Tema 1. Conceptos De Un Test. Parametros

Question 1

2. Para la elección de un programa de detección precoz de enfermedad, se deben tener en cuenta una serie de criterios, entre los cuales NO figura:
3. Debe conocerse la historia natural de la enfermedad.
4. El coste del test debe ser razonable dentro del presupuesto de salud.
5. El tratamiento en el estado presintomático debe reducir la morbimortalidad en mayor medida que el tratamiento en estado sintomático.
6. La enfermedad debe ser poco frecuente y grave.
7. La comunidad debe sentir la necesidad de
   programas de salud pública.

Answer 1

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Parala estrategia de detección precoz de la enfermedad, tenemos unos criterios dependientes de la enfermedad,otros del test, y otros de la población diana:
• Criterios dependientes del test: fácil aplicación, coste razonable, inocuo, capacidad de repetición, validez.
•Criterios dependientes dela enfermedad: enfermedadcomún y grave, CONOCER LA HISTORIA NATURAL DE LA ENFERMEDAD, el tratamiento en fase presintomática reduce la morbimortalidad en mayor medidaqueel tratamiento después de la aparición de síntomas.
• Criterios dependientes de la población diana: elriesgo de ser afectado por la enfermedad es alto,información demográfica disponible, la comunidad siente la necesidad de programas de salud pública.

Question 2

1. Una de las propiedades más importantes a la hora de decidir la puesta en marcha de un programa de detección precoz es la existencia de una prueba diagnóstica de alta sensibilidad para la patología de interés. Son criterios necesarios para establecer un programa de detección precoz todos los siguientes, EXCEPTO:
2. Que la enfermedad a cribar asocie morbilidad y mortalidad significativa.
3. Que la historia natural de la enfermedad sea bien conocida.
4. Que la prueba diagnóstica inicial permita diagnosticar la enfermedad con los primeros síntomas.
5. Que el tratamiento de la enfermedad en sus fases precoces reduzca la morbilidad y mortalidad de la misma.
6. Que los beneficios de la detección precoz superen los costes derivados.

Answer 2

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Para La estrategia de detección precoz de la enfermedad, tenemos unos criterios dependientes de la enfermedad,otros del test, y otros de la población diana:
• Criterios dependientes del test: fácil aplicación, coste razonable, inocuo, capacidad de repetición, validez.
•Criterios dependientes de la enfermedad: enfermedad común y grave, conocemos la historia natural de la enfermedad, el tratamiento en fase presintomática reduce la morbimortalidad en mayor medida que el tratamiento después de la aparición de síntomas.
• Criterios dependientes de la población diana: el riesgo de ser afectado por la enfermedad es alto,información demográfica disponible, la comunidad siente la necesidad de programas de salud pública.
Sólo hay que pensar en un ejemplo típico de programa de screening como es la realización de mamografías; en la gran mayoría de casos se diagnostican en pacientes asintomáticas, lo cual aumenta considerablemente la supervivencia respecto a esperar a la aparición de los primeros síntomas.

Question 3

3. La especificidad de una prueba diagnóstica corresponde a:
4. La probabilidad de que un individuo enfermo tenga un resultado positivo de la prueba.
5. La probabilidad de que un individuo con un resultado de la prueba positivo tenga la enfermedad.
6. La probabilidad de que un individuo con un resultado de la prueba negativo no tenga la enfermedad.
7. La probabilidad de que un individuo no enfermo tenga un resultado negativo de la prueba.
8. La probabilidad de que la prueba indique la verdadera situación del individuo.

Answer 3

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: La eficacia de una prueba diagnóstica depende de su capacidad para detectar correctamente la presencia o ausencia de la enfermedad que se estudia, lo que se expresa matemáticamente en cuatro índices: sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo. La sensibilidad y la especificidad son valores muy preguntados en el MIR. Una pregunta como ésta no debería darte ningún tipo de problema.
La especificidad corresponde a la probabilidad de que un individuo sano tenga un resultado negativo en el test.

