Tras la experiencia del año pasado no he sabido decir que no y he vuelto a colaborar en MIR2.0. Algo de emoción, un poco de estrés (me ha pillado acabando de escribir solicitudes de becas y corrigiendo exámenes de grado… un cóctel más que explosivo) y mucho voluntarismo. Este año han sido otra vez 17 preguntas, que he tenido la suerte de compartir con Pedro Gullón Tosío, joven valor de la medicina preventiva y la salud pública española. Nos ha ayudado también César Velasco, otro joven salubrista. Y sin ánimo de enrollarme, que lo importante son las preguntas y respuestas que siguen, sólo quiero remarcar (y va en negrita) algo que ya dije hace un año: me siento orgulloso de poder contribuir al proyecto MIR 2.0!.
Y aquí vienen las preguntas de epidemiología, medicina preventiva y salud pública, también disponibles en el bloc “Salud, sociedad y más” de Pedro y en wikisanidad:
NOTA: La corrección oficial de casimédicos.com (aquí) señala que hemos cometido 2 errores: en las preguntas 202 y 203. Ved los comentarios.
190. Si desea estimar los efectos de una
intervención empleará:
- Un diseño transversal
- Un diseño retrospecivo
- Un estudio ecológico
- Un ensayo clínico aleatorizado
- Un diseño observacional con
selección al azar de los participantes
Comentario: pregunta en mi opinión poco correcta en su
enunciado que, sin embargo, tiene una respuesta “más verdadera” que el resto.
En realidad con cualquiera de las opciones puedes llegar a estimar los efectos
de una intervención, de una manera o de otra. La pregunta debería ser “la mejor
manera de estimar los efectos de una intervención es”.
Para evaluar una intervención del tipo que sea
(fármaco, técnica quirúrgica, educativa…) el mejor diseño de estudio es el
ensayo “clínico” aleatorizado. “Clínico” entre comillas, porque se puede usar
en contextos no-clínicos. Mediante este diseño dividimos usualmente a los sujetos en 2
grupos: en uno los que reciben la intervención (grupo intervención) y en otro los que no (grupo control); los
seguimos, y medimos los efectos comparando la incidencia de algún evento (por
ejemplo, curación, aprender a hacer algo, adoptar un comportamiento…) entre
ambos grupos. El resto de opciones son diseños
observacionales sin control en el diseño de las variables, por lo que no son la
mejor opción.
191.
Se lleva a cabo un estudio para evaluar la relación entre el cáncer de pulmón y
la exposición al sílice. Se seleccionaron 400 pacientes con diagnóstico de
cáncer de pulmón del registro provincial de tumores y se eligen 400 personas
sanas de forma aleatoria de la población residente de la provincia. El
resultado de la evaluación de esta relación es OR=1,67; IC95%=1,27-2,21. Es
cierto:
1. No hay relación entre la
exposición al sílice y el cáncer de pulmón
2. Con este estudio no se puede
evaluar la relación entre el sílice y el cáncer de pulmón
3. Se trata de un estudio experimental
aleatorizado con una asociación positiva entre la exposición al sílice y el
cáncer de pulmón
4. Estos datos muestran que no hay
significación estadística entre la exposición al sílice y el cáncer de pulmón
5. Se trata de un estudio de casos
y controles con una asociación positiva entre la exposición al sílice y el
cáncer de pulmón
Comentario: pregunta sencilla. La mejor forma de
contestar este tipo de preguntas es siguiendo siempre la misma sistemática:
–
Identificar qué es lo que busca el estudio: variable de interés (o
dependiente; en este caso, el cáncer de pulmón) y de exposición (ó
independiente; en este caso, el sílice).
–
Identificar el tipo de estudio: escoge a un grupo de pacientes con una
enfermedad (casos) para compararlos con un grupo de personas sanas (controles)
en cuanto a la exposición a determinado factor de riesgo (la exposición al
sílice). Es verdad que no dice explícitamente que se pregunta por su exposición
en el pasado al sílice, y alguien podría dudar respecto a un estudio
transversal, pero ninguna respuesta sería correcta si consideramos esta opción,
aparte de que tiene menos sentido.
