Testes Diagnósticos

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TESTES DIAGNÓSTICOS 
P R O F . B Á R B A R A D ’ A L E G R I A
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Olá, Estrategista! 
Seja muito bem-vindo(a) ao resumo de testes diagnósticos! A 
seguir, você encontrará os principais conceitos cobrados nas provas de 
acesso direto ao R1! Esse é um tema muito frequente e, para que você 
tenha um bom desempenho, será necessário dominá-lo. 
Porém, preciso fazer um alerta: como dito, este documento é 
um resumo! Logo, ele não cobre todo o conteúdo, mas cerca de 90% 
dele! Para o conteúdo completo, veja seu livro digital integrado ou a 
videoaula sobre o assunto!
Se você ficar com qualquer dúvida, é só enviar uma mensagem! 
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Vamos com tudo! Um grande abraço, 
Bárbara D’Alegria. 
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SUMÁRIO
1.0. ENGENHARIA REVERSA 4
2.0. AS MEDIDAS DE VALIDAÇÃO DE UM TESTE DIAGNÓSTICO 5
2.1. SENSIBILIDADE 8
2.2. ESPECIFICIDADE 10
2.3. ACURÁCIA 12
2.4. VALORES PREDITIVOS DE UM TESTE DIAGNÓSTICO 14
2.4.1. VALOR PREDITIVO POSITIVO 14
2.4.1.1. DIFERENÇA ENTRE SENSIBILIDADE E VPP 15
2.4.2. VALOR PREDITIVO NEGATIVO 18
2.4.2.1. DIFERENÇA ENTRE ESPECIFICIDADE E VPN 20
3.0. FATORES QUE INFLUENCIAM NOS VALORES PREDITIVOS DE UM TESTE 
DIAGNÓSTICO 26
3.1. SENSIBILIDADE 26
3.2. ESPECIFICIDADE 27
3.3. PREVALÊNCIA OU PROBABILIDADE PRÉ-TESTE 29
3.4. O PAPEL DO MÉDICO DE FAMÍLIA E COMUMIDADE (GATEKEEPER) 31
4.0. AS RAZÕES DE VEROSSIMILHANÇA OU DE PROBABILIDADES 33
5.0. A CURVA ROC 38
6.0. ESCOLHENDO UM TESTE DIAGNÓSTICO 42
7.0. PRINCÍPIOS DE RASTREAMENTO 43
8.0 LISTA DE QUESTÕES 45
9.0. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 46
10.0 CONSIDERAÇÕES FINAIS 47
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4
CAPÍTULO
1.0. ENGENHARIA REVERSA
Os testes diagnósticos ocupam o 2º lugar na lista geral da Medicina Preventiva. Por isso, pode ter certeza: vão cair na sua prova! 
A seguir, você encontra uma tabela que mostra o percentual de distribuição de cada tópico do referido assunto! E veja que interessante: 
aqui, temos uma espécie de regra de Pareto! Observe que, de 9 tópicos, os três primeiros (33%) são responsáveis por 83% do total de questões! 
Portanto, se você estiver com o cronograma muito apertado, concentre-se nas medidas de validação, nos fatores que influenciam nos 
valores preditivos de um teste diagnóstico e nos princípios de um rastreamento. 
Posição Tópicos de testes diagnósticos % de contribuição
1° Medidas de validação (sensibilidade, especificidade, VPP, VPN e acurácia) 45%
2° Fatores que influenciam nos valores preditivos de um teste diagnóstico 28%
3° Princípios para a implantação de programas de rastreamentos 10%
4° Curva ROC e escolha de pontos de corte 7%
5° Escolhendo um teste diagnóstico 4,3%
6° Razões de verossimilhança positiva e negativa 3,8%
7° Associação de testes diagnósticos (em série ou em paralelo) 1,4%
8° Conceitos fundamentais (probabilidade pré-teste, pós-teste, entre outros) 0,4%
9° Odds ratio diagnóstico 0,1%
---- Total 100%
Tabela 1 – Tópicos que compõem o tema “testes diagnósticos” e seus percentuais de distribuição. 
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CAPÍTULO
2.0. AS MEDIDAS DE VALIDAÇÃO DE UM TESTE DIAG-
NÓSTICO
A engenharia reversa mostrou que este é o capítulo MAIS importante deste resumo, pois os conceitos 
a seguir correspondem a 45% do total de questões sobre os testes diagnósticos! Portanto, desligue o celular 
e vamos com tudo! 
Vamos conversar sobre as cinco medidas fundamentais para a validação de um teste diagnóstico: sensibilidade, especificidade, valor 
preditivo positivo, valor preditivo negativo e acurácia! E, para deixar este resumo mais divertido, é claro que teremos um storytelling1! 
Suponha que Dr. Marcos, um grande pesquisador brasileiro, tenha desenvolvido um teste rápido para a covid-19. O exame tem por 
objetivo procurar o antígeno do Sars-cov-2 na saliva do paciente. Caso o teste realmente funcione (e seja acurado), ele pode vir a substituir o 
atual padrão-ouro, que é o RT-PCR — afinal, ninguém merece aquele cotonete no nariz, não é mesmo? Porém, para validar o teste de saliva, 
Dr. Marcos precisa comparar os resultados entre os dois testes. 
Por isso, ele aplicou o RT-PCR em 10 professores do Estratégia MED, permitindo que ele discriminasse adequadamente quem estava 
doente e quem estava saudável! A partir disso, aplicou o teste rápido de saliva nos mesmos 10 professores! De posse dos resultados, ele 
comparou os dois testes: 
Figura 1 – Resultados do RT-PCR e do teste rápido de saliva para a covid-19. Observe que o padrão-ouro é o RT-PCR e seus resultados estão expressos nos balões acima 
de cada professor. De acordo com esse teste, temos 5 indivíduos doentes (P, de positivo) e 5 saudáveis (N, de negativo). Porém, cada professor também realizou o teste 
rápido de saliva e seus respectivos resultados foram expressos nas plaquinhas. No grupo dos doentes, observe que o único resultado não concordante foi o do professor 
Victor Fiorini, que foi classificado como falso-negativo. Em contrapartida, temos dois resultados falso-positivos no grupo dos saudáveis: o do professor Bruno Ferraz e o 
da professora Clarissa Cerqueira. 
1 O storytelling é uma técnica em que contamos uma história para que dela o ouvinte consiga aprender conceitos fundamentais. 
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Professor(a)
Resultado 1 
(RT-PCR)
Resultado 2 
(Teste rápido com saliva)
Subgrupo
Maria Tereza Guerra Positivo Positivo Verdadeiro-positivo (VP)
Bruno Buzo Positivo Positivo Verdadeiro-positivo (VP)
Taysa Moreira Positivo Positivo Verdadeiro-positivo (VP)
Thales Thaumaturgo Positivo Positivo Verdadeiro-positivo (VP)
Victor Fiorini Positivo Negativo Falso-negativo (FN)
Tomás Coelho Negativo Negativo Verdadeiro-negativo (VN)
Alexandre Melitto Negativo Negativo Verdadeiro-negativo (VN)
Sérgio Beduschi Negativo Negativo Verdadeiro-negativo (VN)
Bruno Ferraz Negativo Positivo Falso-positivo (FP)
Clarissa Cerqueira Negativo Positivo Falso-positivo (FP)
Porém, a tabela acima está em um formato inadequado! Para sabermos se o teste rápido de saliva realmente pode substituir o RT-PCR, 
precisamos organizar os resultados segundo a famosa tabela de contingência 2 × 2. Então, vamos lá: 
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Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+
Verdadeiro-positivos 
(VP ou “a”) 
(indivíduos doentes 
e com o teste 
diagnóstico positivo)
Falso-positivos (FP ou “b”) 
(indivíduos saudáveis, 
porém com o teste 
diagnóstico positivo)
Total de indivíduos com 
teste diagnóstico positivo 
(VP + FP) ou (a + b)
-
Falso-negativos 
(FN ou “c”) 
(indivíduos doentes, 
porém com o teste 
diagnóstico negativo)
Verdadeiro-negativos 
(VN ou “d”)
(indivíduos saudáveis 
e com o teste 
diagnóstico negativo)
Total de indivíduos com 
teste diagnóstico negativo 
(VN + FN) ou (c + d)
Total
Total de indivíduos 
doentes 
(VP + FN) ou (a + c)
Total de indivíduos 
saudáveis 
(FP + VN) ou (b + d)
População total 
(VP + FN + FP + VN) ou 
(a + b + c + d)
Tabela 1 – Formato da tabela de contingência 2 × 2 utilizada para testes diagnósticos.
É importantíssimoCode ou busque na sua loja de apps.
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Preparei uma lista exclusiva de questões com os temas dessa aula!
Acesse nosso banco de questões e resolva uma lista elaborada por mim, pensada para a sua aprovação.
Lembrando que você pode estudar online ou imprimir as listas sempre que quiser.
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8.0 LISTA DE QUESTÕES
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CAPÍTULO
9.0. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Brasil, Departamento de Atenção Básica, Ministério da Saúde. Cadernos de Atenção Básica – CAB n° 19: Envelhecimento e saúde da Pessoa 
Idosa. Brasília, Distrito Federal, 2006.
2. Labanca L e colaboradores. Triagem auditiva em idosos: avaliação da acurácia e reprodutibilidade do teste do sussurro. Ciência & Saúde 
Coletiva, 22(11):3589-3598, 2017.
3. Sociedade Brasileira de Oncologia Clínica (SBOC). Coleção Leitura Crítica de Artigos Científicos. Capítulo 5: Artigos sobre testes diagnósticos. 