Question 4

4. La sensibilidad de una prueba diagnóstica mide:
5. La proporción de casos de pacientes sin la enfermedad que presentan un resultado negativo de la prueba diagnóstica.
6. La proporción de casos de pacientes sin la enfermedad que presentan un resultado positivo de la prueba diagnóstica.
7. La proporción de pacientes que se someten a la prueba que tienen la enfermedad.
8. La proporción de casos de enfermos con resultado positivo de la prueba diagnóstica.
9. La proporción de casos con resultado positivo
   de la prueba que son verdaderamente enfermos.

Answer 4

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: La sensibilidad de una prueba diagnóstica nos proporciona información sobre su capacidad para clasificar de forma correcta a las personas que están enfermas. Es decir, la sensibilidad nos indica del total de personas que están enfermas cuántas son clasificadas como enfermas (personas con resultado positivo de la prueba). Por el contrario, la especificidad nos habla de la capacidad de la prueba para clasificar de forma correcta a las personas sanas, es decir, la especificidad nos indica del total de personas sanas cuántas son clasificadas como sanas (resultado de la prueba negativo). En esta pregunta la respuesta correcta es la 4, ya que se trata de la definición de lo que es la sensibilidad: del total de personas enfermas cuántas han sido clasificadas como tales expresado como una proporción.

Question 5

5. Se debe utilizar un test con elevado valor predictivo positivo especialmente en una de estas situaciones:
6. Cuando el tratamiento de los falsos positivos pueda tener graves consecuencias.
7. Cuando la enfermedad sea grave y no pueda pasar desapercibida.
8. Cuando la enfermedad sea importante, pero difícil de curar o incurable.
9. Cuando ser falso positivo no suponga ningún tipo de traumatismo psicológico.

Answer 5

Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: Cuidado con esta pregunta porque la clave está en la redacción del enunciado.
El valor predictivo positivo de una prueba diagnóstica hace referencia al número de enfermos que existen dentro del grupo diagnosticado como positivo. Es decir, si el valor predictivo positivo es alto, significa que lo más probable es que los resultados positivos correspondan a enfermos (“aseguramos” el diagnóstico). Tal como dice el enunciado, esto es ESPECIALMENTE importante en la respuesta 1. Habrá que elegir una prueba cuyos resultados positivos correspondan a enfermos, para evitar las graves consecuencias que se desprenderían de tratar a los falsos positivos.

Question 6

6. El valor predictivo positi- vo de una prueba diagnóstica se define como:
7. Una cantidad igual a 1 menos la sensibilidad.
8. La proporción de falsos positivos entre los pacien-
   tes con resultado negativo en el test.
9. La probabilidad de que un individuo enfermo
   tenga un resultado positivo.
10. La probabilidad de una enfermedad, dado un
    resultado positivo en el test.
11. La proporción de verdaderos positivos entre los
    enfermos.

Answer 6

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: El valor predictivo positivo representa el número de “aciertos diagnósticos” del test, es decir, de entre todos los diagnosticados como positivos por el test, cuántos son verdaderamente enfermos. La respuesta correcta es la 4. La respuesta 1 alude a los falsos negativos. La respuesta 2 no define ninguna magnitud real, puesto que no hay positi- vos (ni verdaderos ni falsos) entre los negativos, está puesta para confundir. Tanto la respuesta 3 como la 5 definen la sensibilidad.

Question 7

7. Queremos validar el eco-doppler carotídeo como prueba de cribado de la estenosis carotídea asin- tomática. Para ello comparamos los parámetros velocimétricos del eco-doppler velocidad sistólica (VS) y velocidad telediastólica (VTD), frente al re- sultado de la RMN (estenosis sí/no). En una curva COR se obtiene un área bajo curva para la VS de 82% y para la VTD de 70%. Señale la correcta:
8. Estos resultados indican que ambos test son simi- lares, ya que en ambos el área bajo COR es supe- rior al 50%.
9. La curva VTD se aproxima más al ángulo supe- rior izquierdo de la gráfica COR.
10. La VS es un mejor test diagnóstico.
11. Nos falta conocer la prevalencia de la enfermedad
    para poder saber qué parámetro es mejor.
12. El empleo de curvas COR no es apropiado para valorar la validez de parámetros cuantitativos
    frente a la RMN.