–
Interpretar la medida de asociación y de magnitud: esto es,
interpretar la OR (ó Razones de Prevalencia en estudios transversales, ó Riesgo
Relativo en cohortes), los Intervalos de Confianza y los p-valores. En este
estudio, nos dicen que la OR es de 1,67; y el IC 95% no incluye el valor 1;
esto quiere decir que la exposición al sílice produce 1,67 veces más “riesgo”
(realmente más “odds”) de cáncer de pulmón que si no estás expuesto al sílice.
En la población, si hacemos inferencia, si repitiéramos el estudio millones de
veces, un 95% de ellas nos darían un OR de entre 1,27 y 2,21; por tanto, la
diferencia de cáncer de pulmón entre los expuestos al sílice y los que no, es
estadísticamente significativa.
Teniendo
esto claro, la única respuesta posible es la 5. De hecho, los disparates varios en las opciones de respuesta 1 a 4 nos llevan por eliminación
también a la 5.
192: Se quiere realizar un estudio para
valorar el efecto de la exposición al consumo de alcohol sobre el cáncer de
páncreas. Es posible que la relación pueda estar afectada por el efecto de la
exposición al tabaco. Si sólo se quiere analizar el efecto del consumo de tabaco,
¿qué tipo de sesgo se puede producir?
1.
Sesgo de exposición
2.
Sesgo de diagnóstico
3.
Sesgo de realización
4.
Sesgo por efecto vigilancia (o
de Hawthorne)
5.
Sesgo de confusión
Comentario: Ninguno de los sesgos
mencionados (1 a 4) explicaría la
potencial afectación de la asociación entre alcohol y el riesgo de cáncer de
páncreas a causa del tabaco… a eso le llamamos confusión (opción 5). La
confusión se da
cuando una variable se asocia causalmente o no a la variable de exposición
(alcohol), se asocia causalmente a la variable de interés (cáncer de páncreas),
y no se trata de un mero factor o variable intermedia, de manera que se
sobreestima (confusión positiva) o subestima (confusión negativa) el efecto de la
asociación observada. Muchos epidemiólogos consideramos eso
un “fenómeno” real debido a la
naturaleza de los datos y no lo etiquetamos como sesgo, es decir, no es un “error
sistemático”. Cuando observamos un RR o una OR “confundida” por la presencia de
otra variable no cometemos ningún error sistemático ni en la información que
manejamos (p.ej. medimos de forma válida) ni en la selección (p.ej. estudiamos
a los sujetos correctos), sino que vemos lo que vemos porque las variables
están relacionadas entre sí.
En este
caso, quieren saber si la relación entre alcohol y cáncer de páncreas en
realidad es debida a que los que consumen alcohol fuman más, y el fumar se
asocia al cáncer de páncreas. Esto es justo lo que están buscando, por lo que
la respuesta es la 5.
193:
Señale la definición correcta:
1. El número Necesario a Tratar
(NNT) es el inverso del Riesgo Relativo (RR)
2. La Reducción del Riesgo Relativo
(RRR) puede diferenciar claramente los riesgos y beneficios grandes de los
pequeños
3. La Reducción del Riesgo Relativo
(RRR) es una medida del esfuerzo terapéutico que deben realizar clínicos y
pacientes para evitar resultados negativos de sus enfermedades
4. El Número Necesario a Dañar
(NND) se calcula dividiendo la unidad entre el Número Necesario a Tratar (NNT)
5. La Reducción del Riesgo Absoluto
(RRA) se calcula mediante la diferencia absoluta de la tasa de episodios en el
grupo control menos la tasa de episodios en el grupo intervención
Comentario: Pregunta en nuestra opinión confusa, e
incluso impugnable.
La definición de RRA es justamente lo que
explican: la diferencia entre las tasas en grupo control e intervención (es el riesgo atribuible en
expuestos cambiado de signo). El resto de respuestas está
plagado de errores.
Respuesta
1 falsa. El NNT es el inverso de la Reducción absoluta del riesgo.
Respuesta
2 falsa. La RRR nos dice la proporción de eventos que se evitarían si todo el
mundo recibiese la intervención preventiva. Al dar una proporción, no permite
diferenciar como afecta de forma absoluta, no diferenciando entre enfermedades con
distinta prevalencia.
