquanto a sensibilidade e a especificidade não variam com a prevalência da doença, o valor preditivo positivo e negativo são diretamente influenciados por essa prevalência. Isso significa que, em situações de alta prevalência de uma doença, o valor preditivo positivo aumenta, enquanto o valor preditivo negativo diminui. Ou seja, em um contexto de pandemia, como o da COVID-19, o teste rápido terá um maior valor preditivo positivo (VPP) devido à maior prevalência da doença na população.

Em resumo: A afirmativa está correta: "O teste rápido para SARS-CoV-2 apresenta maior valor preditivo positivo (VPP) quando realizado em um contexto de pandemia do que fora desse período."

Resposta correta: Alternativa A.

Explicação da resposta correta:

Questão sobre a população em situação de rua no Brasil

Esta questão trata de um tema complexo, embora não seja frequentemente abordado nos exames, e nos leva a refletir sobre um tópico importante. A questão se refere a uma pesquisa mencionada no Manual sobre o Cuidado à Saúde junto à População em Situação de Rua, do Ministério da Saúde (MS), publicado em 2012. Vamos entender melhor esse documento?

Este manual marcou um novo passo na forma de tratar a saúde da População em Situação de Rua (PSR) dentro do Sistema Único de Saúde (SUS). Seu principal objetivo é melhorar o acesso e a qualidade do atendimento integral à saúde dessa população, com ênfase na Atenção Básica. O manual destaca que a Atenção Básica deve ser o local prioritário para fortalecer o cuidado, estabelecer vínculos e permitir a inserção dessa população no SUS. Um dos principais serviços destacados são as equipes do Consultório na Rua, que atuam diretamente na entrada dessa população ao SUS.

A pesquisa mencionada no manual é o censo realizado pelo governo federal em 2007, que forneceu dados sobre as características dessa população em 71 municípios brasileiros, oferecendo uma visão mais clara sobre a realidade das pessoas em situação de rua.

Comentários sobre as alternativas:

• Alternativa A - Incorreta: A pesquisa de 2007 não revela que a população em situação de rua era predominantemente masculina (82%), como é afirmado nesta alternativa. De fato, o perfil socioeconômico da população em situação de rua é mais diversificado, e essa afirmação está incorreta.
• Alternativa B - Incorreta: Os principais fatores que levaram essas pessoas a viver na rua, conforme a pesquisa, incluem problemas relacionados ao alcoolismo e/ou uso de drogas (35,5%), desemprego (29,8%) e desavenças familiares (29,1%). No entanto, é importante notar que 71,3% dos entrevistados mencionaram ao menos um desses fatores. Além disso, a pesquisa enfatiza que esses fatores podem estar interligados ou serem consequências uns dos outros.
• Alternativa C - Correta: A pesquisa revelou que 74% dos entrevistados sabiam ler e escrever. Já 17,1% não sabiam escrever, 8,3% apenas assinavam o próprio nome, e a grande maioria não estava estudando no momento da pesquisa (95%). Portanto, a alternativa está correta ao relatar esses dados.
• Alternativa D - Incorreta: A alternativa sugere que 70,9% da população em situação de rua estava envolvida em atividades remuneradas, como catador de materiais recicláveis (27,5%), flanelinha (14,1%), construção civil (6,3%), entre outras. Embora esses números sejam significativos, eles não significam que a maioria das pessoas em situação de rua seja composta por trabalhadores formais. Além disso, apenas 15,7% das pessoas usavam a mendicância como meio de subsistência. A pesquisa destina-se a desmistificar a ideia de que a população em situação de rua é composta apenas por "mendigos" ou "pedintes".

Conclusão: Com base nas informações da pesquisa citada no Manual, a alternativa correta é a letra C.

Explicação da resposta correta:

Questão sobre a redução de falsos positivos em testes de rastreamento

Esta questão aborda um conceito importante, mas com algumas confusões nas alternativas. Vamos esclarecer o que ocorre quando o objetivo é diminuir a quantidade de falsos positivos em um teste de rastreamento, focando nos parâmetros essenciais: sensibilidade, especificidade e acurácia.

Especificidade é o parâmetro que nos interessa quando queremos reduzir os falsos positivos. Isso ocorre porque a especificidade de um teste está diretamente ligada à capacidade do teste de identificar corretamente as pessoas saudáveis (verdadeiros negativos). Se a especificidade de um teste for alta, o número de falsos positivos será reduzido. Um teste com 100% de especificidade não teria nenhum falso positivo, ou seja, todos os resultados positivos seriam, de fato, de pessoas com a condição. Já um teste com apenas 50% de especificidade ainda seria útil, mas não daria garantias quanto à certeza de um diagnóstico positivo.

Sensibilidade também interfere nos falsos positivos. Um teste com alta sensibilidade tende a gerar muitos falsos positivos, especialmente se o critério de diagnóstico for relaxado. Por exemplo, se ajustarmos o limite para o diagnóstico de diabetes gestacional de forma mais sensível, aumentaríamos o número de diagnósticos, mas também aumentaríamos os falsos positivos, o que pode ser um problema.

