EPI Feb 2026

Un gradiente de dosis -respuesta refuerza la causalidad porque. Reduce los sesgos. Aumenta la validez externa. Elimina el azar. Sugiere una relación biológica pausible.

¿Cuál es una limitación delos estudios de cohortes?. Utilidad limitada en el estudio de enfermedades poco frecuentes. Pueden ser afectados por otras exposiciones no consideradas. No sirve para el estudio de multicausalidad de una enfermedad. Se favorecen las pérdidas.

Para eliminar una enfermedad infecciosa por vacunación, se requiere cobertura de. 1-1/R0. Al menos 80%. Igual que la tasa de ataque. 100%.

En SUAP Cádiz, el médico revisa un metaanálisis sobre el empleo de corticoides en pacientes con COVID-19. Encuentra I2=78% y p de Cochran <0.001. ¿Cuál es la mejor acción?. Aplicar el efecto combinado sin reservas. Ampliar un 22% el número de pacientes. Rechazar los corticoides. Realizar análisis por subgrupos para explicar heterogeneidad.

En un estudio de cohortes sobre cáncer de páncreas, se compara un nuevo esquema de quimioterapia frente al estándar. El Hazard Ratio (HR) de muerte para el nuevo tratamiento es de 0.70 (IC95% 0.55-0.89, p=0.003). ¿Cuál es la interpretación correcta de este hallazgo?. El nuevo tto aumenta la supervivencia media en 0.7 meses. Hay una reducción del riesgo relativo de muerte del 30%. El estudio no es concluyente porque el IC es muy amplio. El nuevo tto reduce el riesgo de muerte en un 70% en cualquier momento del seguimiento.

Si el NNT es 25, eso significa que. Se necesitan un mínimo de 25 pacientes para probar la eficacia del tto. El 4% de los pacientes se beneficiará del tto. Hay que tratar a 25 pacientes para evitar un evento adverso. La reducción relativa del riesgo es del 25%.

El indicador DALY (en español AVAD, años de vida ajustados por discapacidad). Años vividos con discapacidad/enfermedad + años de vida perdidos. Años de vida perdidos por mortalidad prematura. Calidad de vida de los mayores. Morbilidad por discapacidad.

8. En el estudio anterior, los investigadores quieren saber si la diferencia observada entre las dos curvas de supervivencia es estadísticamente significativa. Reportan un valor de p = 0.02 mediante el Test de Log-Rank. Pregunta: ¿Qué evalúa específicamente el Test de Log-Rank?. La diferencia entre las medianas de supervivencia exclusivamente. La hipotesis de que no hay diferencias entre las curvas de supervivencia de ambos grupos durante todo el periodo de seguimiento. Si la muestra sigue una distribución normal o paramétrica. La magnitud del efecto (Hazard Ratio) entre ambos grupos.

Al inicio de una pandemia por un nuevo virus respiratorio, un artículo en The Lancet Infectious Diseases estima que el Número Básico de Reproducción (R0) es de 2.5. Pregunta: ¿Cuál es la interpretación técnica correcta de este valor?. El 2.5% de la población se infectará en la primera ola. Se necesitan 2.5 días para que un caso infecte al siguiente (intervalo serial). La enfermedad se transmite 2.5 veces más rápido que la gripe común. Cada individuo infectado transmitirá la enfermedad a una media de 2.5 personas en una población donde todos son susceptibles.

¿Cuál es el objetivo de los estudios ecológicos?. Evaluar la eficacia de tratamientos médicos. Determinar la proporción de personas afectadas por una enfermedad o condición de salud en un momento dado. Estudiar la distribución geográfica y temporal de una enfermedad en relación con los posibles factores medioambientales. Analizar la presencia de la enfermedad y los factores de riesgo en un momento específico en el tiempo.

La prevalencia de enfermedad cardiovascular en España (~6%) es mayor que su incidencia anual (~0.3%) principalmente porque: La población es muy joven. Hay un error en los datos. La mortalidad es muy alta. Las enfermedades crónicas tienen larga duración.

Un grupo de oncólogos publica un estudio sobre el tiempo transcurrido hasta la recidiva de un tumor en pacientes tratados con dos esquemas distintos. El estudio incluye pacientes que no han tenido recidiva al final del seguimiento (datos censurados) y reporta Hazard Ratios (HR). ¿Qué modelo es el estándar de oro en esta situación?. Regresión Logística. Regresión Lineal. Regresión de Poisson. Regresión de Cox (riesgos proporcionales).