Respuesta
3 falsa. A pesar de la ambigüedad en la redacción, creo que la medida que se
acercaría más al esfuerzo que tienen que realizar clínicos y pacientes para
evitar resultados negativos es el NNT; ya que nos indica el número necesario de
pacientes a tratar para evitar un caso de un evento.
Respuesta
4 falsa: el NND se calcula como el inverso del incremento
absoluto del riesgo (IAR= diferencia absoluta entre tasa acontecimientos
adversos en grupo control e intervención).
196: Disponemos de dos tests para
diagnosticar una enfermedad de pronóstico grave. La prueba A tiene una
sensibilidad del 95% y una especificidad del 60% y la prueba B tiene una
sensibilidad del 70% y una especificidad del 99%. Disponemos de un tratamiento
eficaz pero que produce efectos adversos importantes y además tiene un coste
muy elevado. ¿Qué prueba elegiríamos para hacer el diagnóstico?
1. La prueba A porque detectará menos
falsos positivos.
2. La prueba A porque tiene una
sensibilidad mayor.
3. La prueba B porque detectará más
falsos positivos.
4. La pruebn A porque detectará más
falsos negativos.
5. La prueba B porque tiene una
mayor especificidad.
Comentario: La sensibilidad es la proporción de
resultados positivos que da una prueba de entre todos los que están enfermos.
La especificidad es la proporción de resultados negativos da nuestra prueba de
entre todos los sanos.
Al tratarse de una enfermedad con un
tratamiento muy costoso y con muchos efectos secundarios, es interesante tener
una prueba que no detecte muchos falsos positivos; es decir, que a los que está
sanos los clasifique como sanos, y no como enfermos (que no sobrediagnostique) ya
que recibirían un innecesario tratamiento costoso y con efectos secundarios. Por
todo ello es deseable una prueba con una especificidad alta, como es la prueba B. Y como la capacidad de detectar falsos positivos no
tiene que ver con la especificidad, la respuesta correcta es la 5.
197: Varón homosexual de 30 años de edad VIH
(+) que participa como voluntario en un centro de ayuda a pacientes con SIDA.
Según su historia clínica recibió toxoide diftérico (Td) hace 6 años, la vacuna
triple vírica en la infancia y en la adolescencia, y la hepatitis B hace 3
años. Actualmente se encuentra asintomático con un recuento de CD4 superior a
200 cls/microlitro. ¿Qué vacunas deberíamos recomendarle?
1.
Gripe estacional, neumocócica,
meningitis tetravalente y hepatitis A
2.
Gripe estacional, Td, neumocócia
y meningitis tetravalente
3.
Meningitis tetravalente,
neumocócia y gripe estacional
4.
Td, meningitis tetravalente,
neumocócica
5.
Triple vírica, gripe estacional,
neumocócica
Teniendo
en cuenta que el individuo ha recibido algunas vacunas, que tiene un recuento
CD4 >100 (si fuera menor habría alguna contraindicación) y trabaja en un
centro de ayuda a pacientes con SIDA (se
le equipara a “personal de salud”) las respuestas 2, 4 y 5 son erróneas. Las
cuatro vacunas de la opción 1 son administrables.
Con
algo más de detalle:
Vacuna
frente al tétanos y la difteria: todas las personas deben estar vacunados
frente a estas dos enfermedades.
Vacuna
frente a la hepatitis B: los virus de la hepatitis B y del VIH comparten las
mismas vías de transmisión por lo que es frecuente que el paciente infectado
por VIH esté infectado también por el virus de la hepatitis B. Por esto es
importante conocer si la persona infectada por VIH presenta marcadores de infección
por hepatitis B y proceder a la vacunación en caso de que no los tenga.
Vacuna
frente a la hepatitis A: la hepatitis A en una persona portadora de hepatitis
B, con hepatitis C o con otra enfermedad hepática puede ser muy grave. Dado que
estas infecciones son más frecuentes en el paciente infectado por VIH se
recomienda su vacunación frente a la hepatitis A.
