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MIR 2021 > Epidemiología y Estadística MIR2021 > Flashcards

Epidemiología y Estadística MIR2021 Flashcards

1
Q

<p>Definición de: Sensibilidad (S)</p>

A

<ul> <li>Probabilidad de que un individuo enfermo tenga un test positivo</li> <li>Análoga a la potencia de un estudio</li> <li>S + TFN = 1 = total de enfermos</li></ul>

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2
Q

<p>Definición de</p>

<p>Especificidad (E)</p>

A

<ul> <li>Probabilidad de que un individuo sano tenga un test negativo</li> <li><strong>E + TFP = 1 </strong>= total de sanos</li></ul>

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3
Q

<p>Definición</p>

<p>Tasa de falsos negativos (TFN).</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo enfermo sea clasificado como sano</p>

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4
Q

<p>Definición</p>

<p>Tasa de falsos positivos (TFP)</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo sano sea clasificado como enfermo</p>

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5
Q

<p>Definición</p>

<p>Razón de probabilidad o verosimilitud positiva</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo enfermo presente un resultado positivo frente a la probabilidad de que el resultado positivo se presente en un individuo sano</p>

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6
Q

<p>Definición</p>

<p>Razón de probabilidad o verosimilitud negativa</p>

A

<p>Probabilidad de que un individuo enfermo presente un resultado negativo con la probabilidad de que el resultado negativo se dé en un individuo sano</p>

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7
Q

<p>Definición</p>

<p>Valor predictivo positivo</p>

A

<ul> <li>Verdaderos positivos entre aquellos que han sido identificados como positivos</li> <li><strong>Inversa del VPP: 1-VPP</strong>: prueba + y no ser enfermo</li></ul>

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8
Q

<p>Definición</p>

<p>Valor predictivo negativo</p>

A

<ul> <li>Verdaderos negativos entre aquellos que han sido identificados como negativos</li> <li><strong>Inversa del VPN: 1-VPN</strong>: prueba - y ser enfermo</li></ul>

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9
Q

<p>Definción</p>

<p>Valor global (eficacia) del test</p>

A

<p>Indica la proporción de resultados válidos<br></br>entre el conjunto de resultados.</p>

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10
Q

<p>Tablas de contingencia validan pruebas:</p>

A

<p>Cualitativas</p>

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11
Q

<p>Curvas CORvalidan pruebas</p>

A

<p>Cuantitativas</p>

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12
Q

<p>La sensibilidad y la especificidad clasifican a los sujetos en función:</p>

A

<p>De laenfermedad</p>

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13
Q

<p>Los valores predictivosclasifican a los sujetos en función de:</p>

A

<p>Resultado del test</p>

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14
Q

<p>RELACIÓN DE PARÁMETROS</p>

<p><strong>↑ Prevalencia</strong>:</p>

A

<p><strong>↑ VPP</strong>, <strong>↓ VPN</strong></p>

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15
Q

<p>RELACIÓN DE PARÁMETROS</p>

<p>↓ Prevalencia:</p>

<p></p>

A

<p>↓VPP, ↑VPN</p>

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16
Q

<p>ELEGIR UN TEST</p>

<p>Sensible</p>

A

<ul> <li><strong>Descartar enfermedad</strong></li> <li>Detectar el mayor nº enfermos</li> <li>Grave que no debe pasar desapercibida</li> <li>Tratable</li> <li>FP NO suponen un trauma psicológico</li> <li>Mucha prevalencia</li> <li>Baja rentabilidad</li></ul>

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17
Q

<p>ELEGIR UN TEST</p>

<p>Específico</p>

<p></p>

A

<ul> <li><strong>Confirmar enfermedad</strong></li> <li>Asegurar DX</li> <li>Difícil de curar o incurable</li> <li>FP pueden suponer un trauma psicológico o su TX graves consecuencias</li> <li>Poca prevalencia</li> <li>Cuando el tto tiene efectos adversos severos</li></ul>

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18
Q

<p>Criterios de la Enfermedad para el cribado</p>

A

<ul> <li>La enfermedad debe ser común y grave.</li> <li>Ha de conocerse la historia natural de la enfermedad.</li> <li>El tratamiento, en el estado presintomático, tiene que reducir la morbimortalidad en mayor medida que el tratamiento después de la aparición de los síntomas.</li></ul>

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19
Q

<p>Criterios del Test para el cribado</p>

A

<ul> <li>De fácil aplicación.</li> <li>Coste razonable dentro del presupuesto de salud.</li> <li>Inocuo para la población.</li> <li>Confiabilidad o capacidad de repetición.</li> <li>Validez. Se refiere a la capacidad del test de medir lo que realmente se desea medir. El concepto de validez incluye los de sensibilidad, especificidad y valor predictivo; ya se han mencionado previamente los conceptos de validez interna y externa.</li></ul>