3. La intención de tratar (intention-to-treat) en un ensayo clínico evita: El sesgo derivado del no cumplimiento. El sesgo de selección. El sesgo de confusión. El sesgo de publicación.

En un artículo sobre cirugía general, se analizan los factores de riesgo asociados a la aparición de infección de sitio quirúrgico (Si/No) durante el ingreso. Los autores presentan los resultados finales mediante Odds Ratio (OR) ajustadas. ¿Qué modelo estadístico se ha empleado?. Regresión Lineal. Regresión Logística. Regresión de Cox. Regresión de Poisson.

En epidemiología, la incidencia acumulada se expresa como: Casos nuevos / población total x10^n. Casos totales / población en riesgo x 10^n. Casos totales / población total x 10^n. Casos nuevos / población en riesgo x10^n.

La tasa de ataque secundario mide. Transmisibilidad primaria de un agente. Prevalencia de portadores. Riesgo de infección entre contactos de un caso. Mortalidad por enfermedad infecciosa.

Un caso índice es. El paciente cero en todos los brotes. El caso más grave. El primer caso en el punto de entrada de la enfermedad a una población. El primer caso notificado al sistema.

Un biomarcador para cáncer de páncreas tiene área bajo curva ROC (AUC) 0.85. Esto significa: VPP es 85% en cualquier prevalencia. El test es pobre según criterios tradicionales. Sensibilidad 85% y especificidad 85%. 85% de probabilidad de clasificar correctamente un par sano-enfermo.

La "transición epidemiológica" implica un cambio de: La transición demográfica por el trasvase de población Rural a urbana. El paso de sociedades de alta a baja esperanza de vida. Reemergencia de enfermedades infecciosas debido al cambio climático. Enfermedades infecciosas a crónicas como causa principal de morbimortalidad.

El matching en un estudio epidemiológico se realiza para: Aumentar la potencia del estudio. Reducir el sesgo de selección. Controlar factores de confusión. Aumentar la precisión del estudio.

Un factor de confusión debe cumplir. Distribuirse aleatoriamente. Solo asociarse con la enfermedad. Ser asociado con exposición y enfermedad, no ser intermediario. Ser el efecto de la exposición.

¿Cuál es el criterio principal para establecer el margen de no-inferioridad (Delta) antes de iniciar un estudio?. El margen Delta se calcula mediante una fórmula matemática fija que depende exclusivamente de la desviación estándar de la población. Es un valor arbitrario que decide el estadístico según el tamaño de muestra que desee obtener. Debe ser siempre el 50% del efecto demostrado del tratamiento estándar frente al placebo en estudios previos. Debe ser un valor basado en el juicio clínico que asegure que, incluso si el nuevo fármaco es algo peor, sigue conservando un beneficio clínicamente relevante frente al placebo.

Un estudio de 1000 pacientes evalúa sepsis (Si/No). En regresión logística, tabaquismo (OR=2.3, p<0.01) significa: El riesgo relativo es exactamente 2.3. Fumadores tienen 2.3 veces más odds de sepsis, ajustado por covariables. Fumadores tienen 2.3 veces más riesgo absoluto de sepsis. El 57% de sepsis es atribuible al tabaco.

La tasa de fecundidad total (TFT) para mantener población estable (sin migración) es aproximadamente: 2.5 hijos por mujer. 1.5 hijos por mujer. 3.0 hijos por mujer. 2.1 hijos por mujer.

Se implementa un programa de cribado para cáncer de próstata. Se observa que los pacientes diagnosticados mediante el programa viven más años desde el diagnóstico que aquellos diagnosticados por síntomas clínicos. Sin embargo, la mortalidad final a los 10 años es idéntica en ambos grupos. ¿A qué sesgo nos enfrentamos probablemente?. Sesgo de duración o amplitud (Length-time bias). Sesgo de memoria. Sesgo de adelanto diagnóstico (Lead-time bias). Sesgo de selección.

