7 Validez Y Fiabilidad Flashcards
- Se realiza un estudio para conocer los posibles factores de riesgo del cáncer de pulmón. Para ello, se selecciona una cohorte de pacientes ingresados en el hospital con cáncer de pulmón y otra cohorte de pacientes sin cáncer que están ingresados en el servicio de neumología y se les interroga sobre los factores de riesgo. Señale la respuesta CORRECTA:
- Los autores han realizado un estudio de cohortes.
- Los autores han realizado un ensayo clínico.
- Los autores han podido cometer un sesgo de
selección. - Los autores han podido cometer un sesgo de
clasificación. - No es ético realizar este tipo de diseño en
pacientes con cáncer de pulmón.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Los autores han seleccionado un grupo control no adecuado, ya que son pacientes ingresado en el hospital, no sanos, por lo que se puede haber cometido lo que se conoce como error de controles hospitalarios o de Berkson, que es un sesgo de selección. En concreto esto fue lo que hizo Berkson seleccionando pacientes ingresados ya que era una cohorte similar y fácil de obtener, pero obtuvo que la tuberculosis era un factor protector para el cáncer de pulmón.
- El empleo de casos prevalentes en un estudio de casos y controles en el que se pretenden valorar factores de riesgo sobre una enfermedad de elevada letalidad puede producir:
- Un sesgo de selección.
- Un sesgo de información o medida.
- Un fenómeno de confusión.
- Un sesgo de Berkson.
- Error aleatorio.
Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: La selección de casos prevalentes en un estudio de casos y controles ( casos ya existentes), en vez de casos incidentes ( casos nuevos), puede hacer que sea menos frecuente la exposición a aquellos factores de riesgo que disminuyen la supervivencia, produciendo un sesgo de selección. Imaginemos que un determinado compuesto químico produce en un 99% de los casos un tipo de leucemia con altísima mortalidad y sin respuesta al tratamiento. Y diseñamos un estudio en el que partimos de casos con ese tipo deleucemia, pero que están en remisión, y queremos estudiar su asociación respecto al compuesto químico. Podríamos encontrar que no existe asociación, mientras que si hubiesemos seleccionado casos incidentes, nuevos, de evolución fatal en los siguientes meses, encontraríamos a dicho compuesto como factor de riesgo de desarrollar la enfermedad fatal.
- La potencia de una prueba estadística de contraste de hipótesis corresponde a:
- La posibilidad de realizar comparaciones múltiples.
- El grado de independencia de las asunciones
sobre la distribución de las variables. - El valor complementario de la “p”.
- La capacidad para detectar hipótesis alternativas.
- El número de grados de libertad de la prueba.
Rta4
COMENTARIO: Pregunta sobre un aspecto fundamental en el MIR, la potencia de un test.
La potencia se define como la capacidad del test para de- tectar una diferencia, cuando existe. En otras palabras, esto significa que, siendo cierta la hipótesis alternativa, el test sea capaz de detectarlo (respuesta 4 correcta). Recuerda que lo contrario a la potencia es el error beta o error tipo II, que consiste en NO detectar una diferencia cuando realmente existe.
- Si un estudio epidemiológico no posee precisión suficiente, es porque existe:
- Un sesgo de medida.
- Un sesgo de confusión.
- Error sistemático.
- Error aleatorio.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: El error aleatorio, dependiente fundamentalmente del muestro e inversamente proporcional al tamaño muestral, provoca que los resultados de los estudios se alejen del valor poblacional real de los parámetros que miden. Es diferente por ello a los errores sistemáticos o sesgos (de selección, información o medida y confusión) que se asocian a la falta de validez de los estudios.
- Se dice que un estudio observacional tiene validez interna:
- Cuando se obtiene un resultado estadísticamente significativo.
- Cuando el investigador ha controlado razonablemente las posibles fuentes de sesgo.
- Cuando el investigador no ha cometido fraude y los resultados son auténticos.
- Cuando el intervalo de confianza de la principal medida de efecto no incluye el valor nulo.
Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: La validez interna estudia el grado en el que los resultados de un estudio representan correctamente a la muestra que se estudia. Por tanto la ausencia de sesgos. Hablamos de validez interna cuando tenemos controlados de manera razonable los sesgos que es lo que dice la opción 2.
- Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA en relación con la fiabilidad y validez de las medidas clínicas?
- La fiabilidad es sinónimo de reproductibilidad y precisión.
- La fiabilidad de las determinaciones de laboratorio se establece mediante medidas repetidas.
- La fiabilidad de los síntomas puede establecerse poniendo de manifiesto que son descritos de manera similar, por diferentes observadores y en condiciones diferentes.
- La falta de validez puede relacionarse con un exceso de error aleatorio.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: La validez es el grado de ausencia de error SISTEMÁTICO, es decir hablamos de exactitud.
La precisión es el grado de ausencia de error ALEATORIO, es decir hablamos de fiabilidad (o grado de reproductibilidad).
La falta de validez se relaciona con la presencia de error sistemático o sesgo, es decir, por un fallo en el diseño del estudio.
Sin embargo el error aleatorio es el que se produce debido a la variabilidad aleatoria del proceso de muestreo que conlleva todo proceso de estadística inferencial, y no afecta a la validez interna del estudio, aunque sí hace más difícil el proceso de generalización a la población a partir de la muestra de estudio. Es importante saber que aunque hace más difícil extrapolar más allá de la muestra, no altera la dirección de la asociación, y puede intentar minimizarse aumentando el tamaño muestral
- SI EN UN ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES SE USA LA ODDS RADIO PARA MEDIR LA ASOCIACIÓN ENTRE LA EXPOSICIÓN DE INTERÉS Y LA CARACTERÍSTICA ESTUDIADA Y EL ERROR QUE SE COMETE EN LA CLASIFICACIÓN DE LOS SUJETOS EN EXPUESTOS O NO EXPUESTOS ES IGUAL EN EL GRUPO DE LOS CASOS QUE EN EL DE LOS CONTROLES. ¿CUÁL ES EL EFECTO SOBRE EL VALOR ESTIMADO DE LA FUERZA DE LA ASOCIACIÓN?:
- SE PRODUCE UN SESGO EN EL SENTIDO DE AUMENTAR ERRÓNEAMENTE LA FUERZA DE LA ASOCIACIÓN MEDIDA.
- SE PRODUCE UN SESGO EN EL SENTIDO DE DISMINUIR ERRÓNEAMENTE LA FUERZA DE LA ASOCIACIÓN MEDIDA.
- SE PRODUCE UN SESGO UNAS VECES AUMENTANDO Y OTRAS DIMINUYENDO ERRÓNEAMENTE LA FUERZA DE LA ASOCIACIÓN MEDIDA.
- UNA ESTIMACIÓN VÁLIDA DE LA FUERZA DE LA ASOCIACIÓN, PERO CON UN AUMENTO DE LA MAGNITUD DE SU INTERVALO DE CONFIANZA.
- UNA ESTIMACIÓN VÁLIDA DE LA FUERZA DE LA ASOCIACIÓN MEDIDA.
Rta 2
Pregunta conceptual que profundiza en el tema de los errores sistemáticos o sesgos de los estudios epidemiológicos. Es fundamental indentificar que el enunciado hace referencia a un sesgo de información. El sesgo de información se produce cuando existe un error sistemático en la medición de alguna variable clave del estudio que propicia la clasificicación incorrecta de los sujetos que conforman la muestra en estudio. Esto puede afectar de igual o distinta manera a todos los grupos del estudio, de forma que distinguimos:
Sesgo de clasificación incorrecta diferencial: La probabilidad de clasificación errónea de la exposición (en estudios de casos y controles) afecta de manera desigual a sanos y enfermos. También puede verse en estudios de cohortes, cuando la clasificación de un individuo como enfermo o no enfermo se hace de manera distinta, según se esté expuesto o no al factor de estudio. En este tipo de sesgo, puede producirse tanto una subestimación como una sobreestimación del efecto del factor de exposición sobre la enfermedad. Pertenecen a este grupo el sesgo de memoria y el de Hawthorne.
Sesgo de clasificación incorrecta no diferencial. La probabilidad de clasificación errónea ocurre en todos los grupos de forma similar. La consecuencia sería una infraestimación del efecto del factor de exposición sobre enfermedad.