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20
Q

<p>Criterios dependientes de la población diana para el cribado</p>

A

<ul> <li>El riesgo de ser afectado por la enfermedad debe ser alto.</li> <li>La información demográfica tiene que estar disponible en la comunidad.</li> <li>La comunidad ha de sentir la necesidad de programas de salud pública.</li></ul>

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21
Q

<p>Evaluación de Concordancia</p>

<p>Para Variables CUANTITATIVAS</p>

A

<p>Coeficiente de correlación intraclase 0 a 1</p>

<p>CCI = 1 ==>toda la variabilidad observada se explicaría por las diferencias entre sujetos y no por las diferencias entre los métodos de medición o los diversos observadores.</p>

<p>CCI = 0 se obtiene cuando la concordancia observada es<br></br>igual a la que se esperaría que ocurriera sólo por azar</p>

<p></p>

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22
Q

<p>Evaluación de Concordancia</p>

<p>Para variables CUALITATIVA dicotómica</p>

A

<p>Coeficiente kappa</p>

<p>Mide el nivel de concordancia entre 2 o más observadores</p>

<p>Kappa 0 ==> concordancia debido al azar</p>

<p>Kappa -1 ==> discrepan más mediciones de lo esperado por el azar</p>

<p>Kappa +1 ==> concordancia completa</p>

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23
Q

<p>Validez interna</p>

A

<p>Sensibilidad</p>

<p>Especificidad</p>

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24
Q

<p>Al ↑ Sensibilidad </p>

A

<p>↑ VPN</p>

<p>↑FP</p>

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25
Q

<p>Al ↑ Especificidad </p>

A

<p>↑ VPP</p>

<p>↑ FN</p>

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26
Q

<p>Prevalencia</p>

<p>Probabilidad pretest</p>

A

<p>- Proporción de individuos enfermos en una población en un momento concreto</p>

<p>- Más grande a mayor incidencia y duración de la enfermedad</p>

<p>- NO ENFERMEDADES AGUDAS, ESTACIONARIAS, RARAS</p>

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27
Q

<p>Incidencia acumulada</p>

A

<ul> <li>Riesgo individual de enfermar</li> <li>¡Restar al denominador los enfermos!</li></ul>

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28
Q

<p>Densidad de incidencia</p>

<p><strong>Fuerza de morbilidad</strong></p>

A

<ul> <li>Velocidad grupal de enfermar</li> <li>Personas x tiempo = ∑ total de periodos individuales de tardanza en enfermar</li> <li>Ejm==> DI=15 infecciones; Si hubiera 100 pct ingresados en UCI, cada día 15 nuevas infecciones</li></ul>

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29
Q

<p>Medida de carga global de una enfermedad</p>

A

<p>Los años de vida ajustada por discapacidad atribuible a esa enfermedad</p>

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30
Q

<p>Se ha realizado un estudio de cohortes en pacientes expuestos a diferentes antiinflamatorios no esteroideos. El evento de interés fue la ocurrencia de hemorragia digestiva alta. En la cohorte de pacientes expuestos a ibuprofeno, se ha obtenido una densidad de incidencia de 2 por 1000 personas-año. ¿Cómo debe interpretarse este resultado?</p>

A

<p>Ocurren de media 2 casos de hemorragia digestiva alta por cada 1000 años de exposición a ibuprofeno, sumados los tiempos de observación de todos los individuos de la cohorte.</p>

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31
Q

<p>En una población se produjeron 2.000 accidentes mortales de tráfico desde el 1 de enero al 31 de diciembre de 2019. ¿Qué medida de frecuencia de accidentes se ha utilizado?</p>

A

<p>Incidencia</p>

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32
Q

<p>Medidas de Asociación para Cohortes, ensayos clínicos</p>

A

<p>Riesgo relativo (RR)</p>

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33
Q

<p>Riesgo relativo</p>

A

<p>Mide la "fuerza de la asociación" entre el factor de riesgo y la enfermedad Puede variar entre 0 e infinito</p>

<p>Responde a: ¿cuánto más frecuente es la enfermedad<br></br>entre los expuestos a un factor de riesgo respecto a los no expuestos?</p>

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34
Q

<p>Medidas de Asociación paraCasos-controles</p>

A

<p>Odds ratio (razón de desventaja)</p>

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35
Q

<p>Medida de asociación de los estudios transverales (prevalencia)</p>

A

<p>Razón de prevalencia</p>

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36
Q

<p>¿Qué indica la razón de prevalencia?</p>

A

<p>El número de veces más que se puedepadecer la enfermedad en los expuestos frente a los no expuestos</p>