Un estudio en una revista de endocrinología busca identificar qué factores (edad, horas de ejercicio y consumo de carbohidratos) influyen en los niveles de hemoglobina glicosilada (HbA1c), expresada como un valor numérico continuo (ej. 6.5%, 7.2%, etc.). ¿Qué modelo de regresión múltiple es el adecuado?. Regresión de Cox. Regresión Logística. Regresión de Poisson. Regresión Lineal.

El crecimiento vegetativo de una población es: Inmigración-emigración. Nacimientos+defunciones. Natalidad-mortalidad. Crecimiento económico.

¿Cuál es la utilidad de los Años Potenciales de Vida Perdidos (APVP) como herramienta para medir el impacto de la mortalidad prematura en una población?. Son útiles para identificar las principales causas de mortalidad prematura en una población y orientar las políticas de salud pública. Permiten comparar el impacto de diferentes enfermedades y lesiones en la esperanza de vida de una población. Solo sirven para calcular la esperanza de vida en la población. Son el principal indicador (herramienta) para medir la efectividad del sistema sanitario y su accesibilidad.

Pretendemos estudiar si los niveles plasmáticos elevados de una proteína (Proteína X) son un FR para el desarrollo de Alzheimer. Para ello, acceden a los datos y muestras biológicas de un gran estudio que comenzó en el 2005 con 40.000 sujetos sanos. Debido a que el análisis de la Proteína X es muy costoso, los investigadores no pueden analizar las muestras de los 40.000 sujetos. En su lugar, al inicio del proceso, seleccionan una muestra aleatoria de 1.500 sujetos de la cohorte total (representativa de la población inicial). Al finalizar los 20 años de seguimiento, se han identificado 800 casos de Alzheimer. Para el análisis, los investigadores comparan los niveles de Proteína X de los 800 casos con los de los 1.500 sujetos de la muestra aleatoria inicial. Pregunta: ¿A qué diseño de estudio corresponde esta descripción?. Estudio de cohorte prospectiva. Estudio de caso-control anidado (nested case-control). Estudio de cohorte-caso (case-cohort). Estudio de casos y controles retrospectivos.

En un artículo sobre oncología, se estudia si la respuesta a un nuevo fármaco quimioterápico (éxito/fracaso) depende de la presencia de una mutación genética específica. Los autores presentan un modelo de regresión logística que incluye un término de interacción (producto): Variables en el modelo: Fármaco + Mutación + (Fármaco x Mutación). Resultados del software estadístico: Variable Fármaco: p = 0.045; Variable Mutación: p = 0.120; Variable de interacción (Fármaco x Mutación): p = 0.008. Pregunta: ¿Cómo debe interpretar el clínico el valor de p = 0.008 del término de interacción?. El fármaco no es eficaz porque la mutación no es significativa por sí sola (p = 0.120). El modelo tiene multicolinealidad y los resultados no son interpretables. Existe una interacción significativa, lo que indica que el efecto del fármaco sobre la respuesta varía dependiendo de si el paciente tiene o no la mutación. La mutación es un factor de confusión que debe ser eliminado del modelo para simplificarlo.

En una cohorte de personas con hipertensión, se compara la incidencia de infarto de miocardio entre quienes reciben un nuevo fármaco y quienes no lo reciben, ajustando por edad, sexo y tabaquismo. Este estudio se utiliza para estimar el impacto potencial del tratamiento en la población hipertensa. ¿Qué medida de impacto es más apropiada?. Diferencia de prevalencias. Fracción atribuible en expuestos o en población, según el objetivo. Odds ratio ajustada. Proporción de casos incidentes.

En un estudio de pacientes con hipertensión, queremos saber si existe diferencias en la incidencia de infarto de miocardio entre quienes reciben un nuevo fármaco y quienes no lo reciben, ajustando por edad, sexo y tabaquismo. Este estudio se utiliza para estimar el impacto potencial del tratamiento en la población hipertensa. ¿Qué análisis multivariante emplearía?. Regresión lineal múltiple. Regresión de Cox. Meta regresión. Regresión logística.

El sesgo de supervivencia es especialmente característico de: Cualquier diseño observacional. Estudios de cohortes retrospectivos. Estudios de casos y controles. Estudios transversales.