Vacuna
frente a la gripe: una gripe en un paciente con falta de respuesta inmune
presenta mayor gravedad y riesgo de complicaciones, por lo que está indicada la
vacunación anual frente a esta enfermedad. Si la situación inmunitaria del
paciente está muy deteriorada, la respuesta a la vacunación está disminuida. En
este caso es fundamental la vacunación de todos los convivientes de la persona
infectada por VIH para evitar que le transmitan la enfermedad.
Vacuna
frente al neumococo: las infecciones neumocócicas (en especial las neumonías)
son hasta 10 veces mas frecuentes en las personas infectadas por VIH que en los
adultos no infectados por el VIH, por lo que se recomienda la vacunación, si
bien en pacientes con recuentos inferiores a 200/mm3 la respuesta protectora no
suele ser suficiente. Deben recibir una segunda dosis a los 3-5 años. Los niños
infectados por VIH deben vacunarse con la vacuna antineumocócica conjugada con
el número de dosis que le correspondan según la edad.
Vacuna
frente al Haemophilus Influenzae tipo b: esta bacteria es causa de
neumonías y meningitis, en especial en niños. Aunque en los adultos infectados
por VIH representa un número pequeño de las causas de infección, se recomienda
la vacunación.
Vacuna
frente al sarampión, la rubéola y la parotiditis (triple vírica): las tres
enfermedades pueden adquirir una mayor gravedad en los pacientes infectados por
VIH, en especial el sarampión, por lo que todas ellas deben de estar vacunadas,
siempre que la inmunodepresión no sea severa (recuento menor a 200/mm3).
198: Se realiza un ensayo clínico en
pacientes hipertensos para valorar la efectividad de un nuevo fármaco en la
reducción de aparición de insuficiencia cardíaca. El Riesgo relativo (RR) de insuficiencia
cardiaca en relación con el fármaco habitual es de 0,69 con IC al 95% de 0,31 a
1,17. ¿Qué significan estos resultados?
1. El nuevo fármaco disminuye el
riesgo de insuficiencia cardiaca de forma significativa.
2. El nuevo fármaco es muy eficaz y
debería comercializarse.
3. La reducción del riesgo de
insuficiencia cardiaca con el nuevo fármaco es irrelevante clínicamente.
4. No existen diferencias
estadísticamente significativas entre el efecto de los fármacos estudiados.
5. El nuevo fármaco aumenta el
riesgo de insuficiencia cardiaca pero de forma no significativa.
Comentario: Utilizando el esquema de la pregunta 191,
intentamos resolver:
–
Variable de exposición: recibir un fármaco u otro. Variable de
interés: insuficiencia cardiaca
–
Tipo de estudio: ensayo clínico
Interpretación
de la magnitud de la asociación y la significación: El RR es de 0,69; lo que
quiere decir que los que reciben el fármaco nuevo tienen menos riesgo de
insuficiencia cardiaca que los que recibieron el fármaco antiguo. El IC 95% va
de 0,31 a 1,17; esto quiere decir que, a pesar de lo que encontramos en nuestro
estudio, en la población de la que proviene nuestra muestra, es esperable que
este RR pueda deberse al azar, ya que si repetimos el estudio millones de
veces, el 95% de las veces el RR estaría entre 0,31 y 1,17 (desde reducir mucho
el riesgo hasta aumentarlo). Esto quiere decir que no
podemos descartar que esa reducción sea debida al azar con un riesgo alfa del
5% (p<0,05),o en otras palabras, el RR no es estadísticamente significativo
(el p-valor será en cualquier caso > 0,05). Por ello, la respuesta más lógica es la 4.
199: En un estudio de cohortes el número de
casos nuevos de enfermedad por unidad
de tiempo es:
1. La incidencia anual.
2. La incidencia o probabilidad
acumulada.
3. La tasa de prevalencia.
4. La densidad o tasa de
incidencia.
5. El riesgo relativo de
desarrollar la enfermedad.
Comentario: pregunta fácil sobre medidas de frecuencia.
En los estudios con seguimiento (como los de cohortes) se suelen presentar los
resultados de frecuencia de enfermedad de 2 maneras:
–
Incidencia acumulada: se trata del número de casos nuevos en un
periodo de tiempo dividido entre la población a riesgo al inicio del estudio.
