Estadística Flashcards
¿Qué se entiende por validez de una prueba diagnóstica?
Se llama validez o exactitud. Es que el test diga lo mismo que el gold estándar, es decir, que la prueba acierte
¿Que es la precisión de una prueba diagnóstica?
La precisión fiabilidad o reproducibilidad es que contenga el mismo resultado en las mismas condiciones.
¿Qué es la concordancia de una prueba diagnóstica?
Es la capacidad de obtener el mismo resultado en distintas condiciones; por ejemplo, con distintos médicos.
¿Qué test estadístico se usan para medir la concordancia?
Depende de la variable. Cuantitativa: coeficiente de correlación intraclase. Cualitativa dicotómico: test de kappa o Cohen. Cualitativa no dicotómico: kappa ponderado.
¿Qué análisis estadístico usarías para medir la concordancia entre dos médicos diciendo si una placa de tórax está bien o mal?
El test estadístico kappa o de Cohen porque es una variable cualitativa dicotómico.
¿Qué test estadístico utilizarías si dos personas dicen que algo es poco, intermedio o muy para evaluar la concordancia?
Test estadístico kappa ponderado porque es una variable cualitativa no dicotómica.
¿Qué test estadístico utilizarías para medir la concordancia entre dos personas que tienen que contar algo, por ejemplo, el número de manchas en la piel?
El coeficiente de correlación intra clase porque es una variable cuantitativa.
¿Que evalúa la validez interna?
Que los resultados obtenidos sean los reales de los pacientes de la muestra. No depende de la prevalencia de la enfermedad.
¿Qué es la sensibilidad?
La sensibilidad es la capacidad del test de detectar a los sujetos enfermos.
¿Cuál es la probabilidad complementaria a la sensibilidad?
La tasa de falsos negativos.
¿Cuál es el resultado más útil que se puede obtener ante una prueba con alta sensibilidad?
Un resultado negativo porque tiene un alto valor predictivo negativo.
¿De qué es análoga a la sensibilidad?
De la potencia estadística.
¿Qué es la especificidad?
La capacidad de detectar a los sujetos sanos.
¿Cuál es la prueba complementaria de la especificidad?
La tasa de falsos positivos.
¿Cuál es resultado es el resultado que da más información ante una prueba de gran especificidad?
Un resultado positivo porque tiene un alto valor predictivo positivo.
¿Cómo se calcula la razón de probabilidad positiva?
Es la sensibilidad partido de la tasa de falsos positivos.
¿Cómo se calcula la razón de probabilidad negativa?
Es la tasa de falsos negativos partido de la especificidad.
¿Qué es la validez externa de un test?
Es la capacidad de generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población. La validez interna es un requisito previo para la validez externa.
¿Qué es el valor predictivo positivo?
Es la probabilidad de que alguien con resultado positivo realmente esté enfermo.
¿Qué es el valor predictivo negativo?
Es la probabilidad de que alguien con resultado negativo realmente esté sano.
¿Qué es el valor global de un test?
Es la proporción de resultados verdaderos. Se calcula verdaderos positivos más verdaderos negativos partido del total de sujetos.
¿De qué dependen los parámetros de validez externa?
De la prevalencia de la enfermedad en la población.
¿Depende la sensibilidad y la especificidad de la prevalencia?
No.
¿Qué pasa si desplazamos el punto de corte que limita el estado de salud y el de enfermedad en una variable cuantitativa continua?
Si se desplaza hacia más enfermo aumenta la especificidad y disminuye la sensibilidad. Si se desplaza hacia más sano aumenta la sensibilidad y disminuye la especificidad.
¿Para qué sirven las curvas ROC?
Sirven para conseguir analizar y ver cuál de los posibles puntos de corte de la variable cuantitativa continua tiene la mejor relación sensibilidad-especificidad.
¿Que indica el área bajo la curva de una curva ROC?
Indica el grado de validez global del test, cuanto más espacio haya bajo la curva mejor es.
¿Cuál es el mejor punto de corte en una curva ROC?
Es aquel que corta la bisectriz de la curva.
¿Qué es más importante en un test de screening la sensibilidad o la especificidad?
La sensibilidad pero la característica más importante es el valor predictivo positivo en la población, que debe ser alto.
¿Cuál es la característica más importante de un test de screening?
El valor predictivo positivo, que debe ser alto. Además la enfermedad tiene que cumplir ciertos criterios y el test también.
¿Qué es más importante en un test de confirmación: la sensibilidad o la especificidad?
La especificidad.
¿Qué es la prueba kappa o test de Cohen?
El test que se utiliza para medir la concordancia entre dos observadores cuando la variable de estudio es cualitativa dicotómico.
¿Influye la prevalencia de la enfermedad o el contexto clínico en que se realiza la prueba diagnóstica en cuanto a la prueba kappa o test de Cohen?
Si.
¿Qué es la probabilidad pre-test o pre-prueba?
Es la probabilidad de un paciente de padecer una patología antes de realizarse una prueba diagnóstica. Depende de la prevalencia de la enfermedad y del cuadro clínico que presenta el paciente.