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37
Q

<p>¿En que situación se aproxima más el valor de OR a RR?</p>

A

<p>En enfermedades de prevalencia baja < 10%</p>

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38
Q

<p>Medidas de impacto o del efecto son aplicables a:</p>

A

<p>Estudios prospectivos: cohortes, ensayos clínicos</p>

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39
Q

<p>Diferencia de incidencias o riesgo atribuible</p>

A

<ul> <li><strong>Exceso de riesgo</strong> en los individuos expuestos frente a los no expuestos al factor de riesgo.</li> <li><strong>Incidencia acumulada</strong> en el grupo de expuestos que se debe exclusivamente al factor de riesgo.</li> <li><strong>Descenso </strong>en el número de casos nuevos entre los expuestos <strong>si se evitara el FR</strong></li></ul>

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40
Q

<p>Cálculo</p>

<p>Diferencia de incidencias o riesgo atribuible</p>

A

<p>RA = Ie - Io</p>

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41
Q

<p>Fracción atribuible en expuestos o fracción etiológica del riesgo</p>

A

<ul> <li>Es la proporción de la enfermedad que se debe a la exposición, es decir, la proporción de casos nuevos de enfermedad, entre los expuestos, que se evitaría si se eliminase el factor de riesgo.</li> <li>Cuál puede ser el impacto con determinadas medidas, calcular los costes y determinar prioridades.</li></ul>

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42
Q

<p>CÁLCULO</p>

<p>Reducción absoluta del riesgo</p>

A

<p>RAR = Io - Ie</p>

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43
Q

<p>Medidas De Impacto para el estudio del Factor de Riesgo</p>

A

<ul> <li>RAE</li> <li>FAE</li></ul>

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44
Q

<p>Medidas De Impacto para el estudio del Factor Protector</p>

A

<ul> <li>RAR</li> <li>RRR</li></ul>

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45
Q

Tipos de error de los estudios epidemiológicos

A
  • Error ALEATORIO

- Error SISTEMÁTICO

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46
Q

Error ALEATORIO

A
  • El azar hace que la muestra con la que se va a trabajar no sea representativa. - El error aleatorio no afecta a la validez interna de un estudio.
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47
Q

Características Error ALEATORIO

A

Simétrico, incorregible, impredecible

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48
Q

Error ALEATORIO afecta a:

A

Precisión

Fiabilidad

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49
Q

La solución para el error aleatorio es:

A

↑ tamaño muestral

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50
Q

Error SISTEMÁTICO

A
  • Fallo en el diseño, o en la ejecución del estudio, que hace que los resultados de la muestra sean diferentes de la población de la que proceden.
  • No se relacionan con el tamaño de la muestra
  • La existencia de sesgos conduce a la elaboración de conclusiones incorrectas sobre la relación entre una exposición y una enfermedad
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51
Q

Características Error SISTEMÁTICO

A

Asimétrico, corregible, predecible

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52
Q

Error SISTEMÁTICO afecta a:

A

Validez

Exactitud

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53
Q

La mayoría de los sesgos acontecen habitualmente en:

A

Los estudios de casos-controles (retrospectivos).

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54
Q

Tipos de errores sistemáticos

A
  • Sesgo de selección
  • Sesgo de información
  • Factor de confusión
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55
Q

Sesgo o error sistemático afecta a la validez interna

A

SI

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56
Q

Factor de confusión (confounding)

A

Un factor de confusión (FC) es una variable extraña al estudio que modifica los resultados que se obtienen.

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57
Q

Características del factor de confusión (confounding)

A

• Ser un factor de riesgo para la enfermedad.• Estar asociado con la exposición.• No ser un paso intermedio entre la exposición y la enfermedad.

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58
Q

Solución para el sesgo de selección

A

Aleatorización

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59
Q

Solución para el sesgo de información

A

Enmascaramiento

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60
Q

Solución para el factor de confusión

A 
·	Multivariante
·	Aleatorización
·	Restricción
·	Estratificación
·	Apareamiento: posible > 1 control
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61
Q

Tipos de sesgo

A
  • Sesgo de selección
  • Sesgo de información
  • Factor de confusión
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62
Q

Tipos de sesgo de selección

A
  • Del voluntario
  • Del obrero sano
  • Berkson- Neyman
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63
Q

Tipos de sesgo de información

A
  • Diferencial, Subestima o sobreestima

- No diferencial Infraestimación

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64
Q

Tipos de sesgo diferencial

A
  • De memoria- De atención
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65
Q

Sesgo de Berkson

A

Es el que se produce cuando, para saber qué ocurre en la población, se elige una muestra hospitalariade esa población y el factor de riesgo que se está estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización.