Answer 7

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Para validar parámetros cuantitativos frente a una prueba de referencia se emplean las curvas COR. En ellas se establece en un eje de coordenadas la Sen- sibilidad (odenadas) y 1- Especificidad (abscisas).
El test será tanto mejor cuanto mayor área bajo curva tenga, lo que significa que quedará más cerca del ángulo superior izquierdo de la gráfica. Por tanto en ese ángulo, tanto la sen- sibilidad como la especificidad serán altas. Para determinar la bondad del test no es necesaria la prevalencia en esta oca- sión ya que tanto sensibilidad como especificidad son pará- metros de validez interna que no dependen de ésta.

Question 8

8. Cuál de las siguientes NO es una explicación po- sible de un resultado que no es estadísticamente significativo?:
9. Se trata de un error estadístico tipo I.
10. Se trata de un error estadístico tipo II.
11. Número de sujetos insuficiente.
12. Sesgo.
13. Ausencia de efecto o asociación en la realidad.

Answer 8

Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: Un sesgo, un tamaño muestral pequeño o la ausencia de asociación real podrían justificar que un re- sultado no sea estadísticamente significativo. La verdadera duda está entre las opciones 1 y 2.
El error tipo II consiste en que nuestro test no detecta una diferencia cuando realmente existe. En otras palabras, el re- sultado no es estadísticamente significativo, cuando la reali- dad es distinta (sí hay diferencias). Por tanto, un error tipo II puede justificar una ausencia de significación.
La respuesta correcta es la 1. El error tipo I consiste en de- tectar una diferencia que realmente no existe, es decir, el re- sultado del test es estadísticamente significativo, cuando en realidad no existen tales diferencias. Por lo tanto, un error tipo I nunca podría justificar una ausencia de significación, ya que su definición es justo lo contrario: dar por significati- vo algo que no lo es.

Question 9

9. Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA con respecto al proceso de cribado (screening) poblacional?
10. Identifica un subgrupo de personas con riesgo elevado de padecer enfermedad.
11. Se refiere al periodo asintomático de la enfermedad.
12. Requiere confirmación de los resultados negativos encontrados.
13. Es diferente de la búsqueda oportunista de casos o “case finding”.

Answer 9

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: En general, en los procesos habituales de screening se utilizan pruebas muy sensibles, pero no tan específicas. Por este motivo, se produce un número considerable de falsos positivos. Por ello, son los resultados POSITIVOS los que después deben ser confirmados, y no los negativos (respuesta 3 falsa).

Question 10

10. Cuando se trate de llevar a cabo la detección en fase asintomática (screening) de una enfermedad, la prueba diagnóstica que vaya a emplearse tiene que tener todas las características siguientes, EXCEPTO una. Señálela:
11. Ser aceptable por parte de los miembros de la comunidad.
12. No someter a las personas en las que se practique a riesgos desproporcionados.
13. Tener la suficiente sensibilidad para detectar la enfermedad, incluso en la fase presintomática.
14. Ser menos costosa que lo que costaría tratar un caso de la enfermedad cuando ésta se manifieste.

Answer 10

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Entre los criterios deseables para un programa de screening, debemos conocer los que aparecen en el Manual, puesto que han sido preguntados en múltiples ocasiones:
1) Criterios dependientes de la enfermedad.
• La enfermedad debe ser común y grave.
• Debe conocerse la historia natural de la enfermedad.
• El tratamiento, en el estado presintomático, debe reducir la morbimortalidad en mayor medida que el tratamiento después de la aparición de los síntomas.
2) Criterios dependientes del test.
• De fácil aplicación.
• Coste razonable dentro del presupuesto de salud.
• Inocua para la población.
• Confiabilidad o capacidad de repetición.
• Validez. Se refiere a la capacidad del test de medir
lo que realmente deseamos medir. El concepto de validez incluye los de sensibilidad, especificidad y valor predictivo.
3) Criterios dependientes de la población diana.
• El riesgo de ser afectado por la enfermedad debe ser alto.
• La información demográfica debe estar disponible en la comunidad.
• La comunidad debe sentir la necesidad de programas de salud pública.