¿De qué depende la probabilidad pre-test o pre-prueba?
De la prevalencia de la enfermedad y del cuadro clínico que presenta el paciente.
¿Qué ocurre con los parámetros de validez si aumenta la prevalencia de la enfermedad?
Aumenta el valor predictivo positivo y disminuye el valor predictivo negativo. La sensibilidad y la especificidad nos afectan.
¿Qué pasa con los parámetros de validez si disminuye la prevalencia de la enfermedad?
Disminuye el valor predictivo positivo y aumenta el valor predictivo negativo. La sensibilidad y la especificidad no se modifican.
¿Qué ocurre si aumenta la sensibilidad de una prueba?
Disminuye la tasa de falsos negativos y aumenta el valor predictivo negativo.
¿Qué pasa si aumenta la especificidad de una prueba?
Disminuye la tasa de falsos positivos y aumenta la aumenta el valor predictivo positivo.
¿Qué ocurre si se desplaza el punto de corte de una variable cuantitativa continua hacia más enfermo?
Aumenta la especificidad y disminuye la sensibilidad.
¿Qué ocurre si se desplaza el punto de corte de una variable cuantitativa continua hacia más sano?
Aumenta la sensibilidad y disminuye la sensible la especificidad
Definición de prevalencia. Características más importantes.
Es la proporción de individuos en una población que padecen una determinada enfermedad en un momento dado. Se mide más eficientemente con estudios transversales. Es más útil en enfermedades crónicas.
Definición de incidencia y estudio en los que se puede medir.
Proporción de casos nuevos en un periodo de tiempo con respecto a la población total susceptible de enfermar. Ojo, es a la población susceptible de enfermar no el conjunto de la población.
¿Qué tipo de población se tienen cuenta en el análisis de la incidencia?
La población susceptible de enfermar.
Definición de incidencia acumulada.
Riesgo individual de enfermar, es decir, la probabilidad que tiene un sujeto sano de enfermar.
¿Cómo definirías la probabilidad que tiene un sujeto sano de enfermar?
Incidencia acumulada.
¿Qué es la densidad de incidencia? Características.
Indica el número de casos nuevos que aparecen por unidad de tiempo. Habla de la velocidad con la que la enfermedad se propaga. Se evalúa en estudios longitudinales prospectivos.
Fórmula con la que se calcula la densidad de incidencia.
TABLA UNO DEL TEMA SEIS.
¿Qué son los criterios de Bradford Hill?
Unos criterios establecidos para buscar relación de causalidad.
Criterios de causalidad del Bradford Hill.
IMÁGENES QUE SERÁ TODOS.
¿Cuál es el único criterio de causalidad imprescindible?
La secuencia temporal.
¿Cuál es el criterio de consolidad que tiene más potencia?
La demostración experimental.
¿Son la asociación estadística significativa y la respuesta tratamiento criterios de causalidad?
No
¿Qué información trasmiten las medidas de fuerza de asociación?
Cuántas veces es más frecuente la enfermedad en expuestos que en no expuestos. No tiene unidades. El resultado va de cero a infinito.
¿Cómo se interpretan los resultados en las fuerzas de asociación?
1: factor de riesgo.
=1: no existe relación.
Recuerda que el valor de la medida de asociación no tiene por qué estar en el centro del intervalo de confianza.
Fuerza de asociación en función del diseño.
Diseño de superioridad: estadísticamente significativo si no incluye el uno.
Diseño de no inferioridad: si está totalmente por debajo de 1,2.
Equivalencia terapéutica: si está delimitado entre 0,8 y 1,2.
¿La odds ratio o razón de desventaja tiende a sobrestimar o infraestimar? ¿Cuándo se aproxima al riesgo relativo?
Tiende a sobreestimar. Se aproxima al riesgo relativo en enfermedades poco frecuentes.
¿Cuál es la medida de frecuencia utilizada en el riesgo relativo?
La incidencia acumulada.
¿Cuál es la medida de frecuencia utilizada en el odds ratio o razón de desventaja?
La prevalencia.
¿Cuál es la medida de frecuencia utilizada en la razón de prevalencia o de proporciones?
La prevalencia.
Tipo de seguimiento asociado al riesgo relativo.
Prospectivo.
Tipo de seguimiento asociado a odds ratio o razón desventaja.
Retrospectivo.
Tipo seguimiento asociado a la prevalencia de proporciones.
Sin seguimiento.
Modo rápido y fácil de calcular la os ratio o razón desventaja.
Multiplicando un cruzado, es decir, A x D / B x C.
Diferencias y características de riesgo relativo, odds ratio y razón de prevalencias.
Esquema.
¿Que evalúan las medidas de impacto?
El impacto de una medida al aplicarla en la población. Utiliza incidencias acumuladas por lo que sólo es posible en seguimiento prospectivo.
¿Cuál es el valor de significación en las medidas de fuerza de asociación?
Uno.
¿Cuál es el valor de significación en las medidas de impacto?
Cero.
