Estadística

172. Respecto al meta-análisis de ensayos clínicos señale la respuesta CORRECTA: El razonamiento es por exclusión. La homogeneidad de los estudios se refiere a que el efecto encontrado en los estudios siempre es en un mismo sentido; es decir, que un tratamiento X es mejor que otro tratamiento Y, aunque la magnitud de la diferencia sea distinta en cada estudio. En un meta-análisis, lo deseable es que los estudios sean homogeneos, porque los resultados son más precisos. Cuando no hay homogeneidad entre los estudios, hay que recurrir a analizarlos con modelos de efectos aleatorios, que recogen la variabilidad de los estudios aunque dando resultados más imprecisos. La 1) es incorrecta porque la heterogeneidad(lo opuesto a la homogeneidad) es una condición que reduce la precisión. Lo mismo ocurre con la respuesta 4), porque si hay heterogeneidad, los intervalos son más amplios (menos precisos). El sesgo de publicación, al que se refiere la respuesta 2), se produce porque los estudios que no consiguen demostrar un efecto, es decir que un tratamiento es superior a otro, tienen menos posibilidades de aparecer publicados. La coletilla de “perjudicar a los promotores” parece un poco de mofa. La respuesta 5) es incorrecta porque precisamente el meta-análisis persigue lo contrario, obtener mayor precisión al agregar las muestras de los estudios individuales, consiguiendo un “mega”tamaño de muestra. Por todo lo anterior, la respuesta correcta es la 3). El modelo que se aplica cuando hay homogeneidad es el de efectos fijos.
 * 1) La heterogeneidad de los estudios incluidos potencia la precisión y exactitud de los resultados agregados.
 * 2) El sesgo de publicación consiste en publicar los estudios negativos para perjudicar a los promotores de los mismos.
 * 3) Cuando los resultados de los ensayos son homogéneos es apropiado aplicar un modelo de efectos fijos.
 * 4) Con los modelos de efectos aleatorios (al azar) los intervalos de confianza son más estrechos que con los modelos de efectos fijos.
 * 5) Permite generar un estimador del efecto con intervalos de confianza habitualmente más amplios que los de cada estudio por separado.

178. En un ensayo clínico que evalua la eficacia de un nuevo agonista dopaminérgico para el tratamiento de la enfermedad de Parkinson los investigadores concluyen que el nuevo fármaco es eficaz cuando en realidad no es mejor que el placebo. Han cometido: El enunciado se refiere al resultado de un contraste de hipótesis, y no al diseño del estudio. Por lo tanto, las respuestas 2), 3) y 5) se excluyen de entrada. Los sesgos se refieren al diseño del estudio. Aunque el de confusión se puede controlar en el análisis, se produce en el diseño. La respuesta 4) no puede ser porque el error tipo II se produce al declarar que no existen diferencias, cuando en realidad existen. Y en el enunciado se afirma que los investigadores concluyeron (erroneamente) que si existen diferencias. La respuesta correcta es la 1), es decir que incurrieron en un error de tipo I.
 * 1) Un error tipo I.
 * 2) Un sesgo del observador.
 * 3) Un sesgo de confusión.
 * 4) Un error de tipo II.
 * 5) Un sesgo de clasificación.

179. En un ensayo clínico se ha comparado la eficacia de un tratamiento con un nuevo medicamento frente al de referencia en la prevención secundaria del infarto de miocardio. La incidencia del infarto de miocardio a los tres años ha sido del 13% en el grupo tratado con el nuevo medicamente y del 15,5% en el grupo tratado con el de referencia. ¿Cuántos pacientes debería tratar durante tres años con el nuevo medicamento para evitar un episodio de infarto de miocardio en comparación con el tratamiento de referencia? Para contestar a esta pregunta hay que resolver dos cuestiones. La primera es implícita, y es a que se refieren con evitar un infarto. Pues al Número Necesario para Tratar (NNT). Esta medida es la inversa de la reducción del riesgo absoluto. La segunda es calcular el NNT. Aquí no hay muchas vueltas que darle. La reducción del riesgo es 15,5 – 13 = 2,5%, que tantos por uno se expresa como 0,025. Se calcula el inverso (1/0,025) y el resultado es 40. La respuesta correcta es la 4).
 * 1) 25 pacientes.
 * 2) 250 pacientes.
 * 3) 20 pacientes.
 * 4) 40 pacientes.
 * 5) 400 pacientes.