Organizado por Aleida Nazareth Soares e colaboradores. Disponível em: https://www.sboc.org.br/app/webroot/leitura-critica/. Acesso em 
22/07/2020.
4. MINISTÉRIO DA SAÚDE. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Cadernos de Atenção Primária, n. 29: 
Rastreamento – Série A. Normas e Manuais Técnicos. Brasília: Ministério da Saúde, 2010.
5. Stein AT, Zelmanowicz AM, Falavigna M. Capítulo 16: Rastreamento de adultos para tratamento preventivo. In: Medicina Ambulatorial: 
condutas de atenção primária baseadas em evidências. 4ª edição, Editora Artmed, 2014.
6. Ferreira JC e Patino CM. Entendendo os testes diagnósticos. Parte 3. Jornal Brasileiro de Pneumologia 44(1):4-4, 2018. Disponível em: 
https://www.scielo.br/j/jbpneu/a/nHVQM5B33TpNSSJSGDCvm5J/?lang=en. Acesso em 15/09/2021.
7. Sousa MR & Cota GF. Como interpretar um artigo científico? Revista Médica de Minas Gerais 26:e-1781, 2016. Disponível em:. Acesso em 
15/09/2021.
8. Glas AS et al. The diagnostic odds ratio: a single indicator of test performance. Journal of Clinical Epidemiology 56(11):1129-35, 2003. 
Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14615004/. Acesso em 15/09/2021.
9. Lopez M. O processo diagnóstico nas decisões clínicas. Ciência – Arte – Ética. Editora Revinter, 2001.
10. Florkowski CM. Sensitivity, Specificity, Receiver-Operating Characteristic (ROC) Curves and Likelihood Ratios: Communicating the 
Performance of Diagnostic Tests. The Clinical Biochemist Reviews. Vol 29 Suppl (i) August 2008.
11. US Radar Operational Characteristics of Radar Classified by Tactical Application. Naval History and Heritage Command. Disponível em: 
https://www.history.navy.mil/research/library/online-reading-room/title-list-alphabetically/u/operational-characteristics-of-radar-classified-
by-tactical-application.html.
12. Hanover College. Signal Detection Theory - The Classic Radar Operator Example. Disponível em: https://psych.hanover.edu/javatest/sdt/
examples.html. 
https://www.scielo.br/j/jbpneu/a/nHVQM5B33TpNSSJSGDCvm5J/?lang=en
https://www.scielo.br/j/jbpneu/a/nHVQM5B33TpNSSJSGDCvm5J/?lang=en
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14615004/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14615004/
https://www.history.navy.mil/research/library/online-reading-room/title-list-alphabetically/u/operational-characteristics-of-radar-classified-by-tactical-application.html
https://www.history.navy.mil/research/library/online-reading-room/title-list-alphabetically/u/operational-characteristics-of-radar-classified-by-tactical-application.html
https://www.history.navy.mil/research/library/online-reading-room/title-list-alphabetically/u/operational-characteristics-of-radar-classified-by-tactical-application.html
https://psych.hanover.edu/javatest/sdt/examples.html
https://psych.hanover.edu/javatest/sdt/examples.html
https://psych.hanover.edu/javatest/sdt/examples.html
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CAPÍTULO
10.0 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Estrategista, 
Quero parabenizá-lo(a) por ter chegado aqui! Sem sombra de dúvidas, você está mais perto da sua vaga de R1! Como eu sei que pode 
ter ficado uma dúvida ou outra, você pode mandar uma mensagem se desejar. Normalmente respondo no mesmo dia ou, no máximo, no dia 
seguinte. Meu perfil no Instagram é @prof.barbaradalegria. 
Vamos com tudo, porque essa vaga é sua! 
Um forte abraço,
Bárbara D’Alegria. 
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	1.0. ENGENHARIA REVERSA
	2.0. AS MEDIDAS DE VALIDAÇÃO DE UM TESTE DIAGNÓSTICO
	2.1. SENSIBILIDADE
	2.2. ESPECIFICIDADE
	2.3. ACURÁCIA
	2.4. VALORES PREDITIVOS DE UM TESTE DIAGNÓSTICO
	2.4.1. VALOR PREDITIVO POSITIVO
	2.4.1.1. DIFERENÇA ENTRE SENSIBILIDADE E VPP
	2.4.2. VALOR PREDITIVO NEGATIVO
	2.4.2.1. DIFERENÇA ENTRE ESPECIFICIDADE E VPN
	3.0. FATORES QUE INFLUENCIAM NOS VALORES PREDITIVOS DE UM TESTE DIAGNÓSTICO
	3.1. SENSIBILIDADE
	3.2. ESPECIFICIDADE
	3.3. PREVALÊNCIA OU PROBABILIDADE PRÉ-TESTE
	3.4. O PAPEL DO MÉDICO DE FAMÍLIA E COMUMIDADE (GATEKEEPER)
	4.0. AS RAZÕES DE VEROSSIMILHANÇA OU DE PROBABILIDADES
	5.0. A CURVA ROC
	6.0. ESCOLHENDO UM TESTE DIAGNÓSTICO
	7.0. PRINCÍPIOS DE RASTREAMENTO
	8.0 LISTA DE QUESTÕES
	9.0. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
	10.0 CONSIDERAÇÕES FINAISque você conheça a posição de cada um dos subgrupos acima na tabela. Essas posições não podem ser trocadas. 
Ainda, observe que algumas bancas chamam o subgrupo dos verdadeiro-positivos de grupo “a”, os falso-positivos de “b” e assim por diante. 
Agora, observe como fica a tabela de contingência 2 × 2 do estudo que envolveu os professores do EMED: 
Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 FN + VN = 4
Total VP + FN = 5 FP + VN = 5 VP + FN+ FP + VN = 10
Agora, sim, estamos prontos! Vamos ajudar o Dr. Marcos a calcular os parâmetros de validação! Acompanhe a seguir.
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2.1. SENSIBILIDADE
De forma geral, a sensibilidade é a capacidade do teste de detectar a presença da doença quando ela realmente existe.
Do ponto de vista matemático, pode ser definida como a proporção de verdadeiro-positivos (VP) em relação ao total de indivíduos 
doentes (VP + FN). Logo: 
Sensibilidade = Verdadeiro - positivos (VP) × 100
Número total de indivíduos doentes (VP + FN)
Observe que APENAS os indivíduos doentes são avaliados! Portanto, trabalhamos com os dados da 1ª coluna da tabela. No caso do 
experimento com os professores do Estratégia MED, temos que: 
Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 FN + VN = 4
Total VP + FN = 5 FP + VN = 5 VP + FN + FP + VN = 10
Portanto, este é o cálculo da sensibilidade: 
Figura 2 – A sensibilidade é a proporção de verdadeiro-positivos (VP) em relação ao total de indivíduos doentes (verdadeiro-positivos + falso-negativos). 
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Geralmente, multiplicamos o resultado por 100 para expressarmos a sensibilidade em porcentagem: 
Sensibilidade = 0,8 × 100 = 80%
Portanto, a cada 100 indivíduos doentes, 80 são identificados pelo novo teste diagnóstico.
Fique atento(a), porque a sensibilidade também pode aparecer como um conceito probabilístico:
É a probabilidade de o indivíduo apresentar um resultado positivo no teste diagnóstico, dado que ele tem a doença.
Observe que existe uma condição para o resultado ser positivo: estar doente. Portanto, a sensibilidade pode ser considerada 
uma probabilidade condicional. 
É importante frisar que não existe teste diagnóstico que seja 100% sensível. Atualmente, até existem testes muito sensíveis, que 
ultrapassam os 99% de sensibilidade (por exemplo, 99,1%, ou 99,5%), mas nada de 100%! Portanto, sempre existirão aqueles indivíduos que 
estão doentes, mas não são reconhecidos, ou seja, os falso-negativos. 
E por falar em falso-negativos, a proporção deles no grupo dos doentes pode ser calculada por meio da seguinte fórmula: 
• sensibilidade + proporção de falso-negativos no grupo dos doentes = 100%.
• proporção de falso-negativos no grupo dos doentes = (100 - sensibilidade) = 100 - 80 = 20%. 
Observe ainda que, se a sensibilidade aumentar, automaticamente o número de falso-negativos diminuirá, já que o número de doentes 
não muda!
 
Quanto maior for a sensibilidade, menor será o número de falso-negativos!
Um detalhe importante: a proporção de falso-negativos (FN) a que estamos nos referindo aqui é aquela calculada no grupo dos doentes 
e que tem relação direta com a sensibilidade! Isso porque também é possível calcular a proporção de FN no grupo dos resultados positivos. 
No estudo do Dr. Marcos, essa proporção seria igual a:
• proporção de falso-negativos no grupo dos resultados negativos = [FN/(VP + FN)] × 100
• proporção de falso-negativos no grupo dos resultados negativos = [1/4] × 100 = 25%
Justamente porque é possível calcularmos duas proporções de falso-negativos, as bancas não costumam solicitar o cálculo delas. 
Apenas trouxemos esse conceito aqui para que você entenda a relação entre sensibilidade e falso-negativo. Nas provas, quando as bancas 
desejam o cálculo do FN, costumam solicitá-lo em número absoluto, para não confundir o candidato. No caso do estudo com os professores 
do EMED, o número absoluto de falso-negativos é igual a 1!
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2.2. ESPECIFICIDADE
De forma geral, definimos que a especificidade é a capacidade do teste de detectar a ausência de doença quando ela realmente 
não existe.