En esta pregunta, al afectarse por igual la clasificación de expuestos y no expuestos, se expone claramente un sesgo de clasificación incorrecta no diferencial, por lo que la respuesta correcta es la 2.
- El mejor parámetro para valorar la reproducibilidad de una prueba diagnóstica es:
- Especificidad.
- Valor predictivo negativo.
- Valor predictivo positivo.
- Ausencia de dispersión en una serie de
mediciones.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: La reproductibilidad es un concepto emparejado con la precisión y la fiabilidad, es decir, el grado de ausencia de error aleatorio. Esto significa que, repitiendo la prueba en numerosas ocasiones, se obtiene siempre el mismo resultado (o con variaciones mínimas, es decir, con muy poca dispersión: respuesta 4 correcta).
- Sobre la validez y la fiabilidad de los estudios epidemiológicos, señale la respuesta CORRECTA:
- La validez de un estudio es el grado de reproductibilidad del mismo, es decir, el grado de similitud de los resultados si se repitiese éste.
- La ausencia de error aleatorio se define como validez.
- La exactitud de un estudio se corresponde con la precisión del mismo.
- La fiabilidad de un estudio aumenta al crecer la n.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: La respuesta 1 se refiere a la fiabilidad o reproductibilidad, no a la validez. La ausencia de error aleatorio es la fiabilidad o precisión, no la validez (respuesta 2 falsa). La respuesta 3 es falsa, la exactitud es la validez, mientras que la precisión es la fiabilidad, son conceptos diferentes. La respuesta 4 es correcta ya que la fiabilidad se define como la ausencia de error aleatorio, y al aumenta la n se corrige éste. Al comparar los resultados de la prueba diagnóstica en estudio con los de otra prueba que actúa como patrón de referencia se obtiene la validez de criterio, no la validez externa.
- Señale la respuesta FALSA:
- Consideramos que un estudio epidemiológico tiene alta precisión cuando tiene poco error aleatorio.
- La principal forma de aumentar la precisión de un estudio epidemiológico es aumentando el tamaño muestral.
- Lareproductibilidadofiabilidadeslacapacidad de obtener iguales resultados cuando se repite ese estudio.
- El error aleatorio afecta a la validez interna del estudio.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Los errores aleatorios se deben al hecho de trabajar con muestras, pudiendo hacer que la muestra no sea representativa de la población de la que procede. Son impredecibles, pero hay una manera de minimizarlos (que no de evitarlos completamente), que es aumentar el tamaño muestral: a mayor número de individuos incluidos en el estudio, más se acercará mi muestra a la población, por lo que la posibilidad de error aleatorio será menor.
El error aleatorio no afecta a la validez interna del estudio, pero reduce la posibilidad de sacar conclusiones sobre la relación factor de riesgo- enfermedad, aunque sin cambiar el sentido de la asociación entre ambos. Desde el punto de vista estadístico, podemos estimar la posibilidad de que los resultados observados se deban al azar (“p” o grado de significación estadística).
- Señale cuál de las siguientes opciones le parece FALSA:
- Una condición para que los resultados puedan ser generalizados es la existencia de validez interna.
- Para que una variable pueda ser considerada un factor de confusión, debe estar asociada a la exposición y ser, además, un factor de riesgo de la enfermedad.
- El error aleatorio no disminuye al aumentar el tamaño muestral.
- No es frecuente el uso de placebos en los estudios realizados con fármacos nuevos.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Aunque es imposible evitar el error aleatorio, éste disminuye conforme aumentamos el tamaño muestral (opción 3 falsa).
- Señale la afirmación INCORRECTA acerca de las ventajas e inconvenientes de las diferentes técnicas de muestreo:
- Si la población está ordenada, el muestreo sistemático asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.
- El muestreo aleatorio simple requiere un listado completo y previo de la población.
- El error estándar generado en un muestreo aleatorio simple es mayor que el generado en el muestreo en etapas múltiples.
