1.- ¿Qué se debe hacer para manejar el riesgo de multiplicidad en los análisis de subgrupos? |
| Aumentar el tamaño de la muestra en cada subgrupo. |
| Realizar análisis univariados en lugar de multivariados. |
| Ajustar el valor de probabilidad establecido para obtener un resultado estadísticamente significativo. |
| Utilizar solo análisis descriptivos en lugar de inferenciales. |
| Reducir el número de subgrupos analizados para minimizar el error. |
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2.- ¿Qué caracteriza al diseño de network meta-análisis? |
| Evalúa únicamente comparaciones directas entre dos intervenciones. |
| Combina y analiza los resultados de diferentes intervenciones, tanto directa como indirectamente a través de estudios comunes. |
| Se limita a estudios realizados en poblaciones homogéneas y similares. |
| Utiliza exclusivamente datos de ensayos clínicos aleatorizados. |
| Se enfoca en análisis univariados de intervenciones. |
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3.- ¿Qué caracteriza a un endpoint como DFS (Disease-Free Survival) en estudios oncológicos? |
| Se enfoca en la calidad de vida del paciente post-tratamiento. |
| Mide el tiempo hasta la progresión de la enfermedad o la muerte. |
| Se utiliza principalmente debido a su bajo coste y facilidad de medición. |
| Tiene una mayor potencia estadística que OS y no se ve afectado por tratamientos post-progresión. |
| Representa el tiempo hasta la aparición de un segundo tumor primario. |
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4.- ¿Cuáles son las limitaciones del diseño de network meta-análisis? |
| No permite la inclusión de estudios observacionales. |
| Requiere que todas las comparaciones sean de igual calidad metodológica. |
| Asume la transitividad de resultados y la comparabilidad clínica y metodológica de estudios en poblaciones distintas. |
| Solo se aplica a estudios con grandes tamaños de muestra. |
| No puede utilizar el método bayesiano para la interpretación de los resultados. |
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5.- ¿Cuál es la diferencia principal entre una revisión narrativa y una revisión sistemática? |
| Las revisiones narrativas se enfocan en un análisis estadístico detallado, mientras que las revisiones sistemáticas no. |
| Las revisiones narrativas son más objetivas que las revisiones sistemáticas. |
| Las revisiones sistemáticas siguen un proceso metodológico estricto que incluye formulación de la pregunta, localización de estudios, evaluación crítica, recogida de datos, análisis y presentación de resultados, interpretación de resultados y actualización. |
| Solo las revisiones narrativas incluyen una evaluación crítica de los estudios. |
| Las revisiones sistemáticas son menos rigurosas en la recopilación de datos que las revisiones narrativas. |
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6.- ¿Cuál es el propósito de combinar diferentes endpoints en un estudio cuando la incidencia de un evento es baja? |
| Disminuir el tamaño de la muestra requerida para el estudio. |
| Reducir el coste y la duración del estudio. |
| Aumentar la potencia estadística del estudio. |
| Simplificar el análisis estadístico del estudio. |
| Mejorar la precisión de las medidas de resultado. |
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7.- ¿Qué tipos de sesgos son comunes en estudios observacionales retrospectivos en el contexto de la Real World Evidence (RWE)? |
| Sesgo de confusión por indicación, sesgo de vigilancia y sesgo temporal. |
| Sesgo de publicación y sesgo de información. |
| Sesgos relacionados con la selección aleatoria de pacientes. |
| Sesgo debido a la falta de cegamiento en los estudios. |
| Sesgos relacionados con el uso exclusivo de datos de ensayos clínicos controlados. |
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8.- ¿Qué ocurre si en una investigación se seleccionan más sujetos de los necesarios según el valor delta estudiado? |
| La investigación pierde validez estadística. |
| Se reduce significativamente el error beta. |
| Se sobrestima la eficacia de la intervención. |
| Se mejora la precisión de los resultados. |
| Se disminuye el error alfa. |
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9.- ¿Cómo se aborda la clasificación jerárquica de los outcomes en los análisis estadísticos según las agencias reguladoras como la EMA? |
| Se basa en la magnitud del efecto observado en los diferentes outcomes. |
| Se enfoca en la relevancia clínica antes que en la significación estadística. |
| Se prioriza según la probabilidad de rechazar la hipótesis nula. |
| Se establece en función del coste-beneficio de cada outcome. |
| Se determina por la facilidad de medición de cada outcome. |
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10.- ¿Qué caracteriza al análisis de supervivencia en estudios estadísticos? |
| Se enfoca exclusivamente en estudios de larga duración. |
| Evalúa el tiempo hasta que ocurre un evento específico. |
| Solo es aplicable en estudios con muestras grandes. |
| Requiere que todos los sujetos sean seguidos por un período de tiempo idéntico. |
| Depende de la calidad de vida como principal medida de resultado. |
| | |