Do ponto de vista matemático, a especificidade pode ser definida como a proporção de verdadeiro-negativos (VN) em relação ao total 
de indivíduos saudáveis (VN + FP). Logo: 
 Especificidade = Verdadeiro - negativos (VN) × 100
 Número total de indivíduos saudáveis (VN + FP)
Observe que APENAS os indivíduos saudáveis são avaliados. Portanto, trabalhamos com os dados da 2ª coluna da tabela. Lembre-se 
de que na sensibilidade é o oposto, apenas os doentes são analisados. No caso do nosso experimento com os professores do Estratégia MED, 
temos que:
Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ 4 2 6
- 1 3 4
Total 5 5 10
Portanto, este é o cálculo da especificidade no estudo do Dr. Marcos: 
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Figura 3 – A especificidade é a proporção de verdadeiro-negativos (VN) em relação ao total de indivíduos saudáveis (verdadeiro-negativos + falso-positivos).
Geralmente, multiplicamos o resultado por 100 para expressarmos a especificidade em porcentagem: 
Especificidade = (3/5) × 100 = 60%
Logo, a cada 100 indivíduos saudáveis, 60 são reconhecidos pelo novo teste diagnóstico. 
Assim como vimos para a sensibilidade, a especificidade também pode aparecer como um conceito probabilístico: 
É a probabilidade de um indivíduo apresentar resultado negativo no teste diagnóstico, dado que ele NÃO tem a doença.
Veja que aqui também existe uma condição para o resultado ser negativo: estar saudável. Portanto, a especificidade também 
é uma probabilidade condicional.
Assim como não existe um teste que seja 100% sensível, também não existem testes com 100% de especificidade. Por isso, como nem 
todos os indivíduos saudáveis serão totalmente reconhecidos, sempre existirá uma parcela de falso-positivos. 
A proporção de falso-positivos (FP) no grupo dos saudáveis pode ser calculada diretamente a partir da especificidade. Por exemplo, 
como a especificidade foi igual a 60%, então a proporção de falso-positivos só pode ser 40%, pois esses dois subgrupos resultam em 100% 
dos indivíduos saudáveis: 
• especificidade + proporção de falso-positivos no grupo dos saudáveis = 100%.
• proporção de falso-positivos no grupo dos saudáveis = (100 - especificidade) = 100 - 60 = 40%. 
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Veja que, se a especificidade aumentar, automaticamente o número de falso-positivos diminuirá, já que o número de saudáveis 
não muda! 
Por isso, quanto maior for a especificidade, menor será o número de falso-positivos!
Um destaque importante: neste tópico, estamos falando sobre a proporção de falso-positivos dentro do grupo dos indivíduos 
saudáveis! Essa proporção muda se considerarmos o grupo dos resultados positivos! Por exemplo, se tomarmos como base esse último 
grupo, encontraremos uma proporção de FP igual a 33,3%: 
Proporção de falso-positivos dentro do grupo dos resultados positivos = (2/6) × 100 = 33,3%.
Porém, assim como as bancas não cobram o cálculo da proporção de falso-negativos, elas também não cobram a proporção de falso-
positivos, mas sim o valor absoluto deles! No caso do experimento do Dr. Marcos, esse valor é igual a 2! 
2.3. ACURÁCIA
Em testes diagnósticos, a acurácia é a capacidade do teste de mensurar corretamente o estadode saúde do indivíduo. Por isso, um 
teste acurado é um instrumento que separa corretamente os saudáveis e os doentes. Ainda, a acurácia pode ser calculada da seguinte forma:
Acurácia = verdadeiro-positivos (VP) + verdadeiro-negativos (VN) × 100
população total (VP + VN + FP + FN)
Veja que o numerador é a soma dos verdadeiro-positivos (VP) com os verdadeiro-negativos (VN). E agora você já entendeu por que 
foi tão importante aprendermos sobre a sensibilidade e a especificidade: porque são essas as propriedades que determinam quantos VP e 
quantos VN serão identificados pelo teste! 
Portanto, um teste com sensibilidade e especificidade elevadas apresentará uma acurácia igualmente elevada!
Observe que o cálculo é feito “na diagonal” da tabela. No estudo de acurácia do Dr. Marcos, temos que: 
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Figura 4 – A acurácia é a proporção de resultados corretos (positivos + negativos) fornecidos pelo teste diagnóstico. O numerador é composto pela soma dos verdadeiro-
positivos com os verdadeiro-negativos e o denominador é o total de indivíduos avaliados.
Geralmente, multiplicamos o resultado por 100 para expressarmos a acurácia em porcentagem: 
Acurácia = (4 + 3) × 100 = 70%
10 
Portanto, o teste rápido de saliva acerta 70% dos diagnósticos que realiza!
Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 VN + FN = 4
Total VP + FN = 5 VN + FP = 5 VP + FP + VN + FN = 10
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2.4. VALORES PREDITIVOS DE UM TESTE DIAGNÓSTICO
Observe algo muito interessante: para os cálculos da 
sensibilidade, especificidade e acurácia, foi necessário que 
soubéssemos exatamente quem estava doente e quem estava 
saudável, certo? No entanto, no dia a dia, não é isso que acontece. 
A grande verdade é que, quando um indivíduo entra no nosso 
consultório, nós não sabemos se ele está doente ou não. 
Nesse sentido, os valores preditivos propõem-se a fazer 
o caminho inverso da sensibilidade e da especificidade: eles 
tentam predizer a presença (ou a ausência) da doença a partir do 
resultado obtido. 
Por exemplo, dado que um resultado foi positivo, qual é a 
probabilidade de o indivíduo estar doente? E dado que o resultado 
foi negativo, qual é a probabilidade de o indivíduo realmente estar 
saudável? As respostas para essas perguntas são, respectivamente, 
o valor preditivo positivo (VPP) e o valor preditivo negativo (VPN).
2.4.1. VALOR PREDITIVO POSITIVO
De forma geral, definimos o valor preditivo positivo (VPP) 
como a probabilidade de um resultado positivo pertencer, de 
fato, a um indivíduo doente.
Ou seja, quando nos depararmos com um resultado positivo, 
qual é a probabilidade de que aquele indivíduo realmente esteja 
doente? A resposta é o VPP! 
Do ponto de vista matemático, o VPP pode ser definido 
como a proporção de verdadeiro-positivos (VP) em relação ao 
número total de resultados positivos (VP + FP). Logo: 
VPP = Verdadeiro-positivos (VP) × 100
Número total de resultados positivos (VP + FP)
Observe que APENAS os resultados positivos são avaliados! Portanto, trabalhamos com os dados da primeira linha da tabela. Voltando 
para o estudo do Dr. Marcos, o VPP seria calculado da seguinte forma: 
Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 FN + VN = 4
Total VP + FN = 5 FP + VN = 5 VP + FP + FN + VN 10
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Figura 5 – O valor preditivo positivo (VPP) é a proporção de verdadeiro-positivos (VP) em relação ao total de resultados positivos (verdadeiro-negativos + falso-positivos).
Geralmente, multiplicamos o resultado por 100 para que o VPP possa ser expresso em porcentagem: 
VPP = (4/6) × 100 = 66,7%
Portanto, a cada 100 resultados positivos, 67% (aproximadamente) realmente indicam a presença da doença.
2.4.1.1. DIFERENÇA ENTRE SENSIBILIDADE E VPP
É possível diferenciarmos essas medidas de três formas: 
• pela fórmula matemática; 
• pela posição dos subgrupos na tabela de contingência 2 × 2; 
• pelo conceito probabilístico. 
Vamos começar pela fórmula matemática! 
Grave isto: o VPP e a sensibilidade utilizam o mesmo numerador, os verdadeiro-positivos, porém os denominadores são diferentes! 
Enquanto a sensibilidade utiliza os falso-negativos (FN) no denominador, o VPP utiliza os falso-positivos (FP)! Isso porque a sensibilidade é 
a proporção de verdadeiro-positivos no grupo dos doentes, enquanto o VPP calcula a mesma proporção no grupo dos resultados positivos! 
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• Sensibilidade = valores disponibilizados na 1ª coluna (vertical) = grupo dos doentes. 
• VPP = valores disponibilizados na 1ª linha (horizontal) = grupo dos resultados positivos. 
Uma dica: se der branco na hora da prova, lembre-se de que a fórmula do valor preditivo Positivo só utiliza os 
subgrupos positivos: VP e FP (veja a próxima ilustração).
Em relação à posição dos subgrupos na tabela de 
contingência 2 × 2: 
Para o cálculo da sensibilidade, nós utilizamos os valores que 
estão na 1ª coluna da tabela de contingência 2 × 2, ou seja, os dados 
da vertical, pois são eles que correspondem ao grupo dos doentes. 
Em contrapartida, para o cálculo do VPP, nós utilizamos os valores 
que estão na 1ª linha da tabela, ou seja, dados na horizontal, pois 
são eles que correspondem ao grupo dos resultados positivos. 
Figura 6 – Sensibilidade e VPP na tabela de contingência 2 × 2. A sensibilidade é calculada com os valores disponibilizados na 1ª coluna da tabela (isto 
é, na vertical), enquanto o VPP é calculado com os valores disponibilizados na 1ª linha (isto é, na horizontal).
Em relação ao conceito probabilístico: 
Estabelecer a diferença entre a sensibilidade e o VPP, do ponto de vista probabilístico, é o que traz mais confusão para o 
candidato, mas vamos com calma para que você consiga entender! 
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Como vimos, a sensibilidade é a probabilidade de o resultado do teste diagnóstico vir positivo, dado que o indivíduo está doente. 
Portanto, observe que nós conhecemos o estado de saúde do indivíduo (ele está doente), mas desconhecemos o resultado do teste diagnóstico 
(não sabemos se foi positivo ou negativo). É justamente a probabilidade de ter vindo positivo que queremos calcular. 