Se trata de una proporción. Una Incidencia acumulada de 0.27, quiere decir que
el 27% de los individuos de nuestro estudio ha contraído la enfermedad en el
periodo completo de estudio
–
Densidad o tasa de incidencia: cuando hay pérdidas al seguimiento, se
utiliza una medida de frecuencia que tenga en cuenta el periodo que cada individuo
está en el estudio. Para ello, se divide el número de casos nuevos en nuestro
estudio dividido entre el total de tiempo de seguimiento de todos los
pacientes. Una tasa de incidencia de 3,2 por 1000 personas/año se interpreta
como que de cada 1000 personas seguidas durante un año 3,2 contraerán la
enfermedad.
Por lo tanto, el
enunciado se corresponde con la definición de tasa o densidad de incidencia. La
incidencia anual es realmente una incidencia acumulada, es decir, una
proporción durante un período de tiempo (no incluye personas-tiempo). La
prevalencia no es una tasa (aunque en inglés la llamen “prevalence rate”) y no
es la medida de frecuencia en los estudios de cohortes. El RR es una medida de
asociación, no de frecuencia.
200: En un ensayo clínico aleatorizado de
fase III se comparó la eficacia de un nuevo analgésico (experimental) con un
tratamiento control (tramadol) en pacientes con dolor crónico. La hipótesis de
trabajo era que el tratamiento experimental reduce el dolor más que el tramadol.
El efecto de los dos tratamientos se determinó a las 48 horas mediante la
reducción de la puntuación marcada por el paciente en una escala
analógica-visual de 0 a 100 mm. La reducción media en el grupo tramadol fue de
-27 y en el grupo experimental de -31. Se hizo el contraste de hipótesis para
las diferencias, con la correspondiente prueba diagnóstica y se obtuvo un valor
de p=0,03. Respecto al estudio anterior, ¿cuál de las siguientes conclusiones
le parece más correcta?
1. El estudio demostró diferencias
clínicamente relevantes.
2. Las diferencias en el efecto
analgésico entre los dos tratamientos estudiados fueron significativas.
3. El beneficio-riesgo del
tratamiento experimental fue mejor que el tramadol.
4. El tratamiento experimental fue
un 20% mejor que el tramadol.
5. Podemos recomendar el uso
generalizado del tratamiento experimental porque es más eficaz que el tramadol
en el tratamiento del dolor crónico.
Comentario: Volvemos a usar el esquema de este tipo de
preguntas:
–
Variable de exposición: tipo de tratamiento. Variable de interés:
dolor.
–
Tipo de estudio: ensayo clínico en fase III
–
Medidas de asociación y magnitud de la asociación: la reducción del
grupo con tramadol fue de -27, y la reducción en el grupo del nuevo fármaco de
-31. A priori, en nuestra muestra, la reducción del dolor es mayor con
el nuevo fármaco. Para saber si estas diferencias son estadísticamente significativas,
se hace un contraste de hipótesis. El p-valor del contraste de hipótesis es
0,03; por tanto, estadísticamente significativo al nivel habitual (alfa=5%,
p=0,05); es muy poco probable que las diferencias en la escala de dolor entre
un fármaco y otro sean debidas al azar.
Teniendo
estas cosas claras, la respuesta verdadera es la 2. Alguna de las otras
respuestas puede tener algún tipo de discusión, pero no creemos que sean la
respuesta correcta. La 1 habla de clínicamente relevante, cuando la diferencia
mediante la escala visual no es demasiado grande, que acaso podría hablar de la
relevancia clínica. La 3 es claramente falsa; en ningún momento nos hablan del
riesgo-beneficio entre los fármacos. La 4 tampoco es correcta, la reducción en
la escala de dolor fue de 4 mm mayor en el grupo del fármaco experimental; si
hiciéramos el cociente entre ambas reducciones de dolor daría 1,15; lo que podría
interpretarse como que “es un 15% mejor” (con muchas comillas). La 5 tampoco creemos
que sea correcta, para recomendar el uso de un fármaco a nivel poblacional se
necesita saber más (que sea clínicamente relevante, el riesgo/beneficio,
coste-efectividad…).