Question 11

11 La probabilidad de padecer estenosis coronaria en hombres de más de 65 años, con angina de pecho de esfuerzo típica, es mayor del 90%. A un paciente de estas características se le practica un ECG de esfuerzo que se informa como negativo. La sensibilidad es del 80% y su especificidad del 90%. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es CORRECTA?
1. Se puede descartar por completo estenosis coronaria porque la prueba es negativa.
2. No se puede excluir la estenosis coronaria porque el valor predictivo positivo de la prueba es alto.
3. No se puede excluir la estenosis coronaria porque el valor predictivo negativo de la prueba es bajo.
4. Se podría descartar el diagnóstico de estenosis coronaria si la especificidad de la prueba fuera del 100%.

Answer 11

Cuando nos planteen una pregunta de este tipo, lo primero que debemos realizar es construir la tabla de contingencia.

                  Enfermo	Sano Prueba positiva	72	     1          73 Prueba negativa	18	     9.           27
                         90	     10

La probabilidad de 90: de 100 estarán enfermos
El 80% de 90 es 72 (90x80/100)
El 90% de 10 es 9

Como podemos ver, del total de pacientes con resultado negativo en la prueba (18+9=27), la mayoría de ellos (16, es decir un 64%) realmente tienen la enfermedad. Sólo un 36% de los resultados negativos corresponden a pacientes sanos. Por lo tanto, cabe decir que la prueba tiene un valor predictivo negativo muy bajo, por lo que no es fiable para descartar la enfermedad (a pesar de que su especificidad es muy alta). La respuesta correcta, por tanto, es la 3.

Ten cuidado con la respuesta 2. Es cierto que el valor predictivo positivo es alto, como puedes comprobar si lo calculas… Pero, ¿qué es el valor predictivo positivo? La probabilidad de que un paciente con la prueba positiva tenga realmente la enfermedad. Y nuestro paciente ha resultado negativo en la prueba. Por tanto, aunque el VPP es elevado, ésta no es la razón por la que no podemos excluir la estenosis coronaria en este paciente.

Question 12

12. Decimos que una prueba diagnóstica es muy específica cuando:
13. Aplicada a una población de enfermos, tiene pocos falsos negativos.
14. Cuando un resultado negativo es poco probable que corresponda a un enfermo.
15. Aplicada a una población de sanos, tiene pocos falsos positivos.
16. Tiene pocos falsos positivos y pocos falsos negativos.

Answer 12

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: La especificidad de una prueba consiste en la probabilidad de dar un resultado negativo en un paciente sano, es decir, la mayoría de los sanos obtendrán un resultado negativo. Por lo tanto, pocos sanos son clasificados como positivos por esta prueba, así que la tasa de falsos positivos será baja (respuesta 3 correcta).

Question 13

13. Se pretende aplicar una prueba de cribado a una enfermedad infecciosa de pronóstico fatal y cuya prevalencia es muy baja (1/10.000). El beneficio de detectar a los enfermos es grande porque se evitaría la transmisión por sangre, al impedirles ser donantes. El principal coste es la carga psicológica que supone el creer estar enfermo de una enfermedad fatal. En media, la razón costes/beneficios es 1:50. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es VERDADERA?
14. Se precisa una prueba más sensible que específica porque la prevalencia es baja.
15. Se precisa una prueba más sensible que específica porque el coste de un falso positivo es mayor que el de un falso negativo.
16. Se precisa una prueba igualmente sensible y específica.
17. Se precisa una prueba más específica que sensible porque la prevalencia es baja.

Answer 13

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: En general, para una prueba de screening es preferible una prueba con una alta sensibilidad, pero existe una excepción a esta regla: enfermedades con prevalencia muy baja (observa el dato que nos dan en el enunciado: “prevalencia muy baja”, 1/10000). En estos casos, es preferible elegir una prueba altamente específica (respuesta 4 correcta), ya que una prueba muy sensible produciría un número descabellado de falsos positivos.