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66
Q

Sesgo de Neyman

A

Se produce en los estudios de casos-controles alseleccionar casos prevalentes (ya existentes) en vez de casos incidentes (casos nuevos). Esto conlleva que en los casos sea menos frecuente la exposición a aquellos FR que disminuyen la supervivencia; esto es,los casos representarían a individuos con rasgos de mayor resistencia a la enfermedad o formas menos graves de ésta.

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67
Q

Sesgo de memoria

A
  • Se produce en los estudios de casos-controles.
  • El hecho de padecer la enfermedad hace que se esté más motivado para recordar posibles antecedentes de exposición
  • Se evita usando base de datos
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68
Q

Sesgo de efecto Hawthorne (atención)

A

Los participantes en un estudio pueden modificar su comportamiento si saben que están siendo observados.

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69
Q

Sesgo de verificación

A

Consiste en que se puede clasificar de diferente manera al sujeto que da una prueba inicial negativa, porque no se hace en este grupo el mismo tipo de pruebas que si sale positiva la prueba inicial

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70
Q

Sesgo de regresión a la media

A

Consiste en que una variable puede ser extrema en su primera medición por motivos fisiológicos, pero volver a la normalidad posteriormente. Por ejemplo, efecto de la bata blanca, se clasifica al sujeto expuesto, cuando realmente no lo es.

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71
Q

Sesgo de Clasificación incorrecta no diferencial:

A
  • La probabilidad de clasificación errónea ocurre en todos los grupos de estudio de forma similar.
  • El error de clasificación no diferencial ocasiona una infraestimación (hace que la medida de asociación tienda a 1) del efecto del factor de exposición estudiado en la enfermedad
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72
Q

Sesgo de Clasificación incorrecta diferencial

A
  • La probabilidad de clasificación errónea de la exposición (en un estudio de casos-controles) afecta de forma desigual a sanos y enfermos o la clasificación de enfermo o no enfermo (en un estudio de cohortes) - Este tipo de sesgo produce una subestimación o sobreestimación del efecto del factor de exposición en la enfermedad.
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73
Q

Validez

A
  • El estudio cuantifica lo que realmente se propone medir. - Es el grado de ausencia de error sistemático. - También recibe el nombre de exactitud.
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74
Q

Validez interna

A

Los resultados del mismo son aplicables a los individuos del citado estudio

75
Q

Validez externa

A

Los resultados del mismo son aplicables a otros individuos distintos de los del estudio

76
Q

Fiabilidad.

A
  • Es el grado de reproductibilidad de un estudio, esto es, el grado de similitud que presentarían los resultados si se repitiese el estudio en condiciones similares.
  • Grado de ausencia de error aleatorio.
77
Q

Análisis estratificado

A

Permite diferencial entre factor confusor y factor modificador para validar una prueba en estudios Cy C

78
Q

¿Qué hecho es importante en le proceso de aleatorización para evitar sesgos?

A

Quien decida le inclusión de los pacientes en el estudio y lleva acabo la aleatorización desconozca la secuencia de aleatorización que se aplica a cada uno de los pacientes reclutados

79
Q

¿Principal inconveniente de los EC explicativos?

A

Poca validez externa

80
Q

Método para reducir el sesgo de clasificación

A

Enmascaramiento

81
Q

Para evitar diferencias sistemáticas en los abandonos, pérdidas o cumplimiento terapéutico entre los dos grupos de comparación (sesgo de atrición), se realiza

A

Un análisis por intención de tratar

82
Q

Tipos de estudio según la finalidad del estudio

A
  • Descriptivo - Analítico
83
Q

Tipos de estudio según el control de la asignación del FE

A
  • Experimental - Observacional
84
Q

Tipos de estudio según la Secuencia temporal

A
  • Transversal - Longitudinal
85
Q

Tipos de estudio la Relación temporal FE-E

A
  • Prospectivo - Retrospectivo
86
Q

Series de casos clínicos

A
  • Describen las características de un grupo de enfermos.
  • Estudios longitudinales =>información adquirida a lo largo del tiempo.
  • Ventaja es que permiten generar nuevas hipótesis
  • Desventaja es que no presentan grupo control, por lo que cualquier FR puede ser un hallazgo casual
87
Q

Estudios ecológicos

A

· Analizan comunidades, regiones, países…· Usan estadísticas recolectadas con otros fines· Tipos: de tendencias temporales, multigrupales, “experimentales”

88
Q

Estudios transversales o de prevalencia

A
  • Analizan la relación entre una enfermedad y algunas variables en un momento concreto del tiempo.
  • Solo se ve 1 vez al sujeto, pero pueden durar mucho tiempo si hay mucha muestra
  • Enfermedades crónicas
  • Pueden ser analíticos: razón de prevalencia
  • No hay seguimiento
89
Q

Se dice que un estudio es experimental cuando cumple las dos condiciones

A

• Asignación por parte del investigador del factor de estudio.• Aleatorización de la muestra de modo que los participantes son adscritos al azar a uno u otro grupo de estudio.