201: ¿Qué tipo de análisis de evaluación
económica en salud compara los costes de los resultados de diferentes
intervenciones sanitarias medidos en años ajustados por calidad (AVAC)?
1. Análisis de minimización de
costes.
2. Análisis coste efectividad.
3. Análisis de coste utilidad.
4. Análisis de coste beneficio.
5. Análisis de coste de la salud.
Comentario: pregunta que cae casi todos los años en el
MIR. El análisis coste-utilidad compara los resultados de diferentes
intervenciones sanitarias medidos en Años de Vida Ajustados por Calidad
(AVAC). El análisis de minimización de
costes compara los costes de distintas intervenciones, el de coste efectividad
compara los resultados medidos en efectividad (reducción del dolor, % de
curación…), el coste beneficio mide los resultados en unidades monetarias, y el
análisis del coste de la salud no lo había escuchado nunca.
202: Se quiere estudiar si la Vitamina D
puede incrementar la incidencia del cáncer de mama. En nuestra zona disponemos
de un registro poblacional de cáncer. Para conseguir nuestro objetivo se
seleccionan todas las mujeres diagnosticadas de de cáncer de mama del registro
que disponemos y cada uno de los casos se aparea con dos controles. ¿Qué diseño
de estudio se ha escogido?
1. Estudio de cohortes prospectivo.
2. Estudio de casos y controles.
3. Estudio de casos y controles
anidado.
4. Estudio de cohortes
retrospectivo.
5. Estudio ecológico.
NOTA: La corrección oficial da por buena la respuesta 3, nosotros dábamos y damos como buena la 2. Hemos ampliado el comentario (resaltado en amarillo).
Comentario: Se trata del típico diseño de casos y
controles, en este caso de base poblacional. Podría existir la duda si se trata
de un estudio de casos y controles anidado en una cohorte, pero en el enunciado
no se habla de ninguna cohorte. La fuente de casos es el registro de cáncer, y
de la fuente de controles no se dice nada. Por ello, no se puede considerar que los controles proceden de una cohorte (si dijera que se seleccionan de la población general podríamos “asumir” que la población general es la cohorte. En el magistral libro de Szklo y Nieto (“Epidemiología intermedia”) se explica con claridad (pág. 29-31, edición en castellano). De hecho, esas explicaciones están dentro del epígrafe “Estudio de casos y controles dentro de una cohorte definida”… y eso es justamente lo que falta indicar en el enunciado de la pregunta. No confundir el “study base” (que
sería la población cubierta por el registro de tumores) o “cohorte ficticia”
con una verdadera cohorte. El resto de opciones es erróneo, por descontado.
203: Respecto a los diseños de los ensayos
clínicos para demostrar la eficacia de los antidepresivos, ¿cuál de las siguientes
es FALSA?
1. La inclusión en el diseño de los
ensayos clínicos de variables secundarias de seguridad es importante para poder
establecer la ubicación terapéutica de los medicamentos estudiados.
2. En estudios de depresión no se
considera ético usar un grupo de control con placebo.
3. La eficacia de los
antidepresivos se mide mediante Ia proporción de sujetos con una reducción
porcentual predeterminada en las escalas de depresión especificas, como la de
Hamilton o la de Beck.
4. Debido a la gran variabilidad de
la respuesta entre un estudio y otro, las comparaciones entre fármacos activos
con un diseño de no inferioridad no permiten concluir la eficacia de forma
robusta.
5. Aunque la mejoría clínica se
puede observar en una o dos semanas, generalmente son necesarias 4 semanas de
seguimiento en los ensayos para establecer diferencias significativas.
NOTA: la corrección oficial da por buena la respuesta 2. Ya dijimos que teníamos dudas…
Comentario: Pregunta algo compleja y discutible, ya que
se entremezcla con conceptos de psiquiatría y alguna respuesta tiene una
negación, cuando pide identificar la FALSA. Vamos respuesta a respuesta.
Respuesta
1 cierta: la seguridad en los fármacos antidepresivos es importante, ya que son
fármacos que se usan como tratamientos con una duración más o menos larga; por
ello, medir la seguridad es tan importante como medir la eficacia.