Question 14

14. QUÉ SIGNIFICA UN COEFICIENTE KAPPA IGUAL A 0?
15. LA CONCORDANCIA ES COMPLETA.
16. LA CONCORDANCIA ES DEBIDA AL AZAR.
17. LOS OBSERVADORES DISCREPAN EN MÁS MEDICIONES DE LO ESPERADO.
18. NO EXISTE NINGUNA CONCORDANCIA.
19. LOS OBSERVADORES NO COINCIDEN EN NINGUNA MEDICIÓN.

Answer 14

Rta 2
Una pregunta importante, sobre un tema muy frecuente en el MIR: el estudio de un test diagnóstico. El coeficiente Kappa es una medida del grado de concordancia no aleatoria entre observadores, o entre distintas mediciones de determinada variable, cuando dicha variable es cualitativa (si fuese cuantitativa, habría que usar el coeficiente de correlación intraclase). Varía de - 1 a +1, con la siguiente interpretación:

• Kappa positivo: Concuerdan más mediciones de las que serían esperables por azar. Si k=1, habría concordancia de todas las mediciones.
• Kappa = 0. Concordancia debida al azar (como en esta pregunta)
• Kappa negativo. Discrepan más mediciones de las esperables por azar. Si k = - 1, habría discordancia de todas las mediciones.

Question 15

15. SE DISEÑA UN ESTUDIO PARA DETERMINAR SI LAS MUJERES OBESAS TIENEN O NO MÁS RIESGO DE SUFRIR PREECLAMPSIA DURANTE EL EMBARAZO. PARA ELLO SE SIGUIERON A 200 MUJERES DURANTE SU EMBARAZO, DE LAS QUE 80 ERAN OBESAS. SE DESCRIBIERON 40 CASOS DE PREECLAMPSIA, DE LOS QUE 28 FUERON EN OBESAS. CALCULE EL RIESGO ATRIBUIBLE:
16. 3,5.
17. 0,42.
18. 4,81.
19. 0,35.
20. 0,25.

Answer 15

Rta 5
Pregunta de dificultad elevada ya que nos pide determinar el RA a partir de un caso práctico. Esta forma de preguntarla no es la típica del MIR, pero recuerda que sí es bastante frecuente que se pregunte al revés, es decir, te dan un estudio con el resultado y te piden interpretarlo. También debes saber bien calcular el RR y la FAE a partir de estudios como este. Antes de empezar ten cuidado en este tipo de preguntas e identifica claramente lo que te piden, pues muchas veces te puedes confundir. El RA es una medida de impacto que evalúa el exceso de riesgo en los individuos expuestos frente a los no expuestos al factor de riesgo. Su cálculo se establece mediante la diferencia de incidencias en ambo grupos. Así debemos calcular la incidencia en expuestos: obesas que desarrollaron preeclampsia (28) entre el total de obesas (80), es decir, 28/80 = 0.35; y la incidencia en no expuestas: no obesas que desarrollaron preeclampsia (40- 28 = 12) entre el total de no obesas (200- 80=120), es decir, 12/120 = 0.1. El resultado es la resta, es decir, 0.25. La interpretación es que si se suprimiera la obesidad como factor de riesgo de preeclampsia en el embarazo evitaríamos un 25 de cada 100 casos de la misma. Cuidado con la opción 1, ya que es el cálculo del RR, porque consiste en la división de una incidencia por la otra y eso no es lo que se te pide en este problema.

Question 16

16. Usted dispone de una prueba diagnóstica de sífilis y decide hacer un despistaje de la enfermedad en la población que atiende. Sabemos que la sensibilidad de la prueba es de 0,95 y la especificidad de 0,95. Si la prevalencia de la sífilis en su población es de 1/1.000 aproximadamente, ¿cuál será el valor predictivo positivo?
17. 0,02 (2%).
18. 0,95 (95%).
19. 1,0 (100%).
20. 0,05 (5%).