Resumindo: sensibilidade é a probabilidade de um indivíduo doente apresentar um resultado positivo. Conhecemos o estado 
de saúde do paciente (doente), mas não conhecemos o resultado do teste. 
O VPP é justamente o contrário da sensibilidade: é a probabilidade de um indivíduo estar doente, dado que o resultado do seu exame 
veio positivo. Logo, observe que nós desconhecemos o estado de saúde do indivíduo (isto é, não sabemos se ele está saudável ou doente), 
mas conhecemos o resultado do seu exame: foi positivo. É justamente a probabilidade de o indivíduo estar doente que queremos calcular!
Resumindo: valor preditivo positivo é a probabilidade de um resultado positivo pertencer a um indivíduo doente. Não 
conhecemos o estado de saúde do paciente, mas conhecemos o resultado do teste (positivo). 
Para não confundir sensibilidade com VPP na hora da prova, basta você perguntar o seguinte: 
“Eu conheço o estado de saúde do paciente?” e “Eu conheço o resultado do teste diagnóstico?”
Se as respostas para as perguntas acima forem, respectivamente, sim e não, você está diante da sensibilidade.
Porém se as respostas forem não e sim, então você está diante do VPP. 
Conhecemos o estado de 
saúde do indivíduo?
Conhecemos o resultado do seu 
testediagnóstico?
SENSIBILIDADE SIM, ele está doente NÃO
VPP NÃO SIM, foi positivo
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Figura 7 – Diferença entre sensibilidade e valor preditivo positivo do ponto de vista probabilístico. Na sensibilidade, conhecemos o estado de saúde do paciente (doente), 
mas desconhecemos o resultado do teste diagnóstico (positivo ou negativo?). No VPP é o oposto: desconhecemos o estado de saúde do paciente (saudável ou doente?), 
mas conhecemos o resultado do teste (positivo).
2.4.2. VALOR PREDITIVO NEGATIVO
De forma geral, definimos o VPN como a probabilidade de um resultado negativo pertencer, de fato, a um indivíduo saudável.
Ou seja, quando nos depararmos com um resultado negativo, qual é a probabilidade de que aquele indivíduo realmente esteja 
saudável? A resposta é o VPN! 
Do ponto de vista matemático, o VPN pode ser definido como a proporção de verdadeiro-negativos (VN) em relação ao total de 
resultados negativos (VN + FN). Logo: 
VPN = Verdadeiro-negativos (VN) × 100
Número total de resultados negativos (VN + FN)
Observe que APENAS os resultados negativos são levados em consideração! Portanto, precisamos trabalhar com os dados disponíveis 
na segunda linha da tabela. 
No estudo de acurácia com os professores do Estratégia MED, o VPN será igual a: 
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Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 VN + FN = 4
Total VP + FN = 5 FP + VN = 5 VP + FP + VN + FN = 10
Figura 8 – O valor preditivo negativo (VPN) é a proporção de verdadeiro-negativos (VN) em relação ao total de resultados negativos (verdadeiro-negativos + falso-negativos).
Geralmente, multiplicamos o resultado por 100 para que o VPN possa ser expresso em porcentagem: 
VPN = (3/4) × 100 = 75%
Portanto, a cada 100 resultados negativos, apenas 75% pertencem a indivíduos realmente saudáveis.
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2.4.2.1. DIFERENÇA ENTRE ESPECIFICIDADE E VPN
O valor preditivo negativo e a especificidade também podem ser diferenciados pela(o): 
• fórmula matemática; 
• posição dos subgrupos na tabela de contingência 2 × 2;
• conceito probabilístico. 
Vamos começar pela diferença entre as fórmulas matemáticas. 
Guarde isto: a especificidade calcula a proporção dos verdadeiro-negativos (VN) no grupo dos indivíduos saudáveis, enquanto o 
VPN calcula essa mesma proporção no grupo dos resultados negativos! Portanto, os numeradores dessas duas medidas são iguais, mas os 
denominadores são diferentes! Enquanto a especificidade utiliza os falso-positivos (FP) no denominador, o VPN utiliza os falso-negativos (FN)!
Uma dica: se der branco na hora da prova, lembre-se de que a fórmula do valor preditivo Negativo só utiliza os 
subgrupos negativos: VN e FN (veja próxima ilustração).
Em relação à posição na tabela de contingência 2 × 2: 
Para o cálculo da especificidade, nós utilizamos os valores que estão na 2ª coluna da tabela de contingência 2 × 2, pois são eles que 
formam o grupo dos saudáveis. Em contrapartida, para o cálculo do VPN, nós utilizamos os valores que estão na 2ª linha da tabela, pois são 
eles que formam o grupo dos resultados negativos. 
Resumindo: 
• Especificidade = valores disponibilizados na 2ª coluna (vertical) = grupo dos saudáveis. 
• VPN = valores disponibilizados na 2ª linha (horizontal) = grupo dos resultados negativos. 
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Figura 9 – Especificidade × VPN. Observe que a especificidade é calculada a partir dos valores da 2ª coluna, isto é, “na vertical” da tabela (dividimos o número de 
verdadeiro-negativos pelo total de indivíduos saudáveis). Em contrapartida, o VPN é calculado com os valores na 2ª linha, isto é, na “horizontal” da tabela (dividimos o 
número de verdadeiro-negativos pelo total de indivíduos com resultado negativo no teste).
Em relação ao conceito probabilístico: 
A especificidade é a probabilidade de o resultado ser negativo, dado que o indivíduo está saudável. Veja que interessante: na 
especificidade, nós conhecemos o estado de saúde do indivíduo (ele está saudável), mas desconhecemos o resultado do teste diagnóstico 
(isto é, não sabemos se foi positivo ou negativo) e é justamente a probabilidade de o resultado vir negativo que queremos calcular. 
Resumindo: especificidade é a probabilidade de um indivíduo saudável apresentar um resultado negativo.
Nós conhecemos o estado de saúde do indivíduo (saudável), mas não conhecemos o resultado do teste diagnóstico. 
Em contrapartida, como vimos, o VPN é a probabilidade de um indivíduo estar saudável, dado que o resultado do seu exame foi 
negativo. Aqui ocorre o oposto do que vimos para a especificidade: nós desconhecemos o estado de saúde do indivíduo (isto é, não sabemos 
se ele está saudável ou doente), mas conhecemos o resultado do teste diagnóstico (negativo) e é justamente a probabilidade de o indivíduo 
estar saudável que queremos calcular. 
Resumindo: valor preditivo negativo é a probabilidade de um resultado negativo estar certo. 
Nós não conhecemos o estado de saúde do indivíduo (saudável ou doente?), mas conhecemos o resultado do teste 
diagnóstico (negativo). 
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Figura 10 – Diferença entre especificidade e VPN. Observe que, na especificidade, nós conhecemos o estado de saúde do indivíduo (ele está saudável), mas desconhecemos 
o resultado do seu teste diagnóstico (positivo ou negativo?) e é justamente a probabilidade de vir negativo que queremos calcular. Em contrapartida, no VPN, nós 
conhecemos o resultado do teste diagnóstico (foi negativo), mas desconhecemos seu estado de saúde (saudável ou doente?) e é justamente a probabilidade de ele estar 
saudável que queremos calcular, dado que o resultado foi negativo. 
Por meio da tabela de contingência 2 × 2, também é possível encontrarmos a prevalência da doença ou a probabilidade pré-teste na 
população estudada! Para isso, basta dividirmos o número total de doentes (VP + FN) pelo total de indivíduos testados (VP + FP + VN + FN). 
No caso do estudo do Dr. Marcos, teríamos a seguinte PPT: 
Na hora da prova, para não confundir especificidade com VPN, basta você perguntar o seguinte: 
“Eu conheço o estado de saúde do paciente?” “Eu conheço o resultado do teste diagnóstico?”. 
Se as respostas para as perguntas acima forem, respectivamente, sim e não, você está diante da especificidade. 
Porém, se as respostas forem não e sim, então você está diante do VPN. 
Conhecemos o estado de 
saúde do indivíduo?
Conhecemos o resultado do 
seu teste diagnóstico?
ESPECIFICIDADE SIM, ele está saudável NÃO
VPN NÃO SIM, foi negativo
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Prevalência ou probabilidade pré-teste = Número total de doentes (VP + FN) × 100 
População total (VP + FP + VN + FN)
Prevalência ou probabilidade pré-teste = 5 × 100 = 50%
10
Logo, se um dos professores do Estratégia MED entrasse no seu consultório sem que você soubesse o diagnóstico, a 
probabilidade inicial de ele ter covid-19, considerando sua população de origem, seria de 50%. 
A seguir, você encontrará um resumo conceituando as principais medidas de validação, as fórmulas 
utilizadas, bem como a posição dos subgrupos utilizados para os cálculos! Aproveite! 
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Figura 11 – Resumãocom as cinco principais medidas de validação dos testes diagnósticos, suas características e suas fórmulas.
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CAPÍTULO
3.0. FATORES QUE INFLUENCIAM NOS VALORES 
PREDITIVOS DE UM TESTE DIAGNÓSTICO
A engenharia reversa mostrou que este tópico também DESPENCA nas provas de Residência Médica, 
contribuindo com 28% das questões! Portanto, prepare-se para garantir mais pontos na sua prova! 
Existem três fatores que influenciam nos valores preditivos de um teste diagnóstico, a saber: sensibilidade, especificidade e prevalência 
ou probabilidade pré-teste da doença. Vamos começar pela sensibilidade! 
3.1. SENSIBILIDADE
Figura 12 – A sensibilidade influencia no número de falso-negativos. (1) O primeiro binóculo apresenta uma sensibilidade de apenas 50%, o que só permite a visualização 
de metade dos indivíduos doentes; logo, temos 3 VP e 3 FN. (2) Agora, temos um binóculo com 83,3% de sensibilidade! Com esse aumento, teremos 5 VP e apenas 1 FP. 