Por fim, a acurácia de um teste mede o quanto ele acerta em todos os casos, considerando tanto os indivíduos saudáveis quanto os doentes. Testes com alta acurácia tendem a distinguir bem entre positivos e negativos, reduzindo os erros de diagnóstico.

Alternativas:

• A: Correta - Aumentar a acurácia de um teste ajuda a melhorar tanto os verdadeiros positivos quanto os verdadeiros negativos. Em um cenário ideal de 100% de acurácia, não haveriam falsos resultados. Contudo, vale lembrar que testes com 100% de acurácia são teoricamente impossíveis.
• B: Incorreta - A alta sensibilidade está, de fato, associada a uma maior ocorrência de falsos positivos. Por isso, testes de rastreamento, que geralmente têm alta sensibilidade, tendem a apresentar taxas mais altas de falsos positivos.
• C: Correta - Aumentar a especificidade reduz diretamente os falsos positivos. Um teste com 100% de especificidade não apresentaria falsos positivos, ou seja, todos os positivos seriam, de fato, de indivíduos com a condição.
• D: Incorreta - O aumento do valor preditivo negativo não tem impacto direto na taxa de falsos positivos. O valor preditivo negativo indica a probabilidade de que um resultado negativo seja, de fato, correto, ou seja, que o paciente esteja saudável, mas não interfere na identificação de falsos positivos.
• E: Correta - Um valor preditivo positivo de 100% garantiria que todos os resultados positivos são verdadeiros, ou seja, não haveria falsos positivos, pois todos os indivíduos com resultado positivo seriam, de fato, doentes.

Gabarito correto: A, C e E

Explicação da resposta correta:

Questão sobre Ensaios Clínicos: Análise de Dados e Comparação de Tratamentos Em ensaios clínicos, é comum compararmos dois tratamentos com o objetivo de entender qual deles apresenta um desempenho superior, inferior, equivalente, não inferior ou não superior. Para realizar essa análise, é necessário avaliar um desfecho específico que seja comum aos dois tratamentos. Esse desfecho pode ser a mortalidade, mas também pode envolver hospitalização, morbidade ou outros parâmetros comparáveis. A análise comparativa, no entanto, é mais complexa do que pode parecer e envolve o estabelecimento de margens de superioridade e inferioridade, além da formulação de diferentes hipóteses nulas para cada cenário. O ponto principal que devemos focar é o seguinte: 

• Quando os resultados dos dois tratamentos estão totalmente dentro das margens de não inferioridade ou não superioridade, podemos concluir que ambos os tratamentos têm desempenho semelhante, ou seja, são equivalentes.
• Se os resultados se encontram dentro do intervalo, mas não estão completamente contidos dentro das margens, podendo se estender além de +M, isso pode indicar um desempenho superior (hipótese 1) ou não inferior (hipótese 2).

Explicação da resposta correta:

Fala pessoal, tudo bem? Vamos analisar um estudo com alguns aspectos críticos que merecem atenção. Neste contexto, é essencial compreender alguns conceitos-chave, como amostra de conveniência, desvio-padrão, erro α e intervalo de confiança. Vamos detalhar cada um deles:

• A amostragem por conveniência é uma técnica não probabilística em que a amostra é formada com base na facilidade de acesso dos participantes. Essa abordagem limita a capacidade de generalizar os resultados para toda a população, pois não segue um método aleatório rigoroso.
• Desvio padrão é uma medida de dispersão que indica a uniformidade dos dados. Se o desvio padrão é baixo, isso significa que os dados estão mais concentrados em torno da média.
• Erro tipo I (ou α) é o risco de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. O valor p, que é obtido nos testes estatísticos, expressa essa probabilidade. Quanto menor o valor p, menor a chance de cometer esse erro, e maior será a significância estatística. Normalmente, em estudos médicos, um valor p menor que 0,05 (ou 5%) é aceito como nível máximo de erro.
• Intervalo de confiança é uma faixa de valores calculada a partir dos dados da amostra, dentro da qual esperamos que o parâmetro populacional verdadeiro se situe. Comumente, utiliza-se 90%, 95% e 99% como níveis de confiança, sendo o de 95% o mais utilizado.

Agora, vamos analisar as alternativas:

• Alternativa A – Incorreta: A amostra de conveniência utilizada no estudo limita a capacidade de estender seus resultados à população em geral, como ocorre na população local da APS. Portanto, não podemos fazer essa generalização.
• Alternativa B – Incorreta: A afirmação de que se trata de um viés de amostragem está equivocada. Na realidade, o que se observa é um viés de seleção, que ocorre quando certos indivíduos têm maior probabilidade de serem escolhidos na amostra.
• Alternativa C – Incorreta: Como vimos anteriormente, o uso de uma amostra de conveniência implica a impossibilidade de realizar afirmações rigorosas e generalizáveis sobre a população.
• Alternativa D – Correta: Correto! Embora o estudo não permita generalizar os resultados para a população em geral, ele pode ser útil para analisar a amostra de indivíduos que participaram da pesquisa.
• Alternativa E – Incorreta: A alternativa D é a correta, portanto a alternativa E está errada.

Conclusão: O gabarito correto é a alternativa D, pois ela reconhece a limitação da amostra de conveniência, mas ao mesmo tempo valida a análise dos dados dentro do contexto da amostra estudada.