90
Q

Estudios analíticos experimentalesLimitaciones

A

Los problemas éticos

91
Q

Estudios analíticos experimentalesVentajas:

A
  • Son los estudios que mejor valoran la utilidad de una intervención y aportan mayor evidencia causal - Permiten un gran control sobre cualquier efecto que no sea el estudiado.- Posibilitan el empleo de técnicas de enmascaramiento
92
Q

Ensayo clínico aleatorio

A
  • La asignación aleatorizada del factor de estudio (un fármaco o una intervención sanitaria) se hace sobre los individuos. - Es el mejor para demostrar causalidad y la eficacia de una intervención
93
Q

Ensayo de campo

A

· Valoran eficacia de medidas preventivas· Individuos sanos· Aleatorizado· Más caros que EC, + individuos

94
Q

Ensayos antes-después

A
  • Se administra a los individuos y se compara el resultado con la situación basal- Sin grupo control, difíciles de interpretarEjemplo, a un grupo de pacientes cardiópatas se les administra un IECA, comparando la presión arterial (PA) media en el conjunto antes y después de administrar el tratamiento.
95
Q

Estudios controlados no aleatorios

A
  • Útiles cuando la asignación aleatoria no ofrece ventajas o no se puede hacerEjemplo, se quiere hacer un ensayo en pacientes cardiópatas. A un grupo se le administra IECA (se trata de pacientes no dislipidémicos) y al otro (que además son dislipidémicos), IECA más estatinas. No hay asignación aleatorizada, sino que la inclusión en uno u otro grupo de estudio se ha hechotomando como base los factores de riesgo que presentan los pacientes.
96
Q

Estudio de cohortes

A

Partiendo de un grupo de individuos expuestos al FR (cohorte expuesta), y de otro conjunto comparable en todo pero cuyos individuos no están expuestos al FR (cohorte no expuesta), se estudia la incidencia de la enfermedad en ambas cohortes.

97
Q

Mejor estudio para comprobar hipótesis previas de causalidad cuando, por razones éticas, no es posible realizar un estudio experimental.

A

Estudio de cohortes

98
Q

Mejor para el estudio de la “multiefectividad del factor de riesgo” (todos los efectos del factor de riesgo).

A

Estudio de cohortes

99
Q

Estudio de cohortesVentajas:

A
  • Es el mejor estudio para comprobar hipótesis previas de causalidad cuando, por razones éticas, no es posible realizar un estudio experimental.- Es el mejor para el estudio de la “multiefectividad del factor de riesgo” (todos los efectos del factor de riesgo).- La posibilidad de sesgos es baja.- Sirve para el estudio de exposiciones raras.
100
Q

Estudio de cohortes

Inconvenientes:

A
  • No es bueno para el estudio de enfermedades raras.
  • No es adecuado para el estudio de enfermedades de largo periodo de incubación.
  • El coste es alto.
  • No sirve para el estudio de la “multicausalidad de la enfermedad”.- Es difícilmente reproducible.
101
Q

Medidas de asociación de los estudios de cohorte

A

RR

102
Q

Medidas de efecto / impacto de los estudios de cohorte

A

RA, FAE, RAR, RRR, NNT, NND

103
Q

Estudio de cohortes históricas (retrospectivas)

A

El investigador identifica, mediante registros, una cohorte expuesta en el pasado a un factor de riesgo, y otra cohorte no expuesta. Mediante dichos registros (p. ej., historias clínicas) sigue la evolución de ambas cohortes, comparando los resultados.Por ejemplo, se selecciona una muestra de 100 historias clínicas de un hospital que se divide en dos grupos en función del antecedente de tabaquismo o no. Se observa en cada grupo la frecuencia de cáncer de laringe

104
Q

Estudio de casos-controles

A

Partiendo de un grupo de individuos enfermos (casos), y de otro comparable a ellos en todo, pero que no tienen la enfermedad (controles), se estudia la exposición, en ambos casos, a distintos factores de riesgo

105
Q

Estudio de casos-controlesCaracterísticas:

A
  • Es un estudio longitudinal.- Es retrospectivo.- Va del efecto (enfermedad) a la causa.
106
Q