Respuesta
2: Es verdadero que “no se considera ético usar un grupo de control con placebo”
cuando existe un tratamiento eficaz para ello, como podría ser en el caso de la
depresión (aunque es algo discutible al ver la práctica: en los últimos años
siguen haciéndose estudios controlados por placebo en Ensayos clínicos de
Depresión Mayor).
Respuesta
3 cierta: se sale de nuestros conocimientos de psiquiatría dudar de la
veracidad de la respuesta. Estas escalas se utilizan para conocer la severidad
de la depresión, por lo que parece más que razonable usarlas para valorar la
eficacia d los tratamientos.
Respuesta
4: los estudios de no inferioridad son deseables en ciertas circunstancias,
como en aquellos casos en los que no se puede incluir un placebo. No creemos que
la razón para decir que la razón por la que los ensayos de no-inferioridad no
permiten valorar la eficacia de forma robusta sea que es debido a la
variabilidad de la respuesta entre un estudio y otro.
Respuesta
5 es cierta
204: En un estudio clínico para
evaluar la eficacia de un nuevo medicamento en el tratamiento de la crisis de
migraña (señale la CORRECTA):
1. Unos criterios de inclusión
estrictos aumentan la validez externa del estudio.
2. Unos criterios de exclusión estrictos
reducen la validez interna del estudio.
3. El control con un brazo
placebo aumenta la validez externa del estudio.
4. El enmascaramiento reduce la
validez interna del estudio.
5. La asignación aleatoria
aumenta la validez interna del estudio.
Comentario: La validez interna de un estudio se refiere
al grado en que un estudio mide lo que tiene de medir, y si las asociaciones
encontradas son ciertas, no debidas o afectadas por posibles sesgos (errores
sistemáticos). La validez externa o generalización se refiere a cómo de
extrapolables son los resultados a la población de referencia.
Los
criterios de inclusión y exclusión no afectan a la validez interna (respuesta 2
FALSA), lo que producirán serán una disminución de la validez externa, haciendo
tu estudio menos comparable con la realidad (respuesta 1 FALSA). El control con el placebo es el deseable para
evaluar una intervención de forma aislada, para evaluar el efecto de la
intervención en un grupo control sin tratamiento, similar al tratado (gracias a
la aleatorización), y eliminando el posible efecto placebo de la propia
intervención, por lo que aumenta la validez interna (respuesta 3 FALSA). El
enmascaramiento aumenta la validez interna de los estudios, al disminuir la
posibilidad de sesgos (respuesta 4 FALSA). La aleatorización disminuye la
presencia de sesgos del diseño y de factores de confusión, por lo que aumenta
la validez interna (respuesta 5 VERDADERA).
205: Queremos conocer si el consumo de café
puede estar asociado a la malformación neonatal por lo que se diseña un estudio
casos control [sic]. Se entrevista a un grupo de mujeres que han tenido niños
con malformaciones y lo mismo en un grupo de madres sin hijos con
malformaciones [sic]. Las entrevistas las realizarán dos entrevistadores
entrenados mediante un cuestionario previamente validado. Además, los
entrevistadores ignoran si la entrevistada es un caso o un control. ¿Qué tipo
de sesgo podemos introducir?
1. Sesgo de información
2. Sesgo de memoria.
3. Sesgo del entrevistador.
4. Sesgo de selección.
5. Falacia ecológica.
Comentario: Pregunta muy sencilla, ya que prácticamente
es la definición y el ejemplo clásico del sesgo de memoria. El sesgo de memoria
se da en estudios de casos y controles cuando uno de los 2 grupos es más
susceptible de declarar la exposición a un factor de riesgo que el otro. En
este caso, las mujeres que tienen hijos con malformaciones son más dadas a
recordar las exposiciones que han tenido durante el embarazo, al intentar
buscar una causa que pueda explicar las malformaciones.
En el
enunciado observamos dos errores de redacción: no llamamos a este tipo de
diseño “estudio caso control” sino “estudio de casos y controles”, y donde dice
“un grupo de madres sin hijos con malformaciones” debería decir “un grupo de
madres con hijos sin malformaciones”. Cabe señalar que el sesgo de memoria es
un tipo particular de sesgo de información (todos los sesgos se pueden
clasificar en dos grandes categorías: de información y de selección). Pero
claramente, responder sesgo de memoria es más correcto que responder sesgo de
información.