Explicação da resposta correta:

Questão: Características de Testes Diagnósticos

É fundamental compreender que, ao planejar um programa de rastreamento de doenças, a escolha do teste diagnóstico depende de suas propriedades, como sensibilidade e especificidade, que são conceitos cruciais para garantir resultados precisos.

Sensibilidade é a capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos que estão realmente doentes. Ou seja, um teste altamente sensível detecta a maioria dos casos de doença, minimizando os falsos negativos.

Especificidade refere-se à capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos que não têm a doença. Testes com alta especificidade são bons para minimizar os falsos positivos, garantindo que os indivíduos saudáveis não sejam erroneamente diagnosticados como doentes.

Com base nesses conceitos, vamos analisar as alternativas apresentadas na questão:

• Alternativa A – Incorreta: A especificidade não está relacionada com a detecção de pessoas com a doença, mas sim com a capacidade de identificar corretamente aqueles que não são afetados pela doença.
• Alternativa B – Correta: Exatamente! A sensibilidade é essencial para detectar precocemente aqueles que estão doentes. Um teste com alta sensibilidade será a escolha ideal para identificar a maioria dos casos da doença em questão.
• Alternativa C – Incorreta: O risco relativo se refere à probabilidade de ocorrência de um evento entre os expostos ao fator de risco em comparação com os não expostos. Esse conceito não se relaciona diretamente com a capacidade de um teste diagnóstico detectar uma doença.
• Alternativa D – Incorreta: O valor preditivo negativo (VPN) é a probabilidade de que um indivíduo com resultado negativo no teste realmente não tenha a doença. Isso não está relacionado diretamente à escolha do teste baseado na sensibilidade.
• Alternativa E – Incorreta: Esta alternativa não apresenta uma afirmação precisa sobre o que caracteriza um bom teste diagnóstico para detecção precoce da doença.

Conclusão: A alternativa correta é a B, pois um teste com alta sensibilidade é o mais adequado para detectar precocemente os indivíduos que possuem a doença.

Explicação da resposta correta:

Na análise de métodos diagnósticos, um ponto fundamental é compreender a característica que define a capacidade de um teste afastar a possibilidade de doença em indivíduos com resultados negativos. Essa questão aborda diretamente o uso de testes para rastreamento populacional e como suas propriedades influenciam a precisão do diagnóstico.

Antes de respondermos, é importante revisarmos alguns conceitos essenciais:

• Acurácia: Refere-se à probabilidade de um teste fornecer resultados corretos, ou seja, ser positivo em indivíduos doentes e negativo em indivíduos saudáveis.
• Especificidade: A probabilidade de o teste apresentar um resultado negativo em pessoas que não têm a doença (verdadeiro negativo), ou seja, sua capacidade de excluir corretamente os indivíduos sem a condição.
• Sensibilidade: A probabilidade de o teste ser positivo em indivíduos doentes (verdadeiro positivo).
• Probabilidade pré-teste: Refere-se à probabilidade de o paciente ter a doença antes da aplicação do teste diagnóstico.
• Valor preditivo: Indica a probabilidade de um paciente com um resultado positivo realmente ter a condição, ou, no caso de um resultado negativo, a probabilidade de não ter a doença. O valor preditivo depende diretamente da probabilidade pré-teste.
• Valor preditivo positivo (VPP): A probabilidade de presença da doença quando o teste é positivo.
• Valor preditivo negativo (VPN): A probabilidade de ausência da doença quando o teste é negativo.
• Sensibilidade e valor preditivo negativo: Quanto maior a sensibilidade, maior o valor preditivo negativo (VPN), o que significa que o teste é mais eficaz para confirmar a ausência da doença em pacientes com resultado negativo.
• Razão de verossimilhança para o teste positivo (RV+): Mede quantas vezes mais provável é encontrar um resultado positivo em pessoas doentes em comparação com pessoas não doentes, calculada pela fórmula: sensibilidade / (1 - especificidade).
• Razão de verossimilhança para o teste negativo (RV-): Mede quantas vezes mais provável é encontrar um resultado negativo em pessoas doentes em comparação com pessoas não doentes, calculada pela fórmula: (1 - sensibilidade) / especificidade.

Agora, vale a pena destacar que, para um teste de rastreamento ser eficaz, ele precisa ter uma alta sensibilidade. Isso porque, quanto maior a sensibilidade, maior a capacidade de identificar verdadeiros positivos, ou seja, pessoas realmente doentes. Isso é fundamental para um rastreamento eficaz, pois permite detectar mais indivíduos com a condição.

O enunciado da questão solicita que identifiquemos a característica do teste que ajuda a afastar a hipótese de doença quando o resultado é negativo. Com isso em mente, vamos analisar as alternativas:

• Alternativa A - Incorreta: A acurácia indica a precisão global de um teste, mas não especifica se ele é capaz de excluir corretamente a doença em indivíduos com resultados negativos. Portanto, não é a resposta correta.
• Alternativa B - Incorreta: O valor preditivo positivo refere-se à probabilidade de um teste ser positivo em indivíduos doentes, mas não aborda a exclusão da doença em caso de um resultado negativo, como é solicitado na questão.
• Alternativa C - Correta: O valor preditivo negativo é a probabilidade da ausência da doença em pacientes que apresentam um resultado negativo no teste, o que responde diretamente à pergunta do enunciado.
• Alternativa D - Incorreta: A razão de verossimilhança positiva (RV+) se concentra na probabilidade de encontrar um resultado positivo em indivíduos doentes, mas não está relacionada à exclusão da doença em casos de resultado negativo.