- El muestreo sistemático es, en la práctica, más sencillo que el muestreo aleatorio simple.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Cada etapa de un proceso de muestreo probabilístico genera un error aleatorio, intrínseco al propio procedimiento. En un muestreo multietápico o en etapas múltiples, cada una de las etapas genera error, y este, globalmente, será mayor que el error generado en una única etapa de un muestreo aleatorio simple.
- Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de los factores de confusión es FALSA?
- Deben estar asociados al factor de estudio.
- Deben estar asociados al criterio de evaluación.
- Su aparición es más frecuente en los ensayos
clínicos. - No han de ser un paso intermedio entre el factor
de estudio y el efecto observado.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Un factor de confunsión es una variable distinta al objeto del estudio, pero que modifica los
resultados obtenidos. Debe cumplir tres condiciones: ser un factor de riesgo para la enfermedad, estar asociado con la exposición, y no ser un paso intermedio entre la exposición y la enfermedad. Para su control, tenemos en la fase de diseño la posibilidad de aleatorización (estudios experimentales; típicamente en los ensayos clínicos), el apareamiento y la restricción. Durante la fase de análisis estadístico: disponemos de análisis estratificado (dividir los datos en dos grupos: presencia o no del factor de confusión), y mediante análisis multivariante
- Al diseñar un estudio epidemiológico, debe tener en cuenta la posible existencia de factores o variables de confusión. Señale la idea ERRÓNEA acerca de ellas:
- Producen un error sistemático en el estudio.
- Son factor o marcador de riesgo respecto de la
enfermedad a estudio. - Son una variable intermedia en la cadena causal
que se está estudiando. - Su efecto se denomina “sesgo de confusión”.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Un factor de confusión es una variable ajena al estudio que nos modifica los resultados obtenidos. Para una mejor comprensión, vamos a poner un ejemplo clásico. Supongamos un estudio donde se estudia la relación entre el café y la mortalidad cardiovascular. El resultado nos dice que los pacientes que toman café tienen un mayor riesgo de muerte por causas cardiovasculares. Más tarde, el investigador se da cuenta de que en los pacientes, el café y el tabaco son hábitos asociados. Comprueba que los pacientes que tomaban café fumaban en su mayoría, y los que no tomaban café no fumaban. ¿Quién produce en realidad las muertes cardiovasculares? ¿Era el café, o tal vez se debía en realidad al tabaco? Ante la posibilidad de que todo se deba al tabaco, repite el estudio, teniendo esto en cuenta, y separamos los participantes en fumadores y no fumadores. El resultado final es que el café no influye, sino que todo era consecuencia del tabaco. Lo que ha sucedido aquí con tabaco y café es un ejemplo típico. El factor de confusión era el tabaco, que no había sido previsto en el estudio, pero estaba modificando los resultados del mismo. Como ves, cumple la característica que mencionan en el enunciado: se asocia tanto al hábito de tomar café como a una mayor mortalidad cardiovascular, de ahí el sesgo que produce. Un factor de confusión no es una variable intermedia en la cadena causal (del mismo modo que el tabaco no es un paso intermedio entre tomar café y morirse de un infarto).
- En un estudio transversal, 40 de los sujetos a los que se tenía previsto estudiar “no responden” a la invitación del investigador. Por esta razón, el investigador decide llamar a 100 sujetos más. Con esta decisión se consigue:
- Disminuir el posible sesgo de selección introducido por los 40 sujetos que no han respondido.
- Disminuir los posibles factores de confusión introducidos por los 40 sujetos que no han respondido.
- Aumentar la precisión en la estimación de los resultados.
- Eliminar el posible error de información no diferencial.
Respuesta correcta: 3
Comentario: Los errores aleatorios se deben al hecho de trabajar con muestras, pudiendo hacer que la muestra no sea representativa de la población de la que procede. Son impredecibles, pero hay una manera de minimizarlos (que no de evitarlos completamente), que es aumentar el tamaño muestral: a mayor número de individuos incluidos en el estudio, más se acercará mi muestra a la población, por lo que la posibilidad de error aleatorio será menor. Recuerda que la precisión de un estudio es el grado de ausencia de error aleatorio. Desde el punto de vista estadístico, podemos estimar la posibilidad de que las diferencias observadas se deban al azar (“p” o grado de significación estadística).