Answer 16

Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: Una pregunta muy ilustrativa. En ella, podremos comprobar en qué medida la prevalencia puede afectar al valor predictivo positivo. Para resolverla, debemos construir la tabla de contingencia, como en la mayoría de los problemas de este tipo. Es MUY IMPORTANTE utilizar los datos de prevalencia que nos dan en el enunciado, pues de lo contrario no es posible llegar a la solución correcta. Ten presente que existe un enfermo por cada 1000 sanos, según los datos que nos ofrecen…
• Enfermo Sano
• Positivo 0,95 50
• Negativo 0,05 950 • 1 1000
Nos piden el valor predictivo positivo, es decir, cuántos enfermos existen realmente dentro del grupo que ha dado positivo en el test. Sería 0,95/50,95. Si realizas la división, aproximadamente sería un 2% (respuesta 1 correcta).

Question 17

17. En una población de 10.000 personas se aplica un test para detección de hipercolesterolemia. Sabemosquelaprevalenciadehipercolesterolemia en dicha población es del 10%. Aplicamos un test que considera anormales valores de colesterol en sangre por encima de 220 mg/dl. La sensibilidad de la prueba es del 50% y su especificidad del 80%. ¿Cuántas personas con aumento anormal de colesterol nos dará nuestro test?
18. 2.300.
19. 500.
20. 1.800.
21. 1.300.

Answer 17

Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: Las personas en las que nuestra prueba dictaminará que poseen niveles anormalmente altos de colesterolemia será todas aquellas con test positivo, ya sea verdadero o falso positivo.
Si la población tiene 10000 individuos y la prevalencia es del 10 % habrá 1000 enfermos. Si la sensibilidad es del 50 %, los verdaderos positivos serán 500. De los 9000 sanos, la prueba detectará como tales al 80 %, esto es, 7200 y como falsos positivos los restantes 1800. Así, el total de individuos que ha dado positivo son 1800 + 500 = 2300.

Question 18

18. Se quiere evaluar el grado de concordancia entre dos ecocardiografistas que examinaron a 100 pacientes y midieron sus fracciones de eyección ventricular, comparado con los valores de la RMN cardiaca. ¿Qué medida emplearía?
19. Coeficiente kappa.
20. Coeficiente de correlación intraclase.
21. Coeficiente kappa ponderado.
22. Coeficiente de Pearson.

Answer 18

Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: Cuando se quiere comprobar la concordancia entre dos mediciones de una variable cuantitativa continua se utiliza el coeficiente de correlación intraclase.

Question 19

19. Hemos realizado un estudio en una población de 100 sujetos en la que conocemos que existe una prevalencia de 1% de infección por VIH, con una prueba que tiene una sensibilidad prácticamente de 1, y una especificidad de 0,95. Hemos obtenido seis test positivos. Señale cuál de las siguientes afirmaciones es probabilísticamente correcta:
20. Los 6 son falsos positivos.
21. Los 6 son ciertos positivos.
22. 5 de los 6 son falsos positivos.
23. 5 de los 6 son ciertos positivos.

Answer 19

Comentario: Lo que en realidad nos están preguntando es el valor predictivo positivo del test (proporción de valores positivos de dicho test que corresponden a verdaderos positivos o personas realmente enfermas) aplicado a esta población. La prevalencia de la enfermedad es de 1%, por lo que en una muestra de 100 individuos, sólo 1 tendría la enfermedad. Con estos datos (prevalencia 1%, sensibilidad 100% y especificidad 95%) podemos elaborar la siguiente tabla:
Enfermos
Sanos
Total
Test Positivo
1
5
6
Test negativo
0 (1 x 1)
94 (0,95 x 99)
94
Total
1
99
100
Rta 3