Portanto, a alternativa correta é a C. O valor preditivo negativo é o que permite afastar a hipótese de doença quando o teste é negativo, característica crucial para o uso eficaz de testes em rastreamento populacional.

Explicação da resposta correta:

Questão sobre Sensibilidade e Especificidade

Vamos revisar conceitos essenciais que aparecem frequentemente em provas e, a partir disso, aplicá-los para resolver a questão. O primeiro conceito que precisamos entender é o de sensibilidade e especificidade, duas métricas fundamentais na avaliação de testes diagnósticos. Para facilitar, vamos utilizar a clássica tabela 2x2, que relaciona pacientes doentes e não doentes com os resultados do teste (positivos e negativos).

Tabela 2x2:
        | Doentes (A + C) | Não doentes (B + D)
Positivo      | A               B
Negativo      | C               D

Definições:

• Sensibilidade: é a capacidade do teste identificar corretamente os indivíduos doentes. Isso é calculado pela razão entre o número de verdadeiros positivos (A) e o total de doentes (A + C), ou seja, sensibilidade = A / (A + C).
• Especificidade: é a capacidade do teste identificar corretamente os indivíduos não doentes. Isso é calculado pela razão entre o número de verdadeiros negativos (D) e o total de não doentes (B + D), ou seja, especificidade = D / (B + D).

Agora, vamos aplicar esses conceitos à questão proposta. A situação apresentada envolve um "teste" baseado nas respostas dos pacientes sobre a presença de barbeiros em suas casas. Para isso, adaptaremos a tabela 2x2, substituindo as categorias de "doente" e "não doente" por "casas com barbeiro" e "casas sem barbeiro", respectivamente. Já as linhas de "positivo" e "negativo" serão substituídas por "paciente viu o barbeiro" e "paciente não viu o barbeiro". Vamos entender como preencher os valores dessa tabela, passo a passo.

Passo 1: Informações fornecidas pelos técnicos
A equipe de técnicos encontrou 140 casas com barbeiros (A + C). Desses, 112 foram confirmadas como casas em que os pacientes viram barbeiros (A). Logo, o restante, 140 - 112 = 28 casas, é o número de casas com barbeiros que os pacientes não viram (C).

Agora, podemos calcular a sensibilidade:

• Sensibilidade = A / (A + C) = 112 / 140 = 0,8 x 100 = 80%.

Passo 2: Informações sobre as casas sem barbeiro
Sabemos que, entre as 200 casas, 140 tinham barbeiros. Logo, 60 casas não tinham barbeiro (B + D = 60). Vamos determinar o número de casas que os pacientes acharam que tinham barbeiros, mesmo sem ter. Sabemos que 60% dos 200 pacientes afirmaram ter visto barbeiros, ou seja, 120 pacientes. No entanto, os técnicos confirmaram que apenas 112 realmente viram barbeiros. Portanto, o número de pacientes que indicaram erroneamente a presença de barbeiros em casas sem barbeiros é 120 - 112 = 8.

Com isso, o número de casas sem barbeiro onde os pacientes disseram ter visto barbeiros é 8 (B). Agora, podemos calcular D, o número de casas sem barbeiro que os pacientes não mencionaram: D = 60 - 8 = 52.

Agora podemos calcular a especificidade:

• Especificidade = D / (B + D) = 52 / 60 = 0,86 x 100 = 86%.

Resposta Final:
A sensibilidade é 80% e a especificidade é 86%, o que corresponde à alternativa correta.

Gabarito: Alternativa C

Explicação da resposta correta:

Estudo de Coorte: Como Identificar e Entender o Tipo de Estudo Epidemiológico

É importante que, durante sua preparação para a prova, você esteja atento aos diferentes tipos de estudos epidemiológicos, pois é comum que questões envolvam a identificação do método utilizado em pesquisas científicas. O estudo de coorte, por exemplo, é um tipo de estudo longitudinal e observacional, que se caracteriza pela análise de dois grupos de indivíduos: um grupo exposto ao fator de risco (neste caso, o uso de cocaína durante a gestação) e outro grupo não exposto ao fator. O objetivo é acompanhar esses grupos ao longo do tempo para observar o desfecho clínico, como, por exemplo, a ocorrência de prematuridade.

Características do Estudo de Coorte

• Longitudinal: O estudo acompanha os participantes ao longo do tempo.
• Observacional: O pesquisador observa os grupos sem intervir diretamente.
• Individuação: Cada participante é analisado individualmente.

Esse estudo pode ser realizado de duas formas: prospectiva, quando parte do momento atual e acompanha os pacientes no futuro, ou retrospectiva, quando o fator de risco é identificado no passado, e os participantes são analisados com base em registros históricos, como prontuários médicos.

