Santa Casa de Belo Horizonte (MG) — Prova 2026
"Quanto maiores os coeficientes de verossimilhança (likelihood ratios, LR+) e quanto menores os LR−, __________ a capacidade do teste de modificar a probabilidade pós-teste." Assinale a alternativa que preenche CORRETAMENTE a lacuna.
↑ LR+ e ↓ LR- → maior impacto na probabilidade pós-teste do diagnóstico.
O Likelihood Ratio (LR) quantifica a força de um teste diagnóstico; quanto mais distante de 1,0, maior a mudança da probabilidade pré para a pós-teste.
A razão de verossimilhança é considerada uma das melhores métricas para avaliar a utilidade de um teste diagnóstico porque combina sensibilidade e especificidade em um único valor. Diferente dos valores preditivos (VPP e VPN), os LRs não variam diretamente com a prevalência da doença na população, permitindo que o médico aplique o resultado do teste de forma personalizada ao risco basal do paciente (probabilidade pré-teste). Clinicamente, um LR de 1,0 significa que o teste não altera em nada a probabilidade da doença. Para que um teste seja útil na prática, o LR+ deve ser o maior possível (idealmente > 10) e o LR- deve ser o menor possível (idealmente < 0,1). O domínio desses conceitos é fundamental para a Medicina Baseada em Evidências, evitando a solicitação de exames desnecessários que não alteram a conduta terapêutica.
O LR+ (Likelihood Ratio Positivo) é a razão entre a probabilidade de um doente ter um teste positivo e a probabilidade de um saudável ter o mesmo resultado (Sensibilidade / 1-Especificidade). Valores acima de 10 indicam que o teste é excelente para confirmar um diagnóstico, pois aumentam significativamente a probabilidade pós-teste em relação à pré-teste.
O LR- (Likelihood Ratio Negativo) é a razão entre a probabilidade de um doente ter um teste negativo e a probabilidade de um saudável ter o mesmo resultado (1-Sensibilidade / Especificidade). Valores abaixo de 0,1 são ideais para excluir um diagnóstico, pois reduzem drasticamente a probabilidade pós-teste quando o resultado é negativo.
O Teorema de Bayes é a base matemática que permite converter a probabilidade pré-teste (prevalência ou suspeita clínica) em probabilidade pós-teste utilizando o LR. Na prática, utiliza-se o Nomograma de Fagan para realizar essa conversão visualmente, facilitando a tomada de decisão clínica à beira do leito.
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