TEMAS 10 + TEMA 11

¿Qué mide la sensibilidad de una prueba diagnóstica?. La capacidad de detectar correctamente a los enfermos. La capacidad de detectar correctamente a los sanos. La relación entre prevalencia e incidencia. La probabilidad de falsos positivos. La cantidad de pruebas realizadas en una población.

¿Qué mide la especificidad de una prueba diagnóstica?. La capacidad de detectar correctamente a los sanos. La capacidad de detectar correctamente a los enfermos. La relación entre incidencia y prevalencia. La tasa de errores diagnósticos. La probabilidad de que un enfermo pase desapercibido.

¿Qué es el valor predictivo positivo (VPP)?. Probabilidad de que un resultado positivo indique enfermedad. Probabilidad de que un resultado negativo indique enfermedad. La tasa de falsos negativos. La tasa de falsos positivos. La especificidad de la prueba.

¿Qué es el valor predictivo negativo (VPN)?. Probabilidad de que un resultado negativo signifique que el paciente está sano. Probabilidad de que un resultado positivo sea falso. Sensibilidad de la prueba. La tasa de prevalencia de la enfermedad. La probabilidad de un resultado positivo en sanos.

¿Cómo influye la prevalencia en los valores predictivos de una prueba?. A mayor prevalencia, mayor VPP. La prevalencia no influye en los valores predictivos. A mayor prevalencia, menor VPP. A menor prevalencia, mayor VPP. No afecta el rendimiento de la prueba.

¿Cuál de las siguientes pruebas tiene alta sensibilidad?. Detecta pocos falsos negativos. Detecta pocos falsos positivos. Solo es útil en estudios experimentales. Se usa solo en enfermedades raras. No se usa en screening poblacional.

¿En qué situación se prefiere una prueba con alta especificidad?. Cuando se quiere confirmar una enfermedad. Cuando se quiere descartar una enfermedad. Cuando la enfermedad es benigna. Cuando no hay pruebas disponibles. Cuando la prueba es muy costosa.

¿Qué representa una curva ROC en una prueba diagnóstica?. Relación entre sensibilidad y especificidad. Relación entre VPP y VPN. Relación entre incidencia y prevalencia. Relación entre mortalidad y morbilidad. Relación entre falsos positivos y falsos negativos.

¿Qué ocurre si una prueba tiene alta sensibilidad pero baja especificidad?. Detectará a casi todos los enfermos, pero tendrá muchos falsos positivos. Detectará a casi todos los sanos, pero tendrá muchos falsos negativos. Será ideal para confirmar un diagnóstico. No será útil en estudios de screening. Tendrá alta precisión.

¿Qué sesgo puede ocurrir en estudios de pruebas diagnósticas?. Sesgo de selección. Sesgo de aleatorización. Sesgo de intervención. Sesgo de seguimiento. Sesgo de información.

Qué es un sesión en un estudio epidemiológico?. Un error aleatorio sin impacto en los resultados. Un error sistemático que afecta la validez de los resultados. Un problema matemático sin relevancia clínica. Un resultado inesperado en un experimento. Un error que solo ocurre en estudios de cohortes.

¿Cómo se clasifican los sesgos en epidemiología?. De medición, de seguimiento y de validez externa. De selección, de información y de confusión. De exposición, de causalidad y de error experimental. De análisis, de reporte y de inferencia. De datos, de prevalencia y de mortalidad.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de sesgo de selección?. Errores en la medición de la exposición. Falta de seguimiento en un estudio de cohortes. Error en la clasificación de los casos. Mala interpretación de los resultados. Uso de un grupo de control inadecuado.

¿Cuál de los siguientes estudios tiene mayor riesgo de sesgo de selección?. Ensayo clínico. Estudio de cohortes. Estudio de casos y controles. Estudio transversal. Estudio ecológico.

¿Qué es el sesgo de Berkson?. Un sesgo que ocurre en hospitales al seleccionar casos y controles. Un sesgo debido a la falta de aleatorización. Un error en la medición de la exposición. Un sesgo debido a la prevalencia de la enfermedad. Un error al calcular la tasa de incidencia.