O estudo de coorte permite calcular importantes índices, como o coeficiente de incidência e o risco relativo. Este último indica quantas vezes maior é a chance de um agravo ocorrer em indivíduos expostos ao fator de risco, em comparação aos não expostos. O cálculo do risco relativo é feito dividindo a incidência entre os expostos pela incidência entre os não expostos.

Agora, vamos analisar as alternativas e discutir as possíveis respostas:

• Alternativa A – Incorreta: O estudo de caso-controle também é observacional, mas, ao contrário do estudo de coorte, parte do desfecho clínico para buscar o fator de risco. Ele é usado para investigar associações entre uma condição já presente e os fatores que podem ter contribuído para seu desenvolvimento.
• Alternativa B – Incorreta: O estudo de prevalência utiliza o método transversal, que é como uma "fotografia" da situação naquele momento, sem acompanhamento temporal. Não é possível, portanto, estabelecer uma relação causal entre o uso de cocaína e a prematuridade em um estudo transversal.
• Alternativa C – Incorreta: O estudo ecológico, por ser um tipo de estudo transversal e agregado, não é aplicável para este caso. Esse tipo de estudo não é adequado para investigar a relação entre a exposição a um fator de risco e um desfecho clínico específico de um indivíduo.
• Alternativa D – Correta: O estudo descrito no enunciado é um estudo observacional, longitudinal, individuado, que partiu do fator de risco (uso de cocaína) para investigar o desfecho clínico (ocorrência de prematuridade). Este estudo foi realizado de forma retrospectiva, utilizando dados de registros perinatais. Por isso, a alternativa D é a correta, representando um estudo de coorte retrospectivo, também conhecido como coorte não concorrente.

Conclusão: O estudo de coorte é fundamental para entender a relação entre fatores de risco e desfechos clínicos. Saber identificar o tipo de estudo e os detalhes de sua execução é essencial para um bom desempenho nas provas. Neste caso, a resposta correta é a alternativa D.

Explicação da resposta correta:

Um dos aspectos essenciais ao se falar sobre rastreamento é entender que ele se insere na prevenção secundária, cujo objetivo é identificar doenças em estágios subclínicos ou assintomáticos. Nesse contexto, a realização de exames periódicos, como a mamografia a cada dois anos para mulheres acima de 50 anos, visa detectar lesões iniciais, o que possibilita tratamentos precoces e aumenta as chances de cura.

Um dos critérios cruciais para que um exame seja considerado adequado para programas de rastreamento é o baixo custo, uma vez que esses exames devem ser realizados em larga escala, com o maior número possível de indivíduos sendo avaliados. Além disso, é importante que esses testes possuam uma alta sensibilidade, ou seja, a capacidade de detectar corretamente os casos positivos, identificando aqueles que estão, de fato, doentes. Isso se opõe aos exames confirmatórios, que precisam ter alta especificidade, ou seja, a capacidade de confirmar se uma pessoa que apresenta um resultado positivo realmente possui a doença.

Agora, considerando os exames de rastreamento, a alta sensibilidade é um requisito fundamental, mas não é imprescindível que o exame tenha simultaneamente alta sensibilidade e especificidade. O importante é que a sensibilidade seja alta, a fim de garantir que pessoas doentes sejam corretamente identificadas. Portanto, é possível que um exame possua alta sensibilidade sem a necessidade de ser altamente específico. Com isso, é possível afirmar que a alternativa A está incorreta, uma vez que sugerir que um exame de rastreamento precise necessariamente ter alta sensibilidade e especificidade não é uma exigência para seu uso adequado.

Adicionalmente, um bom programa de rastreamento exige que todos os indivíduos da população alvo, como as mulheres de 50 a 69 anos, sejam avaliados. A mamografia é um exemplo disso, sendo recomendada para todas as mulheres dentro dessa faixa etária, a cada dois anos. Logo, para ser eficaz e sustentável, um exame de rastreamento também precisa ser de baixo custo. Isso torna a alternativa C correta, pois ela enfatiza que um exame eficaz para rastreamento deve ter um custo acessível.

Vale lembrar que os exames de rastreamento são feitos em pessoas sem sintomas, ou seja, não é adequado expor a população a procedimentos invasivos ou com riscos elevados, apenas com a intenção de identificar doenças. Exames desse tipo não devem envolver riscos elevados ou complicações associadas ao procedimento. Portanto, a alternativa D e a alternativa E estão incorretas, já que sugerem a realização de exames que poderiam ser prejudiciais ou inadequados para a população em geral.

Por fim, um dos critérios para que uma doença seja incluída em programas de rastreamento populacional é a magnitude da doença, que se refere à sua relevância clínica e epidemiológica. Além disso, a transcendência (impacto socioeconômico) e a vulnerabilidade (capacidade de diagnóstico precoce) também são aspectos importantes. Com base nesses parâmetros, um exame de rastreamento não deve apresentar características que inviabilizem sua aplicação, como altos custos ou riscos desnecessários.

Explicação da resposta correta:

Olá, pessoal! Vamos aproveitar essa questão para revisar alguns conceitos essenciais para a sua prova. Temos aqui uma excelente oportunidade de esclarecer tópicos importantes! Vamos direto ao ponto!