Estudio de casos-controlesVentajas:

A
  • Es de corta duración.
  • Es ideal para el estudio de enfermedades raras.
  • Es el mejor para el estudio de enfermedades de largo periodo de inducción.
  • El coste es bajo.
  • Es el más adecuado para el estudio de la multicausalidad de la enfermedad (los posibles factores de riesgo de una determinada enfermedad).
  • Es el mejor para formular nuevas hipótesis etiológicas
107
Q

Estudio de casos-controlesInconvenientes:

A
  • No es adecuado para comprobar hipotesis previas de causalidad.- No permite el estudio de la “multiefectividad del factor de riesgo”.- La posibilidad de sesgos es muy alta, su control difícil.
108
Q

Medidas de asociación de los estudios de caso-control

A

OR

109
Q

Casos-controles anidados

A

Los casos y controles se obtienen de una cohorte o un registro poblacional

110
Q

¿ Para evaluar el efecto de una intervención usaría?

A

ENSAYO CLINICO ALEATORIZADO

111
Q

¿Qué medida de frecuencia se determina en los estudios de cohorte?

A

Incidencia de enfermedad

112
Q

Estudios en función de la probabilidad de cometer sesgos de más a menos

A

Transversal > Casos y Controles > Cohortes > Ensayo Clínico

113
Q

Se está estudiando si el metamizol magnésico es más eficaz que el paracetamol para la fiebre postquimioterapia de origen no infeccioso. Ambos tienen indicación aprobada para esa indicación, pero usted quiere comprobar si alguno es superior al otro. Para ello se diseña un EC en el que se administra al azar uno u otro tratamiento a pacientes oncológicos con fiebre postquimioterapia. Ha realizado un diseño:

A

Un EC fase IV

114
Q

El ensayo clínico es un estudio:

A

Prospectivos y experimentales

115
Q

Fase I del ensayo clínico

A
  • Estimación inicial de tolerancia, seguridad, farmacocinética y farmacodinámica
  • No estimación de eficacia
  • Habitualmente sólo pocos voluntarios sanos (n = 20 - 80)
  • No suelen tener grupo control ni enmascaramiento
116
Q

Fase II del ensayo clínico

A

Información preliminar sobre eficacia, patróndosis-respuesta, tolerancia y ampliación de los datosde seguridad obtenidos en fase I• Ensayos pequeños (n = 100 - 200) en pacientes con la enfermedad de interés• Preferentemente con grupo control

117
Q

Fase III del ensayo clínico

A

• Demostrar un efecto terapéutico (eficacia)• Valorar la seguridad del nuevo fármaco frente a alternativas disponibles• Muestra más amplia de pacientes con una única enfermedad concreta• Controlados y aleatorizados

118
Q

Fase IV del ensayo clínico

A
  • Evaluar seguridad y efectividad, nuevasindicaciones, efectos secundarios, morbilidady mortalidad a largo plazo- Preferentemente controlados y aleatorizados
119
Q

Ensayos clínicos según los Criterios de inclusión los

A
  • EC pragmáticos. Se acercan lo más posible a la población general. Los criterios de inclusión son muy laxos (prácticamente los únicos son los diagnósticos).
  • EC explicativos. Los criterios de inclusión son muy estrictos, por lo que la muestra no es exactamente igual a la población general.
120
Q

EC explicativos

Características:

A
  • Se necesita menor tamaño muestral
  • Mayor validez interna, eficacia
  • Se utilizan en las fases II y III
  • Análisis por protocolo
121
Q

EC pragmáticosCaracterísticas:

A
  • Se necesita mayor tamaño muestral
  • Mayor validez externa, efectividad
  • Se utilizan en las fases III y IV.
  • Análisis por intensión a tratar
122
Q

Si el tamaño muestral es suficientemente grande, se consiga

A

Una distribución homogénea de las variables predictoras en ambos grupos

123
Q

Aleatorización simple

A
  • Cada paciente tiene la misma probabilidad de ser asignado a cualquiera de los grupos de tratamiento.
  • Con este método, existe riesgo de desigualdad numérica entre grupos.
124
Q

Aleatorización por bloques

A
  • Se establecen bloques de aleatorización,de modo que en cada uno de ellos la mitad de los pacientes reciba el tratamiento experimental y la otra mitad, el control. - Con este tipo de aleatorización se evita la desigualdad numérica entre los distintos grupos, por lo que es especialmente útil cuando el tamaño muestralno es muy grande.
125
Q

Aleatorización estratificada

A

Los pacientes son divididos en grupos(estratos) homogéneos respecto a alguna variable de interés pronóstico y posteriormente son asignados aleatoriamente a uno de los dos grupos de intervención