Veja que, conforme a sensibilidade aumenta, o número de FN diminui. Para enxergar com detalhes, amplie até o zoom de 150%.
De forma geral, quanto mais sensível for um teste diagnóstico, 
menor será o número de falso-negativos. Consequentemente, 
maior será seu valor preditivo negativo. 
Para você entender, vamos usar uma analogia. Suponha 
que estamos em cima de uma colina e precisamos avaliar 6 
indivíduos. Eu sei que todos estão doentes, mas eu não contei 
nada disso a você. Eu apenas entreguei um binóculo e pedi para 
que você contabilizasse quantos doentes existem naquele grupo 
de 6 pessoas. 
Porém existe um detalhe importantíssimo: o binóculo só 
permite a identificação de 50% dos doentes. Em outras palavras, 
essa é a sensibilidade dele. Portanto, se o binóculo só permite a 
identificação de metade dos doentes, então você só identificará 3 
indivíduos doentes! Logo, teremos 3 verdadeiro-positivos (VP) e 3 
falso-negativos (FN). 
Agora suponha que troquemos o binóculo. Em vez de um 
com sensibilidade igual a 50%, vamos utilizar um instrumento 
com melhor performance, isto é, com 83,3% de sensibilidade! 
Opa! Agora você conseguirá identificar 5 indivíduos dos 6 que 
estão doentes! Portanto, serão 5 verdadeiro-positivos e apenas 
1 falso-negativo! 
Perceba que o aumento da sensibilidade diminui o número 
de falso-negativos, conforme adiantamos no tópico 3.3!
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Agora vem o voo da coruja! 
Se o aumento da sensibilidade diminui o número de falso-negativos, isso significa que, 
se o teste fornecer um resultado negativo, é alta a probabilidade de que ele seja verdadeiro! 
Afinal, o número de falso-negativos é muito baixo! E veja: o valor preditivo negativo é justamente 
a probabilidade de um resultado negativo ser verdadeiro! Portanto, ao aumentarmos a 
sensibilidade, aumentamos o valor preditivo negativo! 
Figura 13 – Quanto maior for a sensibilidade de um teste diagnóstico, menor será a parcela de falso-negativos e maior será o valor preditivo negativo. De igual forma, 
quanto menor for a sensibilidade do teste, maior será a parcela de falso-negativos e menor será o valor preditivo negativo.
Vamos estudar, a seguir, a especificidade! Ela influencia no valor preditivo positivo! 
3.2. ESPECIFICIDADE
De forma geral, quanto mais específico for um teste 
diagnóstico, menor será o número de falso-positivos. 
Consequentemente, maior será seu valor preditivo positivo. 
Para você entender, vamos usar outra analogia. Suponha 
que estamos em cima de uma colina e precisamos avaliar mais 6 
indivíduos, sendo que todos estão saudáveis! Primeiro, utilizamos 
um binóculo com 34% de especificidade. Observe que essa não 
foi uma boa escolha, porque, dos 6 indivíduos saudáveis, apenas 
2 foram reconhecidos. Em outras palavras, temos 2 verdadeiro-
negativos, mas 4 falso-positivos! 
Agora suponha que vamos utilizar um instrumento que 
apresenta 67% de especificidade – ou seja, houve um aumento 
nessa característica do binóculo! Veja que, dos 6 indivíduos 
saudáveis, agora temos 4 verdadeiro-negativos e apenas 2 falso-
positivos (FP). Ou seja, diminuímos o número de falso-positivos 
de 4 para 2! 
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Figura 14 – A especificidade influencia no número de falso-negativos. (1) O primeiro binóculo apresenta uma especificidade de apenas 34%, o que só permite reconhecer 
34% da população saudável. Portanto, em um grupo de 6 pessoas, teremos 2 VP e 4 FN. (2) Agora, temos um binóculo com 67% de especificidade! Com esse aumento, 
teremos 4 VP e apenas 2 FP. Veja que, conforme a sensibilidade aumenta, o número de FN diminui. Para enxergar com detalhes, amplie até o zoom de 150%.
Agora vem o voo da coruja! 
Se o aumento da especificidade diminui o número de falso-positivos, isso significa que 
um resultado positivo tem alta probabilidade de ser verdadeiro. Afinal, é baixo o número de 
falso-positivos! E veja: o valor preditivo positivo é justamente a probabilidade de um resultado 
positivo ser verdadeiro! Portanto, ao aumentarmos a especificidade, aumentamos o valor 
preditivo positivo! 
Figura 15 – Quanto maior for a especificidade de um teste diagnóstico, menor será a parcela de falso-positivos e maior será o valor preditivo positivo. De igual forma, 
quanto menor for a especificidade do teste, maior será a parcela de falso-positivos e menor será o valor preditivo positivo.
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Como vimos, para a maioria das questões de Residência 
Médica, a probabilidade pré-teste é a prevalência da doença na 
localidade em que o paciente vive.
Nesse sentido, ao utilizarmos um mesmo teste diagnóstico 
em localidades diferentes, encontraremos valores preditivos 
também diferentes em cada cidade em que o teste foi aplicado. 
De forma geral: 
• A prevalência ou probabilidade pré-teste é diretamente 
Os conceitos a seguir DESPENCAM nas provas de acesso direto ao R1. Portanto, desligue o celular, 
porque a coruja vai voar! 
3.3. PREVALÊNCIA OU PROBABILIDADE PRÉ-TESTE
Figura 16 – Suponha que a cidade de Monte Alto apresenta 40% de prevalência de uma doença Z, enquanto Ouro Nobre apresenta 60%. Observe que, se levarmos o 
teste diagnóstico de Monte Alto para Ouro Nobre, a prevalência (ou probabilidade pré-teste) aumenta. A partir disso, o VPP também aumenta, enquanto o VPN diminui. 
Porém, se trouxermos de volta o teste de Ouro Nobre para Monte Alto, a prevalência diminuirá. Consequentemente, o VPP também diminuirá e o VPN aumentará.
proporcional ao valor preditivo positivo (VPP), ou 
seja, conforme a prevalência aumenta, o VPP também 
aumenta e vice-versa. 
• A prevalência ou probabilidade pré-teste é indiretamente 
proporcional ao valor preditivo negativo (VPN), ou seja, 
conforme a prevalência aumenta, o VPN também diminui 
e vice-versa. 
A imagem a seguir expressa exatamente o que acabamos de 
falar, mas de forma gráfica. Observe que as relações estabelecidas 
entre a probabilidade pré-teste e os valores preditivos admitem 
proporcionalidade, mas não são lineares. Por exemplo, veja que 
pequenos aumentos da prevalência (de 0 para 20%) promovem um 
aumento significativo do VPP (de 10 para 80%), mas não diminuem 
tanto o VPN (aproximadamente de 100 para 90%). Em contrapartida, 
para prevalências superiores a 50%, o VPP já não aumenta tanto e o 
VPN começa a reduzir de forma mais significativa. 
Este gráfico já foi cobrado algumas vezes nas provas de 
Residência Médica! 
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Figura 17 – Influência da probabilidade pré-teste (ou prevalência) de uma doença nos valorespreditivos de um teste diagnóstico. Observe que quanto maior for a 
prevalência, maior será o valor preditivo positivo e menor será o valor preditivo negativo. Portanto, a prevalência é diretamente proporcional ao VPP, mas inversamente 
proporcional ao VPN. Modificado a partir de GORDIS, Leon. Epidemiologia. 5. ed. Rio de Janeiro: Editora Thieme Revinter, 2017, p. 102.
Agora, veja que interessante: observe que estamos 
considerando a probabilidade pré-teste como sinônimo da 
prevalência da doença! Isso é verdade para a maioria das questões 
de Residência Médica, mas fique atento(a) aos comandos da banca! 
Pode ser que, ao invés de comparar cidades diferentes, como fizemos 
anteriormente, ela compare grupos específicos da população.
Por exemplo, a probabilidade pré-teste de neoplasia de 
próstata será maior em homens com idade superior a 50 anos 
e história familiar positiva quando comparada ao grupo dos 
homens mais jovens e sem história familiar para a doença, pois 
a prevalência da doença é maior naquele primeiro subgrupo. O 
mesmo acontece com a doença arterial coronariana, que é mais 
comum em indivíduos mais velhos do que jovens. 
De igual forma, a probabilidade pré-teste de uma 
determinada doença é sempre maior em grupos formados por 
indivíduos sintomáticos do que em assintomáticos! É por isso 
que a probabilidade pré-teste diminui em rastreamentos, pois 
trabalhamos essencialmente com pessoas sem sintomas. 
Enquanto a prevalência da doença pode ser considerada a probabilidade pré-teste, para as provas de 
Residência Médica, os valores preditivos podem ser considerados as probabilidades pós-teste! Mas, atenção: na 
“vida real”, a literatura epidemiológica não é consensual sobre isso (Medronho et al., 2009; Florkowski CM, 2008; 
Lopez M, 2001). 
Além disso, a maioria das bancas assume que a probabilidade pré-teste é igual à prevalência da doença 
na população geral. Porém, fique sempre atento(a), porque a banca pode comparar subgrupos: sintomáticos x 
assintomáticos, probabilidade pré-teste do câncer de mama acima de 40 anos x abaixo de 40 anos, doença arterial coronariana 
em grupos de risco x grupos sem risco, e assim por diante. 