Primeiramente, é fundamental compreender que existem vários testes diagnósticos para cada doença, e esses testes se distinguem por diferentes propriedades, que orientam sobre qual é o mais adequado para cada situação. Entre essas propriedades, destacamos:

• Sensibilidade
• Especificidade
• Valores preditivos
• Acurácia
• Razão de verossimilhança

Agora, vamos focar na sensibilidade e na especificidade, conceitos chave para responder à questão. A sensibilidade (S) representa a capacidade de um teste identificar corretamente os indivíduos que estão doentes, ou seja, aqueles que apresentam um resultado positivo no teste. Já a especificidade (E) refere-se à capacidade do teste de identificar corretamente os indivíduos não doentes, ou seja, aqueles com resultado negativo no exame.

Além disso, ao falar de valores preditivos, temos dois termos importantes: o valor preditivo positivo (VPP), que é a capacidade de identificar corretamente, entre os indivíduos com teste positivo, aqueles que de fato estão doentes, e o valor preditivo negativo (VPN), que expressa a probabilidade de um resultado negativo realmente indicar que o indivíduo não possui a doença.

A grande diferença entre sensibilidade, especificidade e valores preditivos é que as duas primeiras são consideradas propriedades inerentes ao teste, ou seja, não são afetadas por fatores externos. Isso significa que elas não variam conforme a prevalência da doença, um ponto crucial para entender a questão proposta.

Com isso em mente, podemos concluir que a sensibilidade e a especificidade não mudam mesmo em cenários com diferentes prevalências da doença, enquanto os valores preditivos serão impactados por essas variações.

Agora vamos analisar as alternativas:

• A: Incorreta – A sensibilidade e a especificidade não variam conforme a prevalência da doença, portanto, não podemos afirmar que elas mudariam entre os cenários.
• B: Incorreta – O raciocínio é semelhante ao da alternativa A: as propriedades sensibilidade e especificidade permanecem constantes, independentemente da prevalência da doença.
• C: Incorreta – Embora a prevalência mude, as propriedades sensibilidade e especificidade não serão alteradas. Apenas os valores preditivos sofrerão variações.
• D: Correta – Como discutido, a sensibilidade e a especificidade permanecem inalteradas, enquanto os valores preditivos mudam com a prevalência da doença.

Gabarito: alternativa D.

Considere os seguintes cenários:

• A: Para uma população da área de abrangência da UBS Z, sabe-se que a prevalência da doença "X" é de 1%.
• B: A mesma doença "X" tem uma prevalência de 10% no ambulatório de especialidade dessa afecção.

Para o mesmo teste diagnóstico padrão-ouro para a doença "X" nos dois cenários, esperamos que os valores de Sensibilidade (S), Especificidade (E), Valor Preditivo Negativo (VPN) e Valor Preditivo Positivo (VPP) sejam, nos cenários A e B, respectivamente:

Explicação da resposta correta:

Testes Diagnósticos: Sensibilidade e Especificidade

Quando abordamos testes diagnósticos, dois conceitos fundamentais surgem com frequência: sensibilidade e especificidade. Compreender esses conceitos é essencial para a escolha do teste adequado em situações clínicas. Vamos revisar as afirmações e entender o que está correto e o que está incorreto.

Afirmativa I - Incorreta: A sensibilidade não se refere à identificação das pessoas que são realmente positivas para a doença entre os doentes. Ela mede a proporção de indivíduos com a doença que são corretamente identificados como positivos por um teste. Ou seja, é a capacidade do teste em identificar corretamente os doentes, minimizando os falsos negativos.

Afirmativa II - Incorreta: A especificidade não está relacionada a identificar as pessoas realmente negativas para a doença entre os não doentes. Ela descreve a capacidade do teste em identificar corretamente aqueles que não têm a doença, ou seja, é a proporção de indivíduos sem a doença que são corretamente identificados como negativos, minimizando os falsos positivos.

Afirmativa III - Corretta: Embora essa afirmação pareça óbvia, é fundamental que os clínicos analisem tanto a sensibilidade quanto a especificidade ao escolherem um teste diagnóstico, levando em consideração o contexto clínico. Nem todos os testes possuem a mesma acurácia e sua escolha depende de fatores como o tipo de doença e a prevalência da condição na população.

Gabarito: A alternativa correta é a C: Apenas a afirmativa III está correta.

• I. Define-se sensibilidade como a proporção de indivíduos sem a doença que têm um teste negativo. - Incorreta.
• II. Define-se especificidade como a proporção de pessoas com a doença que têm um teste positivo. - Incorreta.
• III. Os clínicos precisam levar em consideração a sensibilidade e a especificidade de cada teste diagnóstico ao escolher um teste. - Corretta.

Explicação da resposta correta:

Questão sobre Sensibilidade e Especificidade em Testes Diagnósticos

O tema de sensibilidade e especificidade é frequentemente abordado em provas de residência médica, sendo essencial para o entendimento da acurácia dos testes diagnósticos. Antes de analisarmos as alternativas, vamos relembrar os conceitos importantes de cada uma dessas características.