¿Qué es el sesgo del obrero sano?. Un sesgo donde los trabajadores suelen estar más sanos que la población general. Un sesgo de información en estudios clínicos. Un error al seleccionar pacientes en hospitales. Un sesgo debido a la falta de seguimiento. Un error en estudios de casos y controles.

¿Cuál de los siguientes es un sesgo de información?. Falta de representatividad de la muestra. Error sistemático en la recolección de datos. Falta de seguimiento en estudios de cohortes. Mala interpretación de los resultados. Falta de significación estadística.

Cuál de los siguientes estudios tiene mayor riesgo de sesgo de memoria?. Ensayo clínico. Estudio de cohortes. Estudio transversal. Estudio de casos y controles. Estudio ecológico.

Qué caracteriza al sesgo de memoria?. Un error en la medición de la incidencia. Una distorsión en el recuerdo de la exposición por parte de los sujetos. Una falta de aleatorización en el diseño del estudio. Una selección inadecuada de los controles. Un error en la interpretación de los resultados.

¿Cómo se puede reducir el mensaje de información en un estudio?. Usando preguntas estructuradas y validadas. Eliminando el grupo control. Analizando solo los datos de los pacientes sanos. Aumentando el tamaño muestral. No permitiendo que los sujetos conozcan los objetivos del estudio.

¿Qué es el sesión de detección?. Error al calcular la tasa de prevalencia. Error en la medición de la exposición. Error que ocurre cuando se detecta la enfermedad de manera desigual entre grupos. Error en la selección de los controles. Error en el análisis de los resultados.

¿Qué caracteriza al sesgo de supervivencia?. La sobreestimación de la supervivencia en los estudios transversales. El análisis incorrecto de los datos de mortalidad. La falta de controles en estudios de cohortes. El uso inadecuado de pruebas estadísticas. La selección errónea de los sujetos de estudio.

¿Qué estrategia puede reducir el sesgo de selección en estudios de cohortes?. Seleccionar pacientes hospitalizados. Asegurar que la selección de sujetos sea aleatoria. No incluir controles. Usar solo sujetos con la misma enfermedad. Eliminar la variable de exposición.

¿Cómo se puede minimizar el sesión de memoria en estudios de casos y controles?. Utilizando fuentes de datos objetivos. Aumentando el número de sujetos. Eliminando los controles. No realizando entrevistas. Usando solo pacientes con enfermedades crónicas.

¿Qué es el sesgo de publicación?. La tendencia a publicar solo estudios con resultados positivos. Un error en la selección de pacientes. La falta de seguimiento en estudios clínicos. Un sesgo en la medición de la exposición. Un error en el diseño del estudio.

Cuál de los siguientes puede ser un resultado del sesgo de confusión?. Sobreestimación o subestimación de la asociación real. No poder medir la incidencia. Falta de representatividad de la muestra. Mala clasificación de los casos. Errores en la recolección de datos.

¿Qué es el sesgo del tiempo de anticipación?. La sobreestimación del tiempo de supervivencia por un diagnóstico temprano. Un error en la clasificación de los casos. Un sesgo en estudios de cohortes. Una falta de controles adecuados. Un error en la medición de la exposición.

¿Cómo se puede reducir el sesión de confusión en un estudio?. Mediante la aleatorización. Eliminando los controles. Usando solo datos retrospectivos. No ajustando por variables adicionales. Eliminando sujetos del estudio.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando los participantes que abandonan un estudio son sistemáticamente diferentes de los que permanecen?. Sesgo de publicación. Sesgo de confusión. Sesgo de pérdida de seguimiento. Sesgo de memoria. Sesgo de aleatorización.

¿Qué estrategia ayuda a minimizar los sesiones en un ensayo clínico?. Uso de doble ciego. Eliminación de grupos de control. No medir la exposición. Uso exclusivo de datos retrospectivos. Excluir a los participantes que no completan el estudio.