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Por último, mas não menos importante, é válido frisar que a probabilidade pré-teste NÃO influencia na sensibilidade e na especificidade 
de um teste diagnóstico! A sensibilidade e a especificidade são propriedades intrínsecas do teste diagnóstico e só são alteradas se o ponto 
de corte do teste for alterado! Porém, uma pegadinha MUITO comum nas provas é dizer que a mudança da probabilidade pré-teste é capaz 
de alterar as propriedades supracitadas!
Por tudo o que foi exposto, é possível entendermos que a escolha de um teste diagnóstico 
NÃO deve ser baseada nos seus valores preditivos, uma vez que eles mudam de acordo com a 
prevalência da doença! Nesse sentido, para as provas de Residência, essa escolha será baseada 
na sensibilidade e especificidade do teste e, para a “vida real”, saiba que a melhor forma de 
escolhermos um teste é por meio de suas razões de verossimilhança. Primeiro porque elas 
combinam a sensibilidade e a especificidade do teste em uma única medida. Segundo porque 
elas também não são influenciadas pela prevalência da doença. Falaremos mais sobre esse 
assunto no capítulo 6.0.
3.4. O PAPEL DO MÉDICO DE FAMÍLIA E COMUMIDADE (GATEKEEPER)
A Atenção Primária à Saúde (APS) é a porta preferencial do sistema de saúde e é onde resolvemos de 80 e 90% dos casos clínicos de 
uma população. Portanto, apenas 10 a 20% dos problemas são encaminhados para os outros níveis de atenção. 
 O Médico de Família e Comunidade é justamente o especialista que está na porta de entrada do sistema e que faz esse papel de filtro, 
também conhecido como porteiro ou guardião dos portões (em inglês, gatekeeper). Ele avalia todos os problemas que surgem em uma 
Unidade Básica de Saúde, resolve a maioria deles e encaminha apenas aqueles indivíduos que realmente apresentam necessidade de uma 
consulta com o especialista focal2. 
Esse encaminhamento assertivo, realizado pelo MFC, no sentido de encaminhar apenas o que é necessário, faz com que a 
probabilidade pré-teste da doença aumente nos setores secundário e terciário. 
Por exemplo, suponha que a cidade de Arumã apresente uma prevalência de câncer gástrico igual a 15%. Agora, considere que um 
paciente com essa doença compareceu a uma das unidades básicas da região para ser atendido por Carlos, um MFC muito competente. 
Por sua vez, esse profissional detectou sinais de alarme como emagrecimento importante e epigastralgia com despertar noturno, o que 
fez com que ele encaminhasse o paciente para um serviço de Gastroenterologia em um hospital de referência! Afinal, o paciente tem alta 
probabilidade de ter a doença! 
Porém, outros Médicos de Família de Arumã estão agindo da mesma forma! Eles estão encaminhando para o mesmo serviço apenas 
aqueles casos com elevada suspeição da doença! Portanto, apesar de os casos de câncer gástrico estarem diluídos na população geral, eles 
serão concentrados no serviço de Gastroenterologia, porque os encaminhamentos foram realizados de forma assertiva! Logo, a prevalência 
daquela neoplasia, naquele serviço, será superior a 15%!
2 Enquanto o Médico de Família e Comunidade é considerado um especialista de caráter geral, uma vez que atende diversos problemas clínicos, o especialista focal é aquele que atua focando em um determinado 
órgão ou sistema. É o caso dos Cardiologistas, que focam no sistema cardíaco, dos Pneumologistas, que focam no sistema pulmonar, e assim por diante.
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Resumindo: haverá um aumento da probabilidade pré-teste do câncer gástrico no serviço secundário. E, se a prevalência da 
doença aumenta, o VPP também aumenta e o VPN diminui! 
Observe que esse aumento da probabilidade pré-teste só acontece se os encaminhamentos forem pertinentes! Se eles forem feitos 
sem critérios, serão encaminhados pacientes com baixa probabilidade de terem a doença e não vamos observar o aumento da prevalência da 
enfermidade no nível secundário. 
Figura 18 – Papel do Médico de Família e Comunidade como gatekeeper (ou porteiro) na porta do sistema de saúde. O fato de o MFC só encaminhar aquilo que é 
estritamente necessário facilita (e muito) o diagnóstico fornecido pelo especialista focal, especialmente quando o resultado do teste diagnóstico for positivo. Por 
exemplo, suponha que uma determinada doença tenha probabilidade pré-teste igual a “A” na população geral. Observe que, quando um paciente é encaminhado da APS 
para a atenção secundária, a probabilidade pré-teste da doença aumenta (ela passa a ser “B”), sendo que B > A. Como a prevalência da doença aumenta, o VPP também 
aumenta, enquanto o VPN diminui.
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Segundo Medronho e colaboradores (2009), uma razão de verossimilhança é:
A razão entre a probabilidade de um determinado resultado entre os doentes e a probabilidade daquele mesmo resultado 
entre os saudáveis! 
Em outras palavras, o objetivo é saber quantas vezes um determinado resultado é mais comum em indivíduos doentes do que em 
indivíduos saudáveis. Para isso, vamos confrontar o grupo dos doentes com o dos saudáveis:
RV = probabilidade de um indivíduo doente apresentar determinado resultado no teste diagnóstico
probabilidade de um indivíduo saudável apresentar aquele mesmo resultado no teste diagnóstico
Observe que o grupo dos doentes sempre fica no numerador e o dos saudáveis, no denominador!
Nas provas de Residência Médica, trabalhamos com testes dicotômicos, isto é, cujos resultados são classificados basicamente em 
positivos ou negativos. Portanto, temos doistipos de razões de verossimilhança: a positiva e a negativa (respectivamente, RV+ e RV-). 
Na razão de verossimilhança positiva (RV+), vamos confrontar a probabilidade de um indivíduo doente receber um diagnóstico positivo 
com a probabilidade de um indivíduo saudável também receber um diagnóstico positivo! 
RV+ = probabilidade de um indivíduo doente apresentar um resultado positivo no teste 
probabilidade de um indivíduo saudável apresentar um resultado positivo no teste
Em outras palavras, vamos confrontar os verdadeiro-positivos (VP) com os falso-positivos (FP)! Mas, veja que interessante: os VP 
podem ser representados pela sensibilidade, enquanto os FP, pela fórmula (1 - especificidade), conforme vimos anteriormente. Portanto: 
Razão de verossimilhança positiva = sensibilidade
(1 - especificidade)
Retomando o teste rápido de saliva desenvolvido pelo Dr. Marcos, observe que a razão de verossimilhança seria calculada da 
seguinte forma: 
CAPÍTULO
4.0. AS RAZÕES DE VEROSSIMILHANÇA OU 
DE PROBABILIDADES
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Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 VN + FN = 4
Total VP + FN = 5 VN + FP = 5 VP + FP + VN + FN = 10
Razão de verossimilhança positiva = sensibilidade =
 (1 - especificidade)
• sensibilidade = 4/5 = 0,8.
• especificidade = 3/5 = 0,6.
Razão de verossimilhança positiva = 0,80 = 0,80 = 2. 
 (1 - 0,60) 0,40
Portanto, um indivíduo doente tem 2 vezes mais chance de apresentar um resultado positivo no referido teste diagnóstico 
do que um indivíduo saudável. 
Perceba que:
Quanto maior for a RV+ de um teste diagnóstico, mais comum será um resultado positivo entre os indivíduos 
doentes do que entre os indivíduos saudáveis. E é justamente isso que queremos, não é mesmo? Que os indivíduos 
doentes tenham mais resultados positivos do que os indivíduos saudáveis, ou seja, mais verdadeiro-positivos do que 
falso-positivos! Portanto, se o resultado for positivo, é alta a probabilidade de que a doença esteja presente (Ferreira 
JC e Patino CM, 2018).
Por isso, é muito bom que a RV+ do teste seja elevada! Espera-se que a RV+ varie de 1 até o infinito. 
No entanto, se a RV+ for inferior a 1, significa que os falso-positivos são mais comuns do que os verdadeiro-positivos, 
evidenciando, assim, o péssimo poder discriminatório de um resultado positivo do teste. 
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Na razão de verossimilhança negativa (RV-), vamos confrontar a probabilidade de um indivíduo doente receber um diagnóstico 
negativo com a probabilidade de um indivíduo saudável também receber um diagnóstico negativo! 
RV negativa = probabilidade de um indivíduo doente apresentar um resultado negativo no teste
probabilidade de um indivíduo saudável apresentar o mesmo resultado negativo no teste
Em outras palavras, vamos confrontar os falso-negativos com os verdadeiro-negativos:
RV negativa = probabilidade de falso-negativo=
probabilidade de verdadeiro-negativo
E veja que interessante: conforme falamos no início do capítulo, a razão de verossimilhança é uma medida que compara quantas 
vezes um determinado resultado é mais comum entre os doentes do que entre os saudáveis. Portanto, independentemente se estamos 
comparando resultados positivos ou negativos, a frequência do resultado entre os doentes sempre fica no numerador! 
Como vimos, para a RV+, é interessante que o numerador (verdadeiro-positivos) seja bem maior que o denominador (falso-positivos). 
Porém, para a RV-, é justamente o oposto! Para que o teste seja bom, o número de indivíduos doentes com resultado negativo (falso-
negativos) deve ser inferior ao número de indivíduos saudáveis com resultado negativo (verdadeiro-negativos)! Como os falso-negativos 
ficam no numerador, nossa torcida é para que o teste tenha uma razão de verossimilhança negativa inferior a 1! 