11.- ¿Cuál es el propósito principal del análisis de subgrupos en estudios clínicos? |
| Comparar los efectos de diferentes tratamientos en la misma muestra. |
| Identificar y analizar diferentes grupos dentro de una muestra global con características similares que pueden responder de manera diferente a una intervención. |
| Determinar la eficacia general de un tratamiento en toda la población. |
| Reducir la variabilidad de los resultados al agrupar sujetos similares. |
| Evaluar la relación coste-efectividad de diferentes tratamientos. |
| | |
12.- ¿Qué indica un error beta en una investigación? |
| Que los resultados obtenidos son estadísticamente significativos. |
| Que la intervención tiene un efecto negativo no detectado. |
| Que una intervención no tiene efecto positivo, aunque en realidad sí lo tiene. |
| Que el tamaño de la muestra es insuficiente. |
| Que la hipótesis nula es cierta. |
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13.- ¿Cuál es una ventaja del método de Kaplan-Meier en el análisis de supervivencia? |
| Proporciona estimaciones exactas de supervivencia en muestras grandes. |
| Es el método más eficaz para estudios con censura informativa. |
| Da proporciones exactas de supervivencia utilizando tiempos precisos, especialmente en muestras menores de 30 sujetos. |
| No requiere supuestos sobre la distribución de los tiempos de supervivencia. |
| Es más preciso en estudios con seguimientos de larga duración. |
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14.- ¿Qué sesgos pueden presentarse en un estudio que recluta pacientes de un único centro de alta especialización para determinar la efectividad de un tratamiento en cáncer de mama? |
| Sesgos relacionados con el acceso a la atención médica, sociodemográficos y de gravedad de la enfermedad. |
| Sesgos debido a la elección aleatoria de los pacientes. |
| Sesgos relacionados con la duración del tratamiento y la respuesta al mismo. |
| No presenta sesgos significativos debido a la alta especialización del centro. |
| Sesgos relacionados únicamente con factores económicos. |
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15.- ¿Cuál es el impacto del sesgo de publicación en las revisiones sistemáticas? |
| Aumenta la precisión de los resultados al incluir solo estudios con efectos positivos. |
| Disminuye la relevancia clínica de los resultados al excluir estudios no publicados. |
| Provoca un desbalance en la evidencia disponible, dando más peso a estudios con efectos positivos. |
| Mejora la generalización de los resultados al centrarse en estudios de alta calidad. |
| No tiene impacto significativo ya que las revisiones sistemáticas incluyen una variedad amplia de fuentes de datos. |
| | |
16.- ¿Cómo afecta la multiplicidad del error alfa en los análisis de subgrupos? |
| Reduce la probabilidad de encontrar diferencias significativas entre subgrupos. |
| Aumenta la precisión de los resultados obtenidos en subgrupos pequeños. |
| Incrementa el riesgo de obtener resultados estadísticamente significativos debido al azar. |
| Mejora la capacidad de detectar efectos pequeños, pero clínicamente relevantes. |
| Disminuye la necesidad de ajustar los valores p para significancia estadística. |
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17.- ¿Cuál es la diferencia principal entre los sujetos incidentes y los sujetos prevalentes en un estudio? |
| Los sujetos incidentes tienen una enfermedad más avanzada que los sujetos prevalentes. |
| Los sujetos prevalentes son naïve a las intervenciones médicas, a diferencia de los sujetos incidentes. |
| Los sujetos incidentes experimentan el evento durante el periodo de seguimiento del estudio. |
| Los sujetos prevalentes permiten un mejor control de los factores de confusión. |
| Los sujetos incidentes son menos representativos de la población general. |
| | |
18.- ¿Cuál es la principal diferencia entre los estudios experimentales o intervencionistas y los estudios basados en la Real World Evidence (RWE)? |
| Los estudios experimentales se enfocan en la eficacia, mientras que los estudios RWE se enfocan en la efectividad. |
| Los estudios RWE son siempre de mayor duración que los estudios experimentales. |
| Los estudios experimentales utilizan una mayor diversidad de poblaciones que los estudios RWE. |
| Los estudios RWE se basan en datos recopilados exclusivamente de ensayos clínicos controlados. |
| Los estudios experimentales no consideran la práctica clínica real en sus análisis. |
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19.- ¿Qué aspectos son cruciales al realizar un análisis de subgrupos? |
| La homogeneidad de los subgrupos y la duración del tratamiento. |
| La efectividad del tratamiento y la preferencia del paciente. |
| El tamaño de la muestra, la consistencia en los resultados entre estudios, y la multiplicidad del error alfa. |
| Los costes asociados al tratamiento y la accesibilidad del mismo. |
| La rapidez de respuesta al tratamiento y la facilidad de administración. |
| | |
20.- ¿Cuál es la diferencia principal entre las medidas relativas y absolutas en estadística? |
| Las medidas relativas comparan la variabilidad, mientras que las absolutas comparan las medias. |