189. Un paciente se somete a una prueba de cribado para el diagnóstico precoz de una enfermedad neoplásica. En nuestra población dicha prueba tiene una sensibilidad del 98,2%, una especificidad del 94,7%, un valor predictivo positivo del 66,2% y un valor predictivo del 99,8%. Si la prueba arroja un resultado alterado, ¿qué probabilidad tiene de de NO padecer la enfermedad? La interpretación del resultado de una prueba de screening o cribado viene determinado por las características de la prueba (sensibilidad y especificidad) junto con la prevalencia de la enfermedad en la población. Los valores predictivos positivo y negativo reflejan la probabilidad de un resultado alterado o normal en una población determinada. Tal como interpreto la pregunta, la probabilidad buscada es P(no enfermo/prueba positiva). Es decir, del total de resultados positivos, ¿qué proporción son falsos positivos?. Del total de positivos hay que restarle la proporción que corresponde a los verdaderos positivos, que está expresada por el valor predictivo positivo. En consecuencia, numéricamente la respuesta es: P(no enfermo/prueba positiva) = 1 – VPP = 100 – 66,2 = 33,8% Por tanto, la respuesta correcta es la 4).
 * 98,2%.
 * 33,8%.
 * 99,8%.
 * 66,2%.
 * 5,3%.

190. La proporción de pacientes hipertensos correctamente identificados por una nueva prueba es del 85%. Este valor representa: La pregunta no exige mucho razonamiento, sino simplemente aplicar la definición de sensibilidad. En efecto, nos indican que entre los pacientes hipertensos (es decir, enfermos), la nueva prueba clasifica correctamente al 85%. Las respuestas 1) y 5) se excluyen porque se refieren a resultados en personas no enfermas. La respuesta 4) también se excluye porque se refiere a clasificación incorrecta, dando lugar a un falso positivo. La duda puede estar entre las respuestas 2) y 3). La respuesta 2) se excluye porque nos tendrían que indicar que es la proporción de hipertensos que hay entre los que han dado un resultado positivo. Como se indica en el enunciado, la prueba se ha aplicado en personas con enfermedad (hipertensos), en los que se ha medido la proporción de resultados correctos. Esto es, la sensibilidad. La respuesta correcta es la 3)
 * 1) La especificidad.
 * 2) El valor predictivo positivo.
 * 3) La sensibilidad.
 * 4) Los falsos negativos.
 * 5) El valor predictivo negativo.

192. La técnica estadística que debe aplicarse para analizar la concordancia de dos observadores en la medición del volumen espiratorio forzado en el primer segundo (FEV1) es: El FEV1 es una variable continua. Tanto el coeficiente kappa, como el kappa ponderado se usan para medir la concordancia entre observadores, cuando las variables son de tipo cualitativo, o categórico. Por tanto, las respuestas 3) y 4) se excluyen. También se excluye la respuesta 1) porque el coeficiente de correlación mide la asociación entre dos variables, pero eso no es lo mismo que la concordancia que es lo que se pregunta. La respuesta 5) tengo la impresión que no es la correcta, porque el coeficiente kappa se llama de Cohen (porque este autor lo publicó por primera vez). He buscado un posible test de Cohen, y no he encontrado nada con ese nombre, excepto una prueba diagnóstica para la achalasia, lo que evidentemente no corresponde a lo que se pregunta. Por tanto, la respuesta correcta es la 2), el coeficiente de correlación intraclase.
 * 1) El coeficiente de correlación de Spearman.
 * 2) El coeficiente de correlación intraclase.
 * 3) La prueba de Kappa.
 * 4) La prueba de Kappa ponderada.
 * 5) El test de Cohen.