Estadística+2012

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**ESTADÍSTICA**
Por cortesía de @jrlr del blog [|Malditas mentiras y estadísticas]

**Pregunta 176**
Si desea conocer la inprecisión esperada al estmar la media de una variable recurrrá a:

1. El error estándar típico. 2. La desviación estándar típica. 3. La varianza de la variable. 4. El rango intercuartílico. 5. El coeficiente de variación.

** Comentario: ** Es curioso que el enunciado se refiera a la “imprecisión”, cuando habitualmente se habla de la precisión de una medida. Dejando a un lado las notas terminológicas, todas las respuestas se refieren a medidas de dispersión, que expresan de alguna forma la precisión o variabilidad de una distribución. Lo que indica que se trata de la primera respuesta es que habla de estimar una media, con lo que se supone que se está trabajando con inferencia estadística. Las restantes medidas se refieren a una distribución de valores, mientras que el error estándar se refiere a una distribución muestral de estimadores.

**Pregunta 180**
Se ha realizado un ensayo controlado y aleatorizado en pacientes con hipercolesterolemia para valorar la efectividad de un nuevo fármaco. La variable final valorada es la presencia de infarto de miocardio. El Riesgo Relativo (RR) de infarto de miocardio en relación con el fármaco habitual es de 0,39 con un IC al 95% de 0,21 a 1,18. Ante este resultado usted concluiría que:

 1. Debería recomendarse la utilización del nuevo fármaco.  2. El nuevo fármaco reduce el riesgo relativo en más de un 60%.  3. El tamaño muestral es muy elevado.  4. Existen diferencias estadísticamente significativas entre el efecto de los fármacos estudiados.  5. Los resultados revelan una precisión pobre.  ** Comentario: **  Entre las restantes respuestas, la 2 puede también considerarse correcta (aunque menos que la propuesta). Realmente, el RR de casi 0,4 expresa una reducción del riesgo del 60% frente a la situación de no efecto (RR = 1), pero prefiero señalar la 5 porque los límites del intervalo de confianza son muy amplios, desvirtuando el impresionante efecto protector del fármaco.  No se aporta información acerca del tamaño de la muestra, lo que excluiría la respuesta 3. Como los límites del intervalo de confianza incluyen al valor 1, no puede concluirse que el resultado es estadísticamente significativo (lo que si ocurriría si ambos límites fueran inferiores a 1, o ambos superiores a 1). La respuesta 1 no se puede dar por correcta porque aunque el RR indica un efecto beneficioso, el resultado no dispone de la significación estadística para apoyarlo.

**Pregunta 182**
En un contraste de hipótesis estadístico si la hipótesis nula fuera cierta y se rechazara. ¿Cuál de las respuestas es CORRECTA?  1. Se comete un error de tipo II.2. Se toma una decisión correcta.3. La potencia aumenta. 4. Se comete un error de tipo I. 5. Indica un tamaño muestral excesivo.  ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Esta pregunta es la aplicación directa de la definición de error tipo I, por lo que no merece más discusión.

**Pregunta 183**
Si consideramos una cifra de 24 mmHg de tensión intraocular medida por tonometría ocular como criterio diagnóstico de glaucoma en lugar de 20 mmHG:

1. Aumenta el número de verdaderos negativos. 2. Disminuye el número de falsos negativos. 3. Aumenta el número de verdaderos positivos. 4. Aumenta el número de falsos positivos. 5. Aumenta la sensibilidad y disminuye la sensibilidad.

<span style="color: #008080; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px;">** Comentario por @emilienko: ** Es la uno. La 2, la 3, la 4 y la 5 dicen lo mismo de distintas formas. Esta pregunta se nos "olvidó" en el reparto y no ha sido respondida hasta último momento.

**Pregunta 184**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">Se dice que un estudio observacional tiene validez interna: <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. Cuando se obtiene un resultado estadísticamente significativo. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. Cuando el investigador ha controlado razonablemente las posibles fuentes de sesgo. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 3. Cuando el investigador no ha cometido fraude y los resultados son auténticos. 4. Cuando se ha publicado en una revista con alto factor de impacto. 5. Cuando el intervalo de confianza de la principal medida de efecto no incluye el valor nulo. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> La pregunta se refiere a la definición de validez interna. La significación estadística y la respuesta mencionando al intervalo de confianza tienen que ver con el tamaño de la muestra, y no con la ausencia de sesgos. Por último, las respuestas 3 y 4 se refieren a la honestidad o a la publicidad de un resultado, pero no a su validez.