Sensibilidade é a capacidade de um teste de identificar corretamente os pacientes doentes, ou seja, é a proporção de verdadeiros-positivos entre o total de doentes, considerando também os pacientes com resultados falso-negativos.

Especificidade, por sua vez, é a habilidade de um teste de detectar corretamente os pacientes saudáveis, sendo a relação entre os verdadeiros-negativos e o total de pacientes não doentes, incluindo os falso-positivos. Em termos práticos, testes com alta sensibilidade são mais usados para rastrear doenças, enquanto testes com alta especificidade são melhores para confirmar diagnósticos.

Agora, é importante lembrar os conceitos de falsos-negativos, falsos-positivos, verdadeiros-positivos e verdadeiros-negativos para melhor entender as alternativas:

• Falso-positivo: paciente sem a doença, mas com resultado positivo no teste.
• Falso-negativo: paciente com a doença, mas com resultado negativo no teste.
• Verdadeiro-positivo: paciente com a doença, e o teste também positivo.
• Verdadeiro-negativo: paciente sem a doença, e o teste também negativo.

Agora, vamos analisar as alternativas apresentadas:

• - Alternativa A – Incorreta: A sensibilidade de um teste não aumenta a chance de falsos-positivos, mas sim de verdadeiros-positivos. Testes mais sensíveis são projetados para detectar o maior número possível de doentes, o que reduz os falsos-negativos, mas não implica necessariamente no aumento de falsos-positivos.
• - Alternativa B – Incorreta: Testes com alta especificidade não aumentam a quantidade de falsos-negativos, mas sim a quantidade de verdadeiros-negativos. A ideia de aumentar os falsos-negativos é incorreta; na realidade, eles ajudam a evitar os falsos-positivos.
• - Alternativa C – Correta: Testes altamente sensíveis tendem a produzir um maior número de resultados positivos (verdadeiros-positivos e falso-positivos), mas, ao contrário, a chance de falharem em identificar um doente (ou seja, de gerar um falso-negativo) é mínima. Isso os torna ideais para rastreios, pois garantem a identificação dos doentes.
• - Alternativa D – Incorreta: Testes com alta especificidade não têm falsos-positivos, mas não há um aumento na probabilidade de falsos-negativos. Eles são precisos para excluir pessoas saudáveis, mas não afetam a taxa de falso-negativos, que seria maior em testes com baixa sensibilidade.

Portanto, a alternativa correta é a Alternativa C.

Explicação da resposta correta:

O câncer de próstata é o segundo mais comum entre os homens, e a detecção precoce é crucial. Essa detecção pode ser realizada através de exames clínicos, radiológicos ou laboratoriais. O PSA (Antígeno Prostático Específico) é o marcador mais utilizado para essa finalidade. Quando o ponto de corte do PSA é definido como 2,5 ng/dL, observa-se um aumento na sensibilidade do teste, porém com baixa especificidade. Os valores são: Sensibilidade = 91,3% e Especificidade = 14,37%.

Agora, vamos analisar as alternativas:

• A) A capacidade do teste PSA em detectar falso positivo é de 91,3%.

  Esta alternativa está incorreta. A porcentagem de falso positivo não é 91,3%. A especificidade do teste é 15,37%, o que significa que 84,63% dos casos de não-doentes são classificados como falsos positivos. Ou seja, a taxa de falso positivo é de 14,33% (100% - 15,37%), e não 91,3%.

• B) A mudança do ponto de corte para 2,0 ng/dL, automaticamente, aumentará a sensibilidade do teste.

  Esta alternativa está correta. Reduzir o ponto de corte do PSA resulta em uma maior sensibilidade do teste, pois mais pacientes se encaixam no critério de teste positivo, aumentando a chance de detectar verdadeiros positivos.

• C) A probabilidade de uma pessoa com teste negativo não ter câncer de próstata é de 14,37%.

  Essa afirmação é confusa. A probabilidade de uma pessoa com teste negativo não ter câncer de próstata inclui os verdadeiros negativos e os falsos negativos. A probabilidade de ser um verdadeiro negativo é 14,37%. Já os falsos negativos, correspondem a 8,7% (100% - 91,3% de sensibilidade). Portanto, a probabilidade total de uma pessoa com teste negativo não ter câncer é de 23,07% (14,37% + 8,7%).

• D) A razão de probabilidade para o teste positivo é de 1,1.

  Esta alternativa está correta. A razão de probabilidade (razão de verossimilhança positiva) é calculada pela fórmula: sensibilidade / (1 - especificidade). Para o PSA, temos: 0,913 / (1 - 0,1437) = 0,913 / 0,856 = 1,06, que arredondamos para 1,1.

Explicação da resposta correta:

Questão sobre Número Necessário para Tratar (NNT)

Em muitas provas de medicina, as métricas usadas em estudos epidemiológicos estão sempre presentes, incluindo as fórmulas para calcular tais medidas. Um conceito importante que você precisa compreender e aplicar corretamente é o cálculo do Número Necessário para Tratar (NNT).

Na questão apresentada, temos as informações de que o risco de morte por pneumonia não tratada (PNM) é de 18%, e o risco de morte por pneumonia tratada é de 2%. A pergunta exige o cálculo do número de pacientes que precisam ser tratados para prevenir a morte de um indivíduo.