126
Q

Aleatorización Sistemática

A

Se elige un número de partida y un intervalo para ir cogiendo gente

127
Q

Sesgo de cointervención

A

Ocurre cuando los dos grupos no son comparables, debido a que reciben intervenciones diferentes a aquéllas en evaluación, pero que pueden influir sobre las variables dependientes. Por ejemplo, en un estudio que compara la efectividad de dos tratamientos farmacológicos para depresión, uno de los grupos —aparte de la intervención bajo estudio— recibe psicoterapia de apoyo

128
Q

Solución para el sesgo de cointervención

A

Enmascaramiento

129
Q

Enmascaramiento

Simple ciego

A

El paciente desconoce el grupo de tratamiento al que está asignado.

130
Q

EnmascaramientoDoble ciego

A

Paciente, personal sanitario-evaluador de la variable resultado lo desconocen

131
Q

EnmascaramientoTriple ciego

A

El analista de los datos no sabe el tipo de tratamiento de cada uno de los grupos

132
Q

EnmascaramientoDoble simulación

A

Todos los individuos reciben uno de los tratamientos (experimental o de referencia) junto con el placebo del otro fármaco

133
Q

EnmascaramientoAbiertos

A

No enmascarado: si no se puede enmascarar se suele usar un evaluador ciego

134
Q

Análisis de los resultadosComparaciones múltiples

A

Al aumentar el número de comparaciones,se incrementa la posibilidad de resultados falsamente positivos

135
Q

Análisis de los resultados

Análisis de subgrupos

A

Produce comparaciones múltiples, aumenta la probabilidad de resultados falsos y, por tanto,sus resultados deben interpretarse con precaución.

136
Q

Análisis de los resultadosPor protocolo

A

Incluye únicamente a aquellos pacientes que hancumplido los requisitos del protocolo y/o han finalizado el estudio.

137
Q

Análisis de los resultadosPor intención de tratar

A

El análisis incluye a todos los pacientesque han sido seleccionados y en el grupo en el que fueron asignados, aunque no hayan finalizado el estudio o hayan cambiado de grupo.

138
Q

La magnitud del efecto del tratamiento en los ensayos clínicos se puede expresar de varias formas:

A
  • Riesgo relativo (RR). - Reducción absoluta del riesgo (RAR)- Reducción relativa del riesgo (RRR)- Número necesario de pacientes a tratar (NNT)
139
Q

Ensayos clínicos Pragmáticos

A

Muestra heterogénea, validez externa

140
Q

Ensayos clínicos Explicativos

A

Muestra homogénea, validez interna

141
Q

Ensayos clínicos Cruzado

A
  • Cada grupo toma ambos fármacos con periodo de lavado- Permite llevar a cabo el estudio con un tamaño muestral menor al del diseño clásico al reducir la variabilidad- Para enfermedades crónicas de evolución estable
142
Q

Ensayos clínicos Paralelo

A
  • Cada grupo toma un único fármaco- Apropiado en los casos de enfermedades agudas - Inconveniente => variabilidad de la muestra
143
Q

Ensayos clínicos Por intención de tratar

A

Todos los sujetos incluidos son analizados- Infraestima el resultado

144
Q

Ensayos clínicos Por protocolo

A
  • Sólo se analizan los que terminan el estudio- Presenta sesgo de atrición
145
Q

Ensayos clínicos De tamaño predeterminado

A

Tamaño muestral conocido a priori

146
Q

Ensayos clínicos Secuenciales

A
  • Incorporación progresiva de pacientes al estudio- No se conoce el tamaño de la muestra
147
Q

Ensayos clínicos De superioridad

A

Demostrar que un fármaco es mejor que otro

148
Q

Ensayos clínicos De no inferioridad

A

Se supone una eficacia similar, el nuevo fármaco tiene otras ventajas

149
Q

Ensayos clínicos Enmascarados

A

Empleo de técnicas de ciego para evitar sesgos

150
Q

Ensayos clínicos Abiertos

A

No enmascarados

151
Q

Como evitar el efecto residual de los estudios cruzados

A

Aumentado el tiempo de lavado

152
Q

Efecto período de los estudios cruzados

A

La historia natural de la enfermedad condiciona el resultado (Enf. neurodegenerativas)

153
Q

Ensayos clínicos Factoriales

A
  • Compara A vs AB

- Interacción de tratamiento

154
Q

Ensayos clínicos de Equivalencia

A
  • Estudio doble ciego FASE I cruzados
  • Evalúa farmacocinética
  • No eficacia
155
Q

Forma de evaluar la eficacia ABSOLUTA de un fármaco

A

Comparación con el placebo

156
Q

¿Qué diferencia hay entre el estudio de campos y un estudio comunitario de intervención?

