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194.             Supongamos un modelo de regresión lineal simple que relaciona los niveles medios de Proteína C Reactiva (PCR) medida en mmol/L como variable dependiente con el número de articulaciones dolorosas o hipersensibles de un paciente con artritis idiopática (variable independiente). El modelo ajustado en una muestra de 100 pacientes es el siguiente: fjy = 0,47 + 0,08* En el modelo. ¿Cómo se interpreta el coeficiente de 0,08?:

 

1.    Dado que es superior a 0,05, quiere decir que no existe asociación entre las variables dependiente e independiente.

2.    Es el cambio obtenido en la media de PCR como consecuencia de pasar a tener una articulación adicional inflamada.

3.    Es el valor medio de la PCR para los sujetos con una sola articulación afecta.

4.    Su cuadrado se interpreta como el porcentaje de varianza de la variable dependiente explicado por el modelo lineal.

5.    Es el valor medio basal de PCR para los individuos sanos (sin articulaciones afectas).

 

195.             En un contraste de hipótesis estadístico, si la hipótesis nula fuera cierta y se rechazara:

 

1.    Se comete un error de tipo II.

2.    Se toma una decisión correcta.

3.    La potencia aumenta.

4.    Se comete un error de tipo I.

5.    Se toma la decisión más conservadora.

 

196.             En un ensayo clínico para comparar dos fármacos, se incluyen 75 pacientes en cada rama, la variable de interés es tiempo hasta que desaparecen los síntomas y el período de seguimiento es de 30 días. Al final de ese período hay pacientes a los que no les han desaparecido los síntomas. El análisis de los datos:

 

1.    Se puede hacer con la prueba t de Student.

2.    Se debe hacer con la prueba ji-cuadrado.

3.    Se debe hacer con las técnicas de análisis de supervivencia.

4.    Se debe hacer con la prueba de Mann-Withney.

5.    Se puede hacer con la prueba de Mann-Withney, o con las técnicas de análisis de supervivencia.

 

197.             Un ensayo clínico sobre 3.000 pacientes compara un nuevo fármaco antihipertensivo con placebo (1.500 pacientes por rama de tratamiento), Para cada grupo, se obtiene un valor medio de tensión arterial. Para comprobar si existen diferencias estadísticamente significativas, se debe realizar la siguiente prueba:

 

1.    La X² de Pearson.

2.    La t de Student.

3.    La F de Snedecor.

4.    La U de Marm-Whitney.

5.    Hazard Ratio.

 

198.             Se va a realizar un estudio para comprobar si la administración de determinado antipsicótico podría estar relacionado con un aumento de la incidencia de conductas suicidas en esquizofrénicos en los que se inicia el tratamiento de un brote agudo. Los pacientes más graves pueden ser más proclives a serles indicado este antipsicótico y también tienen mayor riesgo suicida. Teniendo en cuenta este posible factor de confusión "por indicación'*. ¿Cuál de los siguientes tipos de estudio minimiza mejor en el diseño la posibilidad de que se produzca este sesgo de confusión?:

 

1.    Un ensayo clínico aleatorizado.

2.    Un estudio de casos y controles apareado.

3.    Un estudio de cohortes de seguimiento prospectivo,

4.    Un estudio de prevalencia.

5.    Un estudio de casos y controles anidado en una cohorte.

 

199.             Respecto a los estudios epidemiológicos de cohorte es cierto que:

 

1.    Se utiliza la Odds Ratio como medida fundamental de asociación.

2.    Se denominan también estudios de prevalencia.

3.    El grupo de comparación se constituye con los sujetos no expuestos al factor de riesgo en estudio.

4.    Estudian las características de una muestra de sujetos en un momento dado, en el que se recogen todos los datos.

5.    Si existen pérdidas en el seguimiento de los sujetos, el estudio no puede analizarse.

 

200.             ¿Cuál de los siguientes estudios se corresponde con el diseño de un estudio de casos y controles?:

 

1.    Seleccionamos un grupo de pacientes diagnosticados de agranulocitosis y un grupo control de pacientes del mismo hospital con otras enfermedades hematológicas. Comparamos a los dos años en ambos grupos la proporción de pacientes que sobreviven.

2.    Seleccionamos un hospital en el que han ocurrido una serie de casos de legionelosis y como control, otro hospital sin ningún caso. Comparamos la temperatura del agua en los depósitos de agua caliente de cada hospital.

3.    Seleccionamos un grupo de diabéticos e hipertensos en tratamiento con enalapril y otro grupo con las mismas enfermedades en tratamiento con diuréticos. Comparamos en ambos grupos los valores de proteinuria después de 6 meses de tratamiento.

4.    Seleccionamos una muestra de sujetos que han tenido un resultado positivo en un control de alcoholemia mientras conducían. Calculamos en este grupo la prevalencia de cardiopatía isquémica sintomática.

5.    Seleccionamos un grupo de pacientes diagnosticados de infarto agudo de miocardio y un grupo seleccionado de forma aleatoria procedente de la misma colectividad, sin infarto. Comparamos en ambos grupos la proporción de pacientes previamente expuestos a determinado anti-inflamatorio no esteroideo.

 

201.             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 estudia da 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?:

 

1.    Se produce un sesgo en el sentido de aumentar erróneamente la fuerza de la asociación medida.

2.    Se produce un sesgo en el sentido de disminuir erróneamente la fuerza de la asociación medida.

3.    Se produce un sesgo unas veces aumentando y otras disminuyendo erróneamente la fuerza de la asociación medida.

4.    Una estimación válida de la fuerza de la asociación, pero con un aumento de la magnitud de su intervalo de confianza.

5.    Una estimación válida de la fuerza de la asociación medida.

 

202.             ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA sobre las ventajas de los estudios de casos y controles?:

 

1.    Útiles para abordar enfermedades infrecuentes.

2.    Alternativa eficiente para el estudio de enfermedades con periodos de latencia prolongados.

3.    Facilidad de constituir un grupo adecuado de comparación.

4.    Permiten valorar diferentes factores etiológicos simultáneamente.

5.    Un menor plazo de realización, unido a un menor tamaño muestral, supone un menor coste.

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