| Las medidas relativas se centran en la probabilidad de un evento, las absolutas en la diferencia de riesgo. |
| Las medidas relativas se utilizan en estudios cualitativos, las absolutas en cuantitativos. |
| Las medidas relativas evalúan la duración de un evento, las absolutas su frecuencia. |
| Las medidas relativas son más precisas, mientras que las absolutas son más generales. |
| | |
21.- ¿Qué representa el intervalo de credibilidad en un análisis de network meta-análisis? |
| La variabilidad de los efectos del tratamiento entre diferentes estudios. |
| La confiabilidad de los datos utilizados en el meta-análisis. |
| El rango dentro del cual es probable que se encuentre el verdadero efecto del tratamiento. |
| La probabilidad de que un tratamiento sea superior a otro en términos de efectividad. |
| La precisión de las comparaciones directas entre dos tratamientos. |
| | |
22.- ¿Cuáles son algunos de los desafíos asociados con la Real World Evidence (RWE)? |
| La falta de diversidad en la población de estudio y la limitación de los resultados a corto plazo. |
| La inexactitud de los datos recopilados y la irrelevancia clínica de los resultados. |
| Sesgo de selección, factores de confusión poco manejables o no medidos, y diferencias en políticas sanitarias. |
| La limitación del uso de RWE a estudios observacionales retrospectivos. |
| La necesidad de grandes inversiones financieras para recopilar y analizar los datos. |
| | |
23.- ¿Qué indica la probabilidad de Surface under the cumulative ranking (SUCRA) en un network meta-análisis? |
| La probabilidad de que una intervención sea la más efectiva en comparación con otras. |
| La duración del efecto de una intervención en comparación con otras. |
| La calidad metodológica de los estudios incluidos en el análisis. |
| La homogeneidad de los resultados entre diferentes intervenciones. |
| El coste-efectividad de una intervención en comparación con otras. |
| | |
24.- ¿Qué se compara en el análisis logrank para evaluar dos curvas de supervivencia? |
| La calidad de vida de los pacientes en cada grupo. |
| El número de pacientes que responden al tratamiento en cada grupo. |
| El número de eventos en cada grupo con el número de eventos que podría esperarse de las pérdidas en los grupos combinados. |
| La duración media del tiempo de supervivencia en cada grupo. |
| La proporción de pacientes sin eventos al final del estudio en cada grupo. |
| | |
25.- ¿Qué representa la medida de resultado conocida como OS (Overall Survival) en estudios oncológicos? |
| El tiempo desde el diagnóstico hasta la recurrencia del cáncer. |
| La calidad de vida del paciente durante el tratamiento. |
| El tiempo desde el inicio del tratamiento hasta la muerte por cualquier causa. |
| La duración del tiempo sin síntomas del cáncer. |
| El periodo de tiempo en que el tumor permanece estable. |
| | |
26.- ¿Qué representa el Odds Ratio (OR) en un estudio estadístico? |
| La probabilidad de que un evento ocurra en un grupo en comparación con otro. |
| El riesgo relativo de un evento entre dos grupos de estudio. |
| Una medida de la asociación/magnitud entre dos variables categóricas. |
| La diferencia en las tasas de incidencia entre dos grupos. |
| El número de veces que un evento ocurre comparado con el número de veces que no ocurre. |
| | |
27.- ¿Qué tipo de medida es el Hazard Ratio (HR) en estudios estadísticos? |
| Una medida de la duración temporal hasta un suceso. |
| Una relación entre los riesgos instantáneos de dos o más grupos en estudios longitudinales. |
| El riesgo relativo ajustado por el tiempo de seguimiento. |
| La diferencia en la supervivencia entre dos grupos de estudio. |
| Una medida de la variabilidad de los resultados a lo largo del tiempo. |
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28.- ¿Qué es la Real World Evidence (RWE) en el contexto de estudios médicos? |
| Estudios basados únicamente en ensayos clínicos randomizados. |
| Investigaciones que utilizan datos de estudios controlados en laboratorio. |
| Investigaciones que utilizan datos del mundo real para evaluar la efectividad, eficacia y seguridad de intervenciones médicas. |
| Estudios enfocados exclusivamente en la eficacia de medicamentos. |
| Análisis que solo consideran datos económicos de tratamientos médicos. |
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29.- ¿Cuál es el propósito principal del valor de probabilidad (p-value) en la investigación? |
| Demostrar la verdad absoluta de la hipótesis alternativa. |
| Ayudar a determinar la evidencia en contra de una hipótesis nula. |
| Garantizar la relevancia clínica de los resultados. |
| Establecer una relación de causalidad entre variables. |
| Probar la hipótesis nula. |
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30.- ¿Cuál es la limitación principal del valor de probabilidad (p-value) en el contexto clínico? |
| No puede calcularse en estudios con muestras pequeñas. |
| No aporta comprensión acerca de la magnitud o impacto de una intervención. |
| Siempre requiere una hipótesis alternativa claramente definida. |
| Es insensible a cambios significativos en los resultados. |
| Depende exclusivamente del tamaño de la muestra. |
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