Além disso, a proporção de falso-negativos também pode ser representada pela equação 1 -sensibilidade. Em contrapartida, a 
probabilidade de um indivíduo saudável apresentar um resultado negativo no teste é a especificidade. Portanto, a RV- pode ser representada 
pela seguinte fórmula: 
Razão de verossimilhança negativa = (1 - sensibilidade)
especificidade
No caso do teste rápido de saliva desenvolvido pelo Dr. Marcos, temos que: 
Doença ou Padrão-ouro
+ - Total
Teste 
diagnóstico 
+ VP = 4 FP = 2 VP + FP = 6
- FN = 1 VN = 3 VN + FN = 4
Total VP + FN = 5 VN + FP = 5 VP + FP + VN + FN = 10
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Razão de verossimilhança positiva = (1 - sensibilidade) =
especificidade
• sensibilidade = 4/5 = 0,8. 
• especificidade = 3/5 = 0,6.
Razão de verossimilhança negativa = (1 - 0,8) = 0,20 = 0,33. 
0,6 0,60
Veja que a RV negativa foi inferior a 1, o que significa que um resultado negativo tem pouca chance de pertencer a um indivíduo 
doente! E isso é bom!
Perceba que: 
Quanto menor for a RV negativa, melhor será o poder discriminatório de um resultado negativo! Afinal, 
um valor baixo para a RV- indica que o resultado negativo é menos comum em indivíduos doentes do que em 
indivíduos saudáveis. Ou seja, temos poucos falso-negativos e muitos verdadeiro-negativos (Ferreira JC e Patino 
CM, 2018). Portanto, diante de um resultado negativo, a probabilidade pós-teste da doença será elevada.
Por isso, é muito bom que a RV- do teste seja pequena! Espera-se que a RV+ varie de 1 até próximo de zero. 
No entanto, se a RV- for superior a 1, significa que os falso-negativos são mais comuns do que os verdadeiro-
negativos, evidenciando, assim, o péssimo poder discriminatório de um resultado negativo do teste. 
Para finalizar este tópico: 
Lembre-se: as razões de verossimilhança NÃO sofrem influência da prevalência da doença.
Por último, saiba que os valores das razões de verossimilhança podem nos ajudar a inferir o quanto um resultado positivo ou negativo, 
respectivamente, aumenta ou diminui a probabilidade da doença. 
Por exemplo, se um teste diagnóstico, cuja RV+ é igual a 12, apresentar um resultado positivo, então haverá um grande aumento na 
probabilidade de doença, uma vez que esse tipo de resultado é 12 vezes mais frequente em doentes do que em saudáveis. 
Em contrapartida, se esse mesmo teste diagnóstico apresentar uma RV- igual a 0,3 e o paciente apresentar um resultado negativo 
nesse exame, então a redução na probabilidade da doença é pequena, já que a frequência do resultado em indivíduos doentes é só 0,3 vezes 
(ou 30%) menor nos doentes quando comparado aos saudáveis! 
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Figura 19 – Classificação dos valores de razão de verossimilhança positiva e negativa.
Observe que, se a razão de verossimilhança positiva do teste for igual a 1, isso significa que um resultado positivo não tem valor 
discriminatório, já que a probabilidade de um indivíduo doente ter aquele resultado é igual a de um indivíduo saudável ter o mesmo resultado. 
Isso também vale para um resultado negativo em um teste cuja RV- é igual a 1. 
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CAPÍTULO
5.0. A CURVA ROC
Como a proporção de falso-positivos aumenta conforme 
a sensibilidade aumenta, o objetivo é justamente avaliar como o 
teste diagnóstico se comporta durante o aumento da sensibilidade. 
Será que a proporção de falso-positivos aumentará muito ou será 
que o teste conseguirá manter uma taxa de erro aceitável? 
Em contrapartida,o teste diagnóstico ruim é aquele 
que, enquanto nós aumentamos a sensibilidade, aumenta 
proporcionalmente o número de falso-positivos, mas de forma 
linear! Portanto, ele NÃO consegue separar adequadamente 
os indivíduos doentes daqueles que estão saudáveis! Sua curva 
ROC é uma linha diagonal, indicando justamente que um grande 
aumento na sensibilidade resulta em um incremento igual de 
falso-positivos. 
O teste diagnóstico ideal é aquele que, enquanto nós 
aumentamos a sensibilidade, mantém o número de falso-positivos 
em zero! Portanto, ele é capaz de distinguir completamente os 
indivíduos saudáveis dos doentes e sua curva ROC é uma linha 
vertical que coincide com o eixo Y, justamente para demonstrar que 
a sensibilidade aumenta sem que o teste erre uma única vez! 
Porém testes ideais não existem! Portanto, o que 
encontramos na realidade são testes cuja curva é intermediária 
entre a de um teste diagnóstico ruim e a de um considerado ideal. 
Além disso, um bom teste é aquele que apresenta uma curva em 
parábola, como demonstrado a seguir! 
Agora vem o voo da coruja!
Em uma curva ROC, a acurácia corresponde à área sob a curva!
Quanto mais próxima do canto superior esquerdo for a curva (isto é, mais longe da linha diagonal), 
maior será essa área e maior será a acurácia do teste.
Estamos de volta para falar sobre ela, a temida curva ROC! A engenharia reversa mostrou que este tópico 
corresponde a 7% do total de questões deste resumo! Veja que não é um percentual alto, mas também não é 
mínimo. Portanto, acompanhe a seguir! 
A curva ROC, também conhecida como “curva característica de operação do receptor”, é um gráfico que tem por objetivo avaliar como 
a mudança da sensibilidade implica no número de falso-positivos. Portanto, temos a representação da sensibilidade (ou da proporção de 
verdadeiro-positivos – VP) no eixo Y, enquanto o eixo X é formado pela proporção de falso-positivos (FP ou 1 -especificidade). 
Perceba que estamos confrontando novamente os VP com FP, assim como fizemos na razão de verossimilhança positiva! 
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Figura 20 – Tipos de curva ROC. Um teste diagnóstico considerado ruim é aquele que não consegue separar adequadamente os indivíduos doentes daqueles que estão 
saudáveis. Por isso, sua curva assume o formato de uma linha diagonal: à medida que a sensibilidade aumenta, o número de falso-positivos aumenta proporcionalmente. 
Em contrapartida, um teste excelente é aquele que assume uma curva quadrada: à medida que a sensibilidade aumenta, nenhum falso-negativo é detectado. Porém 
testes perfeitos não existem, isto é, sempre existirá uma parcela de falso-positivos. Por isso, precisamos procurar por bons testes, que são aqueles que assumem o 
formato de uma parábola: grandes incrementos na sensibilidade resultam só em pequenas elevações no número de falso-positivos. Modificado a partir de https://www.
datasciencecentral.com/profiles/blogs/roc-curve-explained-in-one-picture.
Agora veja que interessante: um tipo de questão MUITO comum nas provas de Residência Médica é aquela em que a banca traz dois 
ou mais testes diagnósticos e pergunta qual deles é o melhor, ou ainda, qual deles deve ser escolhido. 
O melhor teste é aquele com maior acurácia! E, como vimos, a acurácia depende da área sob a curva ROC. 
Portanto, devemos escolher aquele que possui maior área sob a curva, isto é, aquele que apresenta a curva mais próxima do 
canto superior esquerdo do gráfico. 
Por exemplo, suponha que o secretário de Saúde da cidade 
de Arumã abriu licitação para a compra de kits diagnósticos para a 
covid-19. Ele recebeu pedidos de três kits: 1, 2 e 3. Considerando 
que todos eles apresentam o mesmo preço e que a escolha deve 
ser por aquele que apresenta melhor performance ou acurácia, 
devemos escolher pelo teste 2, pois é ele que apresenta a maior 
área sob a curva! Portanto, o kit 2 é superior ao 3 que, por sua vez, 
é superior ao 1! 
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/roc-curve-explained-in-one-picture
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/roc-curve-explained-in-one-picture
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Figura 21 – Lembre-se: quanto maior for a área sob a curva ROC, maior será a acurácia do teste. No exemplo acima, o teste 2 é mais acurado que o 3, que, por sua vez, 
é mais acurado do que o 1. 
Figura 22– Representação das áreas sob as curvas ROC. Veja que o kit 2 apresenta maior área e é seguido, respectivamente, pelos kits 3 e 1. Portanto: acurácia do kit 
2 > acurácia do kit 3 > acurácia do kit 1.
Um segundo tipo de questão muito cobrada é aquele em 
que o examinador solicita que o candidato escolha o melhor ponto 
de corte para o teste diagnóstico. 
Vimos acima que um bom teste diagnóstico é aquele cuja 
curva mais se aproxima do canto superior esquerdo. Isso é dessa 
forma porque ele funciona como uma espécie de sistema tampão: 
grandes aumentos na sensibilidade do teste resultam em apenas 
pequenos aumentos no número de falso-positivos — é como se 
algo segurasse o aumento dos FP. Por isso, não é à toa que a curva 
inicia sua subida quase que na vertical, justamente para mostrar 
que a sensibilidade sobe, mas os FP, nem tanto. 
Porém uma hora a capacidade de tamponamento estoura! 
Observe que, após o ponto B, a curva muda de direção. Ou seja, 
ela assume uma direção mais horizontal. Nesse momento, ocorre 
o oposto daquilo que estávamos observando! Agora, pequenos 
incrementos na sensibilidade resultam em um grande aumento na 
proporção de falso-positivos. Isso pode ser evidenciado no ponto 
A, que tem aproximadamente 95% de sensibilidade, mas 60% de 
falso-positivos! Portanto, o tampão “estourou”. 
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Figura 23 – Bons testes diagnósticos apresentam curvas ROC que caminham em direção ao canto superior esquerdo do plano cartesiano. Essa característica faz com 
que consigamos elevar a sensibilidade do teste sem que haja um aumento exagerado no número de falso-positivos. Porém, essa capacidade de tamponamento tem um 
limite, que geralmente coincide com o ponto em que a curva muda de direção.