Primeiro, é importante revisar alguns conceitos:

• RR (Risco Relativo): Esse índice expressa quantas vezes maior é a probabilidade de um evento (no caso, a morte por pneumonia) ocorrer em um grupo exposto em comparação com um grupo não exposto. Para o cálculo, usa-se a fórmula: Incidência no grupo exposto (Ie) / Incidência no grupo não exposto (Ine).
• RAR (Redução Absoluta de Risco): Representa a diferença entre as incidências nos dois grupos. O cálculo é feito subtraindo a incidência menor da maior (Ine - Ie).
• NNT (Número Necessário para Tratar): Este índice calcula quantos pacientes precisam ser tratados para evitar um evento específico, e a fórmula é: NNT = 1 / RAR.

Agora, vamos realizar os cálculos:

• RAR = Ine - Ie = 0,18 - 0,02 = 0,16
• NNT = 1 / 0,16 = 6,25

Interpretando esse valor, podemos entender que são necessários cerca de 6 pacientes para que um se beneficie do tratamento e evite a morte pela pneumonia. Um valor menor de NNT indica uma maior eficiência do tratamento em termos de custo-benefício.

Agora, vamos revisar as alternativas e ver qual delas está correta:

• Alternativa A, C e D - Incorretas: Essas alternativas estão erradas, pois não fornecem o valor correto.
• Alternativa B - Correta: Esta alternativa está correta, como explicamos nos cálculos.

Portanto, a alternativa correta é a B.

Explicação da resposta correta:

E aí, pessoal! Vamos falar sobre dois conceitos essenciais na avaliação de testes diagnósticos que caem frequentemente nas provas de residência: a sensibilidade e a especificidade. Esses termos são fundamentais para entender a eficácia de um exame, e é importante saber defini-los corretamente, pois podem fazer toda a diferença na interpretação de um teste.

Agora, imaginem que estamos desenvolvendo um teste diagnóstico. A grande questão que surge é: "Será que o resultado desse teste é realmente confiável?" Considerando que um teste pode apresentar dois resultados possíveis — "positivo" ou "negativo" —, temos quatro situações distintas que podem ocorrer:

• Verdadeiro-positivo (VP): Quando a pessoa tem a doença e o teste dá positivo.
• Falso-negativo (FN): Quando a pessoa tem a doença, mas o teste dá negativo.
• Falso-positivo (FP): Quando a pessoa não tem a doença, mas o teste dá positivo.
• Verdadeiro-negativo (VN): Quando a pessoa não tem a doença e o teste dá negativo.

Agora, vamos ver como calcular a sensibilidade e a especificidade para avaliar a precisão de um teste.

Sensibilidade: Ela é a capacidade do teste identificar corretamente os indivíduos que realmente possuem a doença. A fórmula para calcular a sensibilidade é:

Sensibilidade = VP / (VP + FN)

Quanto maior a sensibilidade de um teste, maior a chance de detectar a doença corretamente, reduzindo a quantidade de falsos negativos (FN). Além disso, isso melhora o valor preditivo negativo, ou seja, aumenta a certeza de que uma pessoa com um resultado negativo realmente não tem a doença.

Especificidade: Refere-se à capacidade do teste em identificar corretamente os indivíduos que não possuem a doença. A fórmula da especificidade é:

Especificidade = VN / (VN + FP)

Quando um teste é mais específico, ele tem maior capacidade de excluir pessoas que não têm a doença, o que melhora o valor preditivo positivo. Isso quer dizer que um teste com alta especificidade tem mais certeza de que uma pessoa com resultado positivo realmente tenha a doença.

Agora, para ajudá-los a lembrar esses conceitos de forma mais fácil, existe um truque bem simples:

Se você está tentando lembrar o que é a sensibilidade, basta pensar: "Eu quero a proporção de pessoas com teste positivo e doença positiva". Isso ocorre porque a letra P é a que falta na palavra "sensibilidade".

Para a especificidade, a lógica é parecida: "Eu quero a proporção de pessoas com teste negativo e doença negativa". E isso acontece porque a letra N falta na palavra "especificidade".

Com esses conceitos bem claros, vamos ver como isso se aplica a uma questão de prova. Veja abaixo as alternativas e a análise de cada uma delas:

• A: Incorreta — Exames de rastreamento devem ser baratos, de fácil aplicação, não invasivos e com alta sensibilidade. Isso porque a sensibilidade alta minimiza a quantidade de falsos negativos (FN).
• B: Incorreta — A curva ROC realmente ajuda a quantificar a exatidão de um teste diagnóstico, mas o teste de Log-rank serve para comparar distribuições de sobrevivência entre amostras, não para comparar dois testes diagnósticos.
• C: Correta — Esta alternativa está correta, pois descreve a definição de especificidade: quanto maior a especificidade de um teste, menor a taxa de falsos positivos (FP), e maior a chance de um indivíduo com a doença ter um resultado positivo verdadeiro (VP).
• D: Incorreta — Esta alternativa apresenta a definição de especificidade, não a de sensibilidade.

Conclusão: A alternativa correta é a letra C.