**Pregunta 185**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">Las curvas de Kaplan-Meier constituyen un método estadístico en:

<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. El análisis de supervivencia. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. La regresión de Poisson. 3. La regresión lineal. 4. La regresión logística. 5. La determinación de las odds ratios. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Esta pregunta tiene una respuesta directa.

**Pregunta 186**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">El objetivo de una investigación es determinar la probabilidad de sufrir cirrosis hepática en función de la presencia o no de cinco variables: sexo edad, consumo de alcohol, consumo de drogas y nivel de actividad física. La técnica estadística más adecuada para evaluar el objetivo propuesto es: <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. El cálculo de la matriz de correlación entre los factores. 2. El cálculo de la regresión lineal. 3. El análisis de componentes principales. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 4. El cálculo de la regresión logística. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. La prueba de ji cuadrado. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Como la mayoría de las variables que se mencionan son categóricas o cualitativas, es más correcto usar técnicas como la ji cuadrado o la regresión logística. Las otras tres técnicas son más adecuadas para variables cuantitativas. Entre las dos posibles candidatas, la 4 es más correcta que la 5 porque se trata de estudiar “simultáneamente” (aunque no lo expresa claramente el enunciado) la relación entre todas ellas con la cirrosis. La prueba de ji cuadrado solamente nos permite estudiar las relaciones dos a dos.

<span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">**Pregunta 187** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ¿Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de la confusión en los estudios epidemiológicos es falsa? <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. Para "controlar" la confusión en un estudio las variables que la producen deben conocerse obligatoriamente de antemano. 2. La confusión ocurre cuando una tercera variable se asocia tanto a la exposición como al desenlace. 3. Los análisis estadísticos multivariantes reducen la confusión. 4. El diseño de los ensayos controlados con distribución aleatoria minimiza la confusión. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. La medición inexacta o sesgada de algunas variables puede generar confusión. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> La pregunta invierte el razonamiento habitual (preguntar por la afirmación verdadera) y pregunta por la respuesta falsa. El problema está en que todas las respuestas no son totalmente correctas. Pero de entre todas ellas, la que se aparta más de la “verdad” es la 5, porque la medición inexacta da lugar a un sesgo de información, y no al de confusión.


 * Nota: La respuesta válida dada por el Ministerio es la número 1. **

**Pregunta 188**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">Un ensayo clínico "abierto" significa: <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. No requiere ingreso. 2. Pueden incluírse sujetos en el ensayo. 3. No existe grupo control. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 4. No enmascarado. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. Sus resultados son extrapolables a la población general. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> La respuesta es una aplicación directa de la definición. En inglés se llaman open-label trial, y si alguien quiere comprobar la definición, puede consultar __[]__

<span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> **Pregunta 189** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Una prueba de laboratorio aparece alterada en 8 de cada 10 individuos que padecen una determinada enfermedad crónica mientras se obtienen valores normales en 8 de cada 10 individuos que no sufren dicha enfermedad. Si se aplica la prueba a una polbación de 100 individuos de los cuales 20 sufren la enfermedad, ¿cuál será el valor predictivo de la prueba? <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. 40%. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. 50%. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 3. 60%. 4. 70%. 5. 80%. <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Para elegir la respuesta hay que hacer unos pequeños cálculos. Tanto la sensibilidad y la especificidad son 0,8. El valor predictivo de la prueba es el cociente entre los verdaderos positivos (VP) y el total de resultados positivos. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> El número de VP se obtiene como el producto de la sensibilidad por la proporción de enfermos en ese grupo: 0,8*20 = 16. El número de falsos positivos (FP) se obtiene calculando primero el número de verdaderos negativos (VN): 0,8*80 = 64 y se resta del total de no enfermos (80-64=16). <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> En total hay 32 positivos (VP+FP=16+16), de los que 16 son VP, por lo tanto el Valor Predictivo Positivo de esta prueba es 16/32 = 0,5 o el 50%.

**Pregunta 193**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">Se ha realizado un estudio de cohorte retrospectivo para conocer si los pacientes que toman antipsicóticos presentan un mayor riesgo de muerte súbita que la población que no utiliza antipsocóticos. Una vez realizado el ajuste por posibles factores de confusión, se ha obtenido un riesgo relativo de 2,39 (intervalo de confianza al 95% de 1,77-3,22). ¿Cuál es la interpretación más correcta del resultado?