É aqui que vem o voo da coruja!
O melhor ponto de corte (ou limiar discriminatório) é aquele que corresponde à última 
sensibilidade antes do “estouro”, uma vez que teremos um equilíbrio entre a máxima sensibilidade 
possível e a mínima taxa de falso-positivos. Portanto, é aquele ponto que está na “quina” da curva, 
isto é, no trecho em que a curva muda de direção! Na curva acima, esse ponto de corte corresponde 
ao ponto B! 
Um último detalhe: ao invés de expressarmos o eixo X como 
proporção de falso-positivos no grupo dos doentes, podemos 
expressar como especificidade. Nesse caso, o eixo X não começaria 
do zero, mas em 100, e seguiria uma ordem decrescente (conforme 
demonstrado na figura 20, quando comparamos as áreas sob 
as curvas dos kits de covid-19). Isso significa que, conforme a 
sensibilidade de um teste diagnóstico aumenta, sua especificidade 
diminui. O oposto também é verdadeiro: se a sensibilidade diminui, 
a especificidade aumenta!
Mas atenção! Isso é válido para as provas de Residência 
Médica! Na “vida real”, já existem testes altamente sensíveis e 
específicos ao mesmo tempo. 
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CAPÍTULO
6.0. ESCOLHENDO UM TESTE DIAGNÓSTICO
É muito importante que você saiba que tipo de teste 
diagnóstico deve ser escolhido diante de situações específicas. E, 
para as provas de acesso ao R1, essa escolha é dicotômica: ou a 
banca vai solicitar um teste sensível ou um teste específico! 
Vamos começar pela escolha dos testes sensíveis! De forma 
geral, essestestes apresentam valor preditivo negativo elevado, 
já que, quanto maior a sensibilidade, menor o número de falso-
negativos (FN). Por isso, testes sensíveis são ideais para situações 
em que queremos captar o maior número possível de doentes e/ou 
excluir doenças com segurança! Isso porque, se o VPN é elevado, 
então podemos crer que um resultado negativo tem elevada 
probabilidade de ser verdadeiro, o que nos traz segurança em 
excluir a enfermidade!
Por isso, testes sensíveis são mais úteis quando o resultado 
é negativo. São exemplos de situações em que devemos optar 
por esses testes: doenças altamente letais, mas com tratamento 
disponível e com poucos efeitos adversos; triagem de doadores 
de sangue; emergências, urgências e epidemias. Porém, a principal 
desvantagem é o elevado número de falso-positivos. 
Em contrapartida, testes muito específicos apresentam 
um baixo número de falso-positivos e, por isso, apresentam valor 
preditivo positivo mais elevado! Logo, são ideais para confirmar 
doenças, já que um resultado positivo tem alta probabilidade de ser 
verdadeiro. Por isso, são mais úteis quando o resultado é positivo. 
Geralmente, são os testes confirmatórios em rastreamentos 
ou quando estamos diante de uma doença cujo tratamento é 
iatrogênico — nesse último caso, é extremamente importante 
confirmar a doença para não submeter um indivíduo saudável a um 
tratamento que pode trazer malefícios. 
Porém cabe ressaltar que, na “vida real”, essa separação 
em teste sensível e teste específico não é tão dicotômica assim! 
Atualmente, temos testes que apresentam, ao mesmo tempo, 
elevadas sensibilidade e especificidade. 
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Segundo o Caderno de Atenção Primária, n° 29, um screening, ou rastreamento, nada mais é do que “a realização de testes ou 
exames diagnósticos em populações ou pessoas assintomáticas, com a finalidade de diagnóstico precoce (prevenção secundária) ou de 
identificação e controle de riscos, tendo como objetivo final reduzir a morbidade e mortalidade da doença, agravo ou risco rastreado 
(GATES, 2001)”.
Ainda segundo o Caderno de Atenção Primária, n° 29, o principal objetivo de um programa de rastreamento 
é diminuir a morbidade e a mortalidade e aumentar a qualidade de vida. Ainda, ele afirma que, para sabermos se 
o rastreamento é efetivo, podemos mensurar a mortalidade por todas as causas no grupo rastreado (mortalidade 
total) ou a mortalidade específica da doença rastreada. Ele faz isso ao alterar a evolução natural da doença de 
forma significativa! 
Alguns detalhes importantes: se a aplicação do teste for na população sintomática, não temos rastreamento, mas diagnóstico 
propriamente dito. Ainda, se o rastreamento não diminuir a mortalidade específica, não há por que ser feito! 
Geralmente, os rastreamentos são compostos por dois testes diagnósticos em sequência (ou testes diagnósticos em série), em que o 
primeiro teste é chamado de T1, e o segundo, de T2. 
Veja como funciona: 
• Primeiro os indivíduos são submetidos a um teste com alta sensibilidade (T1), pois isso permite que os pacientes doentes 
sejam detectados e tenham a oportunidade de intervenção precoce. Uma segunda vantagem é que a sensibilidade elevada 
permite que seja mínima a ocorrência de falso-negativos, o que aumenta o VPN. Portanto, excluímos da cascata apenas 
aqueles que têm baixa probabilidade de terem a doença.
• Em contrapartida, a principal desvantagem de T1 é o percentual de falso-positivos, que não costuma ser tão pequeno. 
Portanto, se o resultado for positivo, será necessário confirmá-lo, dessa vez com um teste com alta especificidade (T2), o 
que acarreta um VPP elevado! 
• Além disso, lembre-se de que T1 funcionou como uma peneira para T2, selecionando uma população com alta probabilidade 
pré-teste. Isso aumenta ainda mais o VPP de T2. 
• Portanto, se o resultado for positivo em T2, então a probabilidade de o indivíduo ter a doença é muito alta, o que nos 
autoriza a iniciar o tratamento. 
CAPÍTULO
7.0. PRINCÍPIOS DE RASTREAMENTO
A engenharia reversa mostrou que as questões sobre este tópico correspondem a 10% do total de testes 
diagnósticos. Na maioria das vezes, a banca deseja saber qual é o tipo de teste que deve ser escolhido em 
um programa de rastreamento, mas outras perguntas sobre os critérios que devem ser seguidos para iniciar o 
rastreio de uma doença também são cobradas em prova! 
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Que tal um exemplo? Suponha que nosso objetivo seja 
rastrear um grupo de 10 indivíduos para a doença X. Nesse grupo, 
6 pessoas estão doentes (são os indivíduos de olhos lilás na imagem 
a seguir), o que gera uma probabilidade pré-teste de 60%. Os 
indivíduos saudáveis são aqueles com olhos castanhos. 
Pois bem! Ao submetê-los ao rastreamento, o teste de 
rastreio (T1) funciona como uma peneira, deixando passar os 
doentes e retendo aqueles que são saudáveis! Afinal, o objetivo é 
excluir da cascata quem não tem a doença. De fato, a ilustração a 
seguir mostra que T1 permitiu a passagem de todos os 6 indivíduos 
doentes (olhos lilás) e excluiu a maioria dos saudáveis! Porém, o 
problema de um teste muito sensível é que existirão os falso-
positivos. Por isso, veja que um indivíduo saudável (olhos castanhos) 
acabou “vencendo” a peneira e permaneceu na cascata. 
Agora vem o voo da coruja: a nova população formada 
apresenta uma probabilidade pré-teste superior à da primeira! 
Antes, tínhamos 60%! Agora, temos 7 indivíduos, sendo 6 
doentes e 1 saudável. Portanto, a prevalência saiu de 60% para 
85%! Com isso, o teste confirmatório (T2), que já tem elevada 
especificidade, apresentará um ganho no seu VPP, pois trata-se 
de uma população com alta probabilidade pré-teste. Logo, se o T2 
disser que a pessoa tem a doença, é porque realmente deve ter! 
Observe que o T2 não confirma a enfermidade no indivíduo falso-
positivo, que é liberado a seguir. 
Figura 24 – Como funciona um rastreamento? Acompanhe a seguir. Em I: inicialmente, temos uma população com 60% de prevalência da doença (ou probabilidade pré-
teste), com 6 doentes (olhos lilás) e 4 saudáveis (olhos castanhos). Em II: a população é submetida ao teste de rastreio, que tem por objetivo permitir a passagem dos 
6 doentes, mas reter os 4 saudáveis. Como o teste tem alta sensibilidade, todos os 6 doentes passam. E como o VPN é elevado, temos confiança de que os 3 indivíduos 
retidos pela peneira são realmente saudáveis. Em contrapartida, a alta sensibilidade tem como desvantagem o número de falso-positivos. Por isso, um dos indivíduos 
saudáveis também acaba passando. Em III: o segundo teste tem alta especificidade, o que acarreta elevado VPP. Portanto, esse teste tem por objetivo confirmar a doença 
naqueles que passaram pela peneira. Observe também que a probabilidade pré-teste da população aumentou: agora, de 7 indivíduos, 6 estão doentes, o que resulta 
em uma probabilidade pré-teste de 85%. Em IV: Aqueles que positivaram em T2 têm a confirmação da doença e seguem para o tratamento. O indivíduo saudável é 
reconhecido pelo teste (afinal, é um teste específico) e é liberado da cascata. 
Sabemos que, no dia a dia, os rastreamentos são feitos por cascatas diagnósticas, isto é, por testes diagnósticos que geralmente 
estão associados em série. 
Porém, nas provas de acesso ao R1, muitas vezes as bancas pontuarão o rastreamento como sendo formado por único teste. 
Nesse sentido, se o examinador questionar qual é o tipo de teste que deve ser escolhido para essa finalidade, lembre-se de que deve 
ser aquele com sensibilidade elevada! 
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