¿De qué hablan las medidas de impacto absolutas?
Del número de casos evitados. Es útil en salud pública.
¿De qué hablan las medidas de impacto relativas?
Del porcentaje de casos evitados. Es útil en epidemiología clínica.
Fórmula del número necesario de pacientes a tratar.
NNT=100/RAR (reducción absoluta de riesgo)
¿Qué indica el número necesario de pacientes a tratar?
El número de pacientes que hay que tratar con un factor protector para prevenir un evento.
¿Qué herramienta matemática se usa para calcular las medidas de impacto absolutas?
La resta. Ojo, pueden jugar con que el denominador no sea 100 y te piden porcentajes.
¿Qué herramienta matemática se utiliza para calcular las medidas de impacto relativas?
La división. Primero se resta y luego se divide.
¿Que evalúan la validez interna y externa y de qué depende?
La validez interna valora la exactitud de los resultados y depende de la ausencia de sesgos.
La validez externa valora la aplicabilidad de los resultados en la población y depende de la ausencia de errores aleatorios.
¿Qué es la reproductibilidad de un estudio epidemiológico?
El grado de obtener el mismo resultado en las mismas condiciones, depende de la ausencia de errores aleatorios. Se llama también fiabilidad o precisión.
¿En qué consiste un error aleatorio?
En que nuestra muestra no sea representativa de la población. No afecta a la validez interna pero disminuye la validez externa.
¿Qué es un error sistemático o sesgo?
Consecuencias del diseño inadecuado del estudio. Genera disminución de la validez interna y como consecuencia también de la validez externa.
¿Cómo influye el tamaño muestral en los sesgos?
Los sesgos no se ven influidos por el tamaño muestral.
¿Cuál es la solución contra los errores aleatorios?
Aumentar el tamaño muestral.
¿En qué consisten los sesgos de selección?
En la aparición de diferencias en las características de los distintos grupos. Se soluciona mediante la aleatorización.
¿Cómo se denomina el sesgo que consiste en que haya diferencias entre los distintos grupos?
El sesgo de selección.
¿Qué es la falacia de Neyman?
Un tipo de sesgo de selección. Otros ejemplos son el sesgo de autoselección, el sesgo del obrero sano o el sesgo diagnóstico.
¿Qué consecuencia tienen los sesgos de selección?
Habitualmente infraestiman.
¿En qué se diferencia un sesgo de clasificación no diferencial de uno diferencial?
El no diferencial afecta a todos, suele ser generado por un error en un aparato de medida. El diferencial afecta solo a un grupo y suele ser generado por la subjetividad.
En los sesgos de clasificación ¿cuáles infra y cuál es sobreestiman?
El no diferencial infraestima, el diferencial sobreestima.
Solución contra el sesgo de clasificación diferencial.
El enmascaramiento.
¿De qué tipo de sesgo es el sesgo de atención o efecto Hawthorne?
Es un sesgo de clasificación diferencial.
¿Qué significa que un estudio es abierto?
Que no hay enmascaramiento.
¿En qué consiste un estudio ciego simple, doble ciego, triple ciego?
Ciego simple: sólo el paciente lo desconoce. Doble ciego: lo desconoce el paciente y los investigadores. Triple ciego: paciente, investigadores y analista de datos.
¿Qué es la técnica de doble simulación o “double Dummy”?
Dar el fármaco o placebo que le tocaba y darle también una simulación de lo otro. Es decir, dar el fármaco que le toca y el placebo del fármaco del otro grupo.
¿Qué tres características tiene que cumplir un factor de confusión?
Ser factor de riesgo para la enfermedad, estar asociado a la exposición y actuar de modo independiente a la exposición en cuanto al mecanismo por el que provoca la enfermedad.
¿Qué consecuencia tiene el factor de confusión?
Sobreestima.
Característica única con respecto a los otros sesgos del sesgo de confusión.
Es el único que se puede eliminar a posteriori.
Solución a un sesgo de confusión.
A priori: restricción y apareamiento.
A posteriori: subgrupos, estratificado y multivariante.
¿Qué es el sesgo de atricción?
El generado cuando existen diferencias en el porcentaje de pérdidas post-aleatorización.
¿Cómo se llama el sesgo generado cuando hay diferencias en el porcentaje de pérdidas post-aleatorización?
Sesgo de atrición.
¿Qué consecuencias tiene el sesgo de atrición?
Sobreestima.
Soluciones contra el sesgo de atrición.
Análisis por intención de tratar y análisis por protocolo.
¿Cuál es el único análisis permitido en los estudios con diseño de superioridad?
Análisis por intención de tratar.
¿Cuál es el único tipo de diseño en el que está permitido el análisis por protocolo?
En los diseños de no inferioridad.
¿Qué genera el análisis de subgrupos y el análisis estratificado en el factor de confusión y en el sesgo de selección?
Añadir esquema.
Métodos para aumentar la validez interna.
Criterios de inclusión o exclusión estrictos, asignación de grupos aleatoria y enmascaramiento de los tratamientos. Todo esto porque disminuye la opción a sesgos.