Question 20

20. En un centro de atención primaria se ha introducido una nueva tecnología, la cámara no midriática, para el cribado de la retinopatía diabética en pacientes diagnosticados de diabetes mellitus tipo 2. Con el fin de evaluar la capacidad de los profesionales de medicina de atención primaria de detectar la retinopatía diabética, se seleccionaron 100 fondos de ojo, que fueron evaluados por un grupo de profesionales de atención primaria y de especialistas en oftalmología. El resultado de la prueba fue clasificado en retinopatía: leve, moderada, grave o proliferativa. Cuando se compararon los resultados de los dos grupos de profesionales, se observó que el índice kappa era de 0,95. Indique la respuesta correcta:
21. El análisis no es correcto, ya que para analizar la concordancia entre uno o más observadores, la prueba estadística indicada sería el coeficiente de correlación de Pearson.
22. La concordancia entre atención primaria y especializada es muy baja, ya que para que la concordancia sea elevada, el kappa debería ser superior a 1.
23. Un kappa de 0,95 indica que, en el 95% de las ocasiones, los profesionales de atención primaria y especializada coincidieron en el diagnóstico.
24. Se puede decir que la concordancia entre los profesionales de atención primaria y especializada es elevada.

Answer 20

Respuesta correcta: 4
Comentario: Para analizar la concordancia entre dos o más observadores se emplean el índice de kappa (varía entre - 1 y 1) para variables categóricas o el coeficiente de correlación intraclase (varía entre 0 y 1) para variables continuas. En el caso de que nos ocupa el estadístico indicado sería el índice de kappa ya que se trata de categorías (en aquellos casos con más de una categoría,como el actual, se emplea el kappa ponderado). Su cálculo se basa en la concordancia observada más allá del azar por lo que un kappa de 0,95 no indica que haya existido concordancia en el 95% de los pacientes sino qué porcentaje de la concordancia total representa la observada teniendo en cuenta la esperada (la fórmula es un tanto compleja).

Question 21

21. Al realizar un test de screening para diabetes mellitus en una determinada población, nos encontramos con que la probabilidad de que a un individuo sano lo clasifiquen como diabético es de un 20%, y la probabilidad de no detectar a un individuo enfermo es del 10%. Si usted conoce que la prevalencia de diabetes mellitus en esta población es de un 80%, calcule la probabilidad de no padecer la enfermedad si se tiene un resultado negativo en el test:
22. 33%. 2. 3%. 3. 80%. 4. 66%.

Answer 21

Respuesta correcta: 4
Comentario: Esta pregunta presenta una típica tabla de contingencia pero con datos que no estamos muy habituados a manejar. Lo primero que hay que hacer es identificar la TFP del 20% y la TFN del 10%. El siguiente paso será construir nuestra tabla de contingencia, de tal manera que sabiendo que la prevalencia es del 80%, pondremos una n de 100, 80 individuos enfermos y 20 sanos. A continuación, empleando las fórmulas de la TFP (TFP=FP/Sanos) y la TFN (TFN=FN/ Enfermos), obtendremos el resto de datos que nos faltan en la tabla. VP=72, FN=8, FP=4, VN=16, TP=76 y TN=24. Por último queda tener claro qué nos están preguntando, en este caso es el cociente VN/TN que nos da un resultado de 0,666666.

Question 22

22. La probabilidad de que un individuo diabético sea clasificado como sano con el test de la glucemia capilar es del 20%, y la probabilidad de detectar a los individuos no diabéticos como tales por el test es del 90%. Sabiendo que la prevalencia de la diabetes en nuestra población diana es del 85%, si un individuo da negativo en nuestro test, ¿qué probabilidad hay de que sea un falso negativo?
23. El 57% aproximadamente.
24. El 43% aproximadamente.
25. El 78% aproximadamente.
26. El 97% aproximadamente.

Answer 22

Respuesta correcta: 1
Comentario: Una vez reconocida que la TFN es del 20% y por tanto la sensibilidad del 80%, y que la especificidad es del 90%, sabiendo que la prevalencia es del 85% lo único que nos queda es rellenar la tabla de contingencia (VP: 68, FP: 1.5, FN: 17, VN: 13.5). Entendiendo que lo que nos preguntan es el cociente FN/TN, esto da un 57% aproximadamente.