A

En el estudio de comunitario no se aplica aleatorización individual

157
Q

Valor a partir del cual 2 fármacos no son no inferirores

A

Valor delta

158
Q

EC en el que se introducen pares de pacientes ramdomizados a los tratamientos hasta que la diferencia entre los dos tratamiento favorece a uno u otro, momento en el cual se suspende el estudio

A

EC secuencial

159
Q

¿Cuál es la medida para manejar las pérdidas de pacientes en un ensayo clínico ?

A

Preverlas al calcular el tamaño de la muestra

160
Q

En un ensayo clínico la comparabilidad entre grupos experimental y control la determina:

A

Aleatorización

161
Q

¿En que consiste el apareamiento?

A

Por cada persona con enfermedad (caso) que tenga el factor de confusión, coger otra persona sana (control) que también lo presente

162
Q

Situación en la que el IC es 90%

A

Estudio de Bioequivalencia

163
Q

Un ensayo pragmático evalúa:

A

Efectividad

164
Q

Hablamos de equivalencia terapéutica si:

A

El IC de eficacia está comprometido entre los dos límites Delta

165
Q

¿Por qué se justifica la realización de análisis intermedios durante un ensayo clínico?

A

Para evitar que los pacientes del grupo control no se beneficien de un tratamiento efectivo

166
Q

Se dice que dos sustancias son bioequivalentes cuando

A

Proporcionan la misma biodisponibilidad en magnitud y velocidad, aceptándose variaciones de hasta un 20% respecto al original.

167
Q

Para autorizar la comercialización de un medicamento genérico, suele ser necesario

A

Realizar un estudio de bioequivalencia en voluntarios sanos.

168
Q

Revisión sistemática

A

Resumen imparcial y exhaustivo de las investigaciones (publicaciones) existentes, permitiendo latoma de decisiones acerca de una determinada intervención o tratamiento, basada en todos los estudios relevantes y de adecuada calidad existentesacerca del tema.

169
Q

Metanálisis

A

Incluye un análisis estadístico nuevo, combinando los diferentes estudios incluidos en la revisión

170
Q

Prueba Q de Cochrane

Limitaciones

A

Baja potencia

171
Q

Prueba Q de CochraneCompensar

A

Considerándolo estadísticamente significativo a partir de valores de p por debajo de 0,10

172
Q

Si el valor de p (< 0,1) correspondiente a la Q de Cochrane

A

Es estadísticamente significativo, existe alta probabilidad de heterogeneidad.

173
Q

Si el valor de p (>0,1) correspondiente a la Q de Cochrane

A
  • No es estadísticamente significativo, la interpretación se realiza haciendo un cociente entre el valor de la Q y sus grados de libertad. - Si este cociente es menor de 1, la heterogeneidad es poco probable, si es mayor de 1, la heterogeneidad es posible.
174
Q

Métodos estadísticos I2

A 
0% ==> Homogéneo
<30%==>	Baja
30-50%==>Moderada
>50%==>	Alta
>75%==> Muy alta
175
Q

Representación Q de Cochrane Gal-braith

A
  • Cualquier estudio- Puntos de precisión de cada estudio sobre una banda de confianza: a más fuera, ↑ heterogeneidad
176
Q

Representación Q de Cochrane L’Abbé

A
  • Solo metanálisis de EC- Variables dicotómicas- Nube de puntos en torno a una recta: si ↓ alineación ↑ heterogeneidad
177
Q

Combinación de los efectosSi no existe heterogeneidad o ésta es muy baja, el análisis debe utilizar un modelo conocido como

A

Modelo de efectos fijos

178
Q

Combinación de los efectosModelo de efectos fijos

A

Estudios homogéneos (<30%), IC estrecho

179
Q

Combinación de los efectosModelo de efectos aleatorios

A

Estudios heterogéneos, IC grandes, peso excesivo a los estudios de n pequeña

180
Q

Combinación de los efectos

Si existe heterogeneidad, deberá emplearse

A

Modelo de efectos aleatorios.

181
Q

Identificación del sesgo de publicaciónAnálisis de sensibilidad

A
  • nº de estudios negativos realizados y no publicados que debería haber para modificar el sentido de una eventual conclusión “positiva”- Si muy elevado ==> probabilidad de sesgo baja
182
Q

Uno de los principales problemas del metaánalisis es

A

Sesgo de publicación

183
Q

Utilidad del análisis de sensibilidad en un metaánalisis

A

Evaluar si hay sesgo de publicación

184
Q

¿Es cierto que el análisis de la sensibilidad permite evaluar la heterogeneidad ?

A

NO

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