<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. El resultado es compatible con un incremento de riesgo asociado al uso de antipsicóticos, pero no es estadísticamente significativo. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. El resultado sigiere que los antipsicóticos protegen frente al riesgo de muerte súbita. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 3. El resultado no es interpretable porque no se ha hecho una asignación aleatoria de los tratamientos. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 4. Hay un incremento de riesgo pero es pequeño e irrelevante desde un punto de vista clínico. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. El resultado apoya la hipótesis de que el uso de antipsocóticos aumenta el riesgo de muerte súbita. <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> La respuesta 1 es incorrecta porque el resultado es estadísticamente significativo (ambos límites del IC son superiores a 1). La respuesta 2 se excluye porque el valor del RR es superior a 1, lo que se interpreta como que el uso de estos fármacos **aumenta** el riesgo de sufrir muerte súbita; para que tuviera un papel protector, el RR debería ser inferior a 1. Es cierto que como parece decir la respuesta 3, los resultados de un estudio aleatorio controlado son superiores a un estudio observacional. Pero no se tiene en cuenta porque éticamente es inaceptable hacer un estudio de este tipo para demostrar que un agente produce la muerte. Los estudios observacionales constituyen el medio más útil para este tipo de investigaciones. Por último la respuesta 4 introduce elementos subjetivos, porque es difícil decidid si algo es irrelevante clínicamente. Pero creo que demostrar que si una persona toma estos fármacos tiene el doble de riesgo de morir que quienes no lo toman debe tomarse en consideración por los profesionales sanitarios y los servicios de salud.

**Pregunta 194**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">La sensibilidad de una prueba diagnóstica mide:

<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. La proporción de casos de pacientes sin la enfermedad que presentan un resultado negativo de la prueba diagnóstica. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. La proporción de casos de pacientes sin la enfermedad que presentan un resultado positivo de la prueba diagnóstica. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 3. La proporción de pacientes que se someten a la prueba que tienen la enfermedad. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 4. La proporción de casos de enfermos con resultado positivo de la prueba diagnóstica. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. La proporción de casos con resultado positivo de la prueba que son verdaderamente enfermos. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> La respuesta es directa, pero a alguno le puede plantear cierta dificultad distinguir entre la respuesta 4 y la 5. La sensibilidad y la especificidad se pueden entender como probabilidades condicionadas. Es decir, la probabilidad de que ocurra un suceso a condición (de ahí su nombre) de que se verifique antes otra condición o suceso. En el caso de la sensibilidad, la probabilidad que se mide es la de dar un resultado positivo a condición de que la persona esté realmente enferma. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Lo que se expresa en la respuesta 5 es otra probabilidad, la que llamamos valor predictivo positivo. En este caso, la condición que primero se tiene que cumplir es que el individuo obtenga un resultado positivo en la prueba, y entre ellos se obtiene el número de enfermos. Las dos respuestas son muy parecidas, pero el matiz está en esa diferencia.

**Pregunta 196**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">Al realizar una serología frente a Trypanosoma cruzi en una comunidad de inmigrantes bolivianos con uan prevalencia estimada del 30% de enfermedad de Chagas, respecto a otra comunidad de inmigrantes ecuatorianos con uan prevalencia estimada de enfermedad de Chagas del 5%:

<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. Aumenta la sensibilidad. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. Disminuye la especificidad. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 3. Aumenta el valor predictivo positivo. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 4. Aumenta en valor absoluto los falsos positivos. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. Aumenta la validez interna de la serología. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Las respuestas 1 y 2 se excluyen, porque la sensibilidad y la especificidad son características de la prueba que no cambian de valor. También se excluye la 5 porque la validez depende de la presencia de sesgos en la investigación, y en principio, el diseño es similar en las dos poblaciones. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> En cuanto a la respuesta 4, el número de falsos positivos está determinado por la especificidad (que no cambia) y el número de personas sin enfermedad. Si en la comunidad boliviana, la prevalencia es superior a la encontrada en la ecuatoriana, es lógico pensar que el número de no enfermos sea menor en la comunidad boliviana, y en todo caso no sólo no aumentaría, sino que disminuiría el número de falsos positivos.

**Pregunta 197**
<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;">Va a realizar un ensayo clínico aleatorizado para comparar la eficacia de dos tratamientos para dejar de fumar. Como cree que el sexo puede influir en el resultado,le gustaría asegurar que la proporción de hombres y mujeres es similar en los dos grupos de tratamiento. ¿Qué tipo de aleatorización utilizaría?

<span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"><span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 1. Aleatorización por bloques. <span style="background-color: #ffffff; color: #800080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 2. Aleatorización estratificada. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 3. No es necesaria la aleatorización si aseguramos el correcto enmascaramiento del tratamiento. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 4. Aleatorización por centros. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> 5. Aleatorización simple. <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> <span style="background-color: #ffffff; color: #008080; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> ** Comentario: ** <span style="background-color: #ffffff; color: #000000; display: block; font-family: Tahoma,Geneva,sans-serif; font-size: 12px; text-align: justify;"> Respuesta directa.