Si un país presenta una mortalidad neonatal alta pero una mortalidad postneonatal baja, ¿hacia dónde deberían dirigirse prioritariamente las políticas de salud para mejorar las cifras globales?. Fortalecimiento del control prenatal, atención al parto y cuidados del recién nacido. Mejora del saneamiento ambiental y acceso a agua. Mejora del saneamiento ambiental y acceso a agua. Mejora del saneamiento ambiental y acceso a agua.

¿Cuál es la diferencia entre la tasa bruta de mortalidad y las tasas específicas y ajustadas de mortalidad?. La tasa bruta no considera la edad de la población; las tasas específicas y ajustadas sí. La tasa bruta solo se aplica a poblaciones pequeñas; las tasas específicas y ajustadas a poblaciones grandes. La tasa bruta considera la edad de la población; las tasas específicas y ajustadas no. La tasa bruta se aplica a poblaciones urbanas; las tasas específicas y ajustadas a poblaciones rurales.

Se evalúa una nueva prueba diagnóstica para una enfermedad. La prueba tiene una sensibilidad del 95% y una especificidad del 95%. Decidimos aplicarla en una población con una prevalencia muy baja (ej. 0,1%). ¿Qué ocurrirá con los valores predictivos?. Los valores predictivos no se ven afectados por la prevalencia de la enfermedad. El Valor Predictivo Positivo (VPP) será bajo, ya que la mayoría de los positivos serán falsos positivos. El Valor Predictivo Negativo (VPN) disminuirá drásticamente. El Valor Predictivo Positivo (VPP) será muy alto debido a la alta especificidad.

El riesgo atribuible (AR) se interpreta como: La diferencia en la probabilidad de enfermar (o de presentar un evento) entre expuestos y no expuestos. La proporción de riesgo de enfermar que se debe a la exposición. Cuánto incrementa la exposición la probabilidad de enfermedad. El riesgo que la población expuesta tiene de desarrollar la enfermedad en un período de tiempo determinado.

La epidemiología moderna se define fundamentalmente como: El estudio de la distribución y determinantes de los estados de salud en poblaciones. Conjunto de técnicas estadísticas empleadas en la investigación médica. La rama de la microbiología centrada en el estudio de brotes y epidemias. El estudio de la prevalencia de enfermedades infecciosas y crónicas.

La consistencia de una asociación se refiere a: Repetición en diferentes estudios, poblaciones y momentos. Que sea específica la relación entre variables. Que siempre sea estadísticamente significativa. Que siempre tenga el mismo OR.

Un estudio publicado en una revista de nefrología evaluó la asociación entre el consumo de suplementos de creatina y el daño renal crónico por filtrado glomerular.Los autores presentan los siguientes resultados: OR cruda 2,8 (IC 95% 1,9–3,5). Análisis estratificado por hipertensión arterial: ● Sujetos con HTA: OR 1,3 (IC 95% 0,9–1,6) ● Sujetos sin HTA: OR 1,2 (IC 95% 0,8–1,7) Pregunta: Tras observar que las OR de los estratos son similares entre sí pero notablemente diferentes de la OR cruda, ¿cuál es la interpretación correcta?. La HTA es una variable de interacción, ya que modifica el efecto de las proteínas. El consumo de proteínas es un factor de riesgo independiente de la HTA. Se ha producido un sesgo de selección que invalida el análisis estratificado. La HTA actúa como una variable de confusión, distorsionando la asociación real.

El periodo de latencia epidemiológica se refiere a: El tiempo entre la seropositividad y el inicio de síntomas. El tiempo entre el inicio de los síntomas y la muerte. El tiempo entre la exposición y el inicio de los primeros síntomas. El tiempo entre la exposición y el desarrollo del efecto anterior.

El sesgo de selección se produce cuando: Los investigadores seleccionan incorrectamente las variables a estudiar. Hay mala interpretación de resultados. La exposición se mide incorrectamente en los grupos de estudio. Los grupos comparados difieren en características.

La principal ventaja de los estudios de cohortes sobre casos y controles es: Menor tiempo de seguimiento. Menor costo. Permite calcular incidencia y riesgo relativo (RR) directamente. Mayor validez interna.

Un PID atiende a 2.500 mayores de 65 años y 1.200 menores de 65 años. ¿Cuál es el índice de envejecimiento?. 48%. 208%. 52,2%. 2,08%.