208: Con objeto de comprobar la eficacia de
un tratamiento para dejar de fumar se compara un grupo control (con placebo)
con un grupo tratamiento. Para que los grupos sean comparables es importante
que no difieran mucho en la edad de los participantes. Nos informan que la
media de edad en el grupo control es 52 años y que en el grupo tratado también
es 52 años. A partir de dicha información podemos decir que:
1. Los grupos no difieren respecto
a la distribución de la variable edad.
2. Si el estudio está bien
diseñado, no nos puede dar la misma media de edad en ambos grupos.
3. Para comparar la distribución de
la variable edad en ambos grupos sería conveniente conocer una medida de
dispersión como la desviación típica además de la media.
4. Para la conclusión final no
importa la distribución de la edad en ambos grupos, sólo si el tratamiento es
efectivo o no.
5. Si además de la media coinciden
la mediana y la moda podemos afirmar que los grupos no difieren respecto a la
distribución de la variable edad.
Comentario: Consideramos la respuesta 3 como correcta,
puesto que aunque las medias en ambos grupos sean iguales, no quiere decir que
la distribución sea igual: uno de los 2 grupos podría tener a todos los
pacientes agrupados alrededor de los 52 años, mientras el otro podría tener la
distribución sesgada, por ejemplo muchos pacientes de 80 y muchos de 20, y que
la media fuera de 52. Por tanto, es más adecuado dar una medida de dispersión
como la desviación típica (o estándar) junto a la medida de tendencia central.
209: Si definimos el punto de corte para
diagnosticar insuficiencia renal a través del índice de Filtración Glomerular
(IFG) como 15 ml/min en vez de 60 ml/min está aumentando:
1. La sensibilidad del IFG.
2. La especificidad del IFG.
3. El Valor Predictivo Positivo del
IFG.
4. El Valor Predictivo Negativo del
IFG.
5. La Validez interna y externa del
IFG.
Comentario: Si disminuimos el punto de corte de IFG de
60 a 15 ml/min estaremos poniendo un criterio diagnóstico “más exigente”, es
decir, haciendo que los pacientes que detectemos sean verdaderos enfermos. Conseguiremos
que los pacientes que den positivo en la prueba estén ya bastante enfermos disminuyendo
así la posibilidad de detectar falsos positivos. Por tanto, lo que hacemos al
reducir el punto de corte es aumentar la especificidad de la prueba (respuesta
2 VERDADERA). Genial (buen regalo) que la 5 hable de la validez interna y
externa del IFG.
234:
¿Cuál de las siguientes vacunas parenterales está contraindicada durante el
embarazo?
1. Vacuna frente al tétanos
2. Vacuna frente al sarampión
3. Vacuna frente a la tos ferina
4. Vacuna frente a la hepatitis B
5. Vacuna frente a la gripe
Comentario: de forma general, las vacunas de virus
vivos están contraindicadas durante el embarazo, salvo casos excepcionales
donde el riesgo de enfermedad sea alto y la enfermedad muy grave.
En el
caso de la pregunta nos ponen como opciones un toxoide (tétanos), acelulares
(tos ferina), inactivada (gripe), hepatitis B (a partir de fragmentos) y una
atenuada (sarampión). La vacuna del sarampión está contraindicada durante el
embarazo.
Otros aspectos (sesgos de publicación, adherencia a guías de publicación, calidad de las revisiones, conflictos de intereses, autoría, por mencionar los que me vienen de corrido) han sido poco o nada abordados por nuestras revistas. Aunque existen algunas iniciativas (como MEDES o alguna reunión propiciada desde la Biblioteca Nacional de ciencias de la salud y Scielo España), quizás ya sea momento de que los editores de revistas biomédicas españolas pongamos cosas en común, tengamos algún encuentro para compartir (y pensar) juntos, y empecemos a tener proyección internacional. A ello deberían contribuir las sociedades científicas y empresas editoriales propietarias de las cabeceras de las revistas. ¿Para cuándo un primer congreso (o como se le quiera llamar) con investigación sobre publicación biomédica en España?