En un modelo para tromboembolismo en pacientes con cáncer, el OR para quimioterapia es 3,5 (IC 95% 1,8–6,9). Interpretación correcta: OR no es significativo porque el IC incluye 1,8. Se necesitan 6,9 pacientes para ver un caso. La quimioterapia aumenta las odds de TEP 3,5 veces, significativo. 95% de pacientes con quimioterapia desarrollarán TEP.

En un metaanálisis, el I² = 65% indica: Ausencia de heterogeneidad. Sesgo de publicación. Alta heterogeneidad. Baja heterogeneidad.

La validez interna de un estudio se refiere a: Aplicabilidad clínica. Generalizar resultados a otras poblaciones. Ausencia de sesgos sistemáticos. Reproducibilidad.

En un estudio, el riesgo de infarto en expuestos es 0,10 y en no expuestos es 0,02. El riesgo que podemos atribuir a dicha exposición es de: 0,08. 8. 5,50. 0,12.

La medida adecuada para estimar el riesgo individual de enfermar es: La incidencia acumulada. La densidad de incidencia. La prevalencia puntual. El riesgo relativo.

Al finalizar el periodo de seguimiento en el estudio PREDIMET (“Primary Prevention of Cardiovascular Disease with a Mediterranean Diet”), el 3,8% de los individuos asignados a dieta mediterránea presentaron algún tipo de evento cardiovascular (infartos de miocardio, ictus o muertes de origen cardiovascular), frente al 4,4% de eventos ocurridos en el grupo control. ¿Cuál es el número necesario de pacientes a tratar (NNT) con dieta mediterránea para evitar un evento cardiovascular?: 26. 60. 80. 167.

En evaluación económica de intervenciones sanitarias, un estudio que compare los costes alternativos de dos intervenciones frente a sus resultados de salud expresados en años ajustados por calidad o años de vida ajustados por discapacidad se denomina: Análisis coste-beneficio. Análisis coste-efectividad. Análisis coste-utilidad. Análisis de minimización de costes.

En un metaanálisis, el riesgo relativo estimado para la asociación causal entre el uso de mascarilla y la incidencia de SARS-CoV-2 fue de 0,47. ¿Cuál es la interpretación correcta de este resultado?: La incidencia de SARS-CoV-2 se reduce un 47% cuando la población usa mascarilla. No usar mascarilla aumenta un 53% el riesgo de infección por SARS-CoV-2. El uso de mascarilla podría evitar 47 de cada 100 casos de SARS-CoV-2 que se dan en personas que no la usan. La incidencia de SARS-CoV-2 en la población que no usa mascarilla se reduciría un 53% si la utilizara.

En relación con el estudio de la causalidad en epidemiología, solo uno de los siguientes es un criterio o consideración causal de Bradford Hill. Señálelo: Gradiente biológico (relación dosis-respuesta). Ausencia de sesgos. Ausencia de confusión. Ausencia de confusión.

Sesgo al asumir que una asociación poblacional existe a nivel individual. Sesgo o falacia ecológica. Sesgo de atención. Falacia de Neyman. Sesgo de regresión a la media.

Señale el enunciado INCORRECTO: La incidencia acumulada depende de la duración. La tasa de incidencia acumulada es una aproximación útil de la incidencia cuando la tasa es alta o cuando el período de estudio es largo. La tasa requiere unidad de tiempo. La prevalencia incrementa con mayor duración.

En un ensayo clínico controlado, se ha comparado la eficacia de un nuevo colirio para ralentizar el desarrollo de catarata senil en hombres y mujeres sanos de 60 años. Tras 5 años de tratamiento, en el grupo control (placebo) la incidencia de catarata fue del 10% en mujeres y del 8% en hombres. En el grupo de intervención con el nuevo colirio, la incidencia de cataratas fue la mitad de la observada en el grupo control (placebo) tanto en mujeres como en hombres (5% y 4%, respectivamente). Señale la respuesta CORRECTA, en relación con la eficacia de este nuevo colirio según el género: Es más eficaz en mujeres, porque el valor de NNT estimado en hombres es superior al de las mujeres. Es más eficaz en hombres, porque el valor de NNT estimado en mujeres es inferior al de hombres. Es igual de eficaz en mujeres y hombres, porque en ambos casos la incidencia es la mitad en el grupo de intervención con el colirio. Es más eficaz en hombres, porque el valor de NNT estimado en mujeres es superior al de mujeres.