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Cuando un enfermo nos pregunta que cuánto tiempo le queda de vida, procuraremos:

Ser lo más exactos posibles, de acuerdo con la bibliografía existente hasta el momento.
Aunque lo sepamos a ciencia cierta, sólo se lo diremos al familiar de referencia, nunca al enfermo.
Decirle una cifra menor de la que esperamos para que se lleve una agradable sorpresa al comprobar que vive más tiempo del esperado.
Ser ambiguos en la respuesta y hablar de “expectativas limitadas” en vez de cifras exactas.
Le diremos que eso forma parte inviolable del secreto profesional.

¿Por qué es importante estandarizar las tasas de mortalidad por edad?:

Para ofrecer una información más detallada.
Para conseguir tasas específicas por grupos de edad.
Para obtener una cifra real de mortalidad.
Para poder comparar tasas de diferentes lugares eliminando la confusión que general el factor edad.
Para obtener una medida cruda de la mortalidad.

La incidencia acumulada de una enfermedad es:

La proporción de la población que padece la enfermedad en un momento dado.
La proporción de sanos que contraen la enfermedad a lo largo de cierto período.
La tasa de incidencia de la enfermedad.
Una razón entre la odds de exposición de los casos y la odds de exposición de los controles.
Muy útil en los estudios de estimación de las necesidades asistenciales.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones en INCORRECTA para considerar que un estudio científico sobre pruebas diagnósticas aporta una buena evidencia?:

Se trata de una comparación ciega e independiente entre la prueba a estudio y el estándar seleccionado.
Se ha reducido el espectro de enfermedad para poder valorar a pacientes en situación de alto riesgo.
Se aplicó el patrón de referencia independientemente del resultado de la prueba diagnóstica.
El tamaño muestral fue calculado para los índices de sensibilidad y especificidad.
Es la prueba diagnóstica razonablemente asequible, correcta y precisa dentro de su entorno.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera respecto a los factores de confusión en un estudio observacional?:

Se asocian a una posible causa y constituyen un factor de riesgo para el efecto estudiado.
Son equivalentes a los sesgos de información no diferencial.
Se corrigen aumentando el tamaño de la muestra.
Se evitan con un buen entrenamiento de los investigadores que participan en el estudio.
Son uno de los tipos especiales de errores aleatorios.

En 1980, 89.538 enfermeras de los EE.UU. entre 34 y 59 años y sin historia previa de cáncer, cumplimentaron un cuestionario dietético validado previamente y diseñado para medir el consumo individual de grasa total, grasa saturada, ácido linoleico y colesterol, así como otros nutrientes. Las enfermeras se clasificaron entonces en cinco grupos de igual tamaño según los niveles de su ingesta de grasa. Se comparó la aparición de nuevos casos de cáncer de mama entre los grupos. El diseño del estudio es:

Ecológico o de base poblacional.
De prevalencia.
Ensayo clínico
Cohortes.
Descriptivo de morbimortalidad.

Se evalúa la validez de criterio de una nueva prueba de hibridación para la detección de la infección por virus del papiloma humano (VPH) en el cuello uterino. El estándar es la hibridación por transferencia de Southern. En la muestra de 400 sujetos se obtienen resultados positivos en 70 de las 140 enfermas y en 26 de las sanas. ¿Cuál es la sensibilidad de la prueba?:

0,17.
0,34.
0,18.
0,10.
0,50.

En un ensayo controlado, indique cual de los siguientes factores NO condiciona el tamaño de la muestra del estudio:

El error aleatorio de primera especie o de tipo I (α) que se acepta en su diseño.
El error aleatorio de segunda especie o de tipo II (β) que se acepta en su diseño.
El poder estadístico del estudio.
El nivel de enmascaramiento de los tratamientos en estudio.
La variabilidad del parámetro de medida principal.

Si se quiere realizar un ensayo clínico de diseño cruzado, el estudio NO podrá ser al mismo tiempo:

De fase II.
Con asignación aleatoria.
De grupos paralelos.
De tamaño de muestra predeterminado.
Enmascarado.

De los siguientes diseños de ensayos clínicos, indique aquel en el que el tamaño de la muestra no está predeterminado, sino que depende de los resultados que se van obteniendo a lo largo de la experiencia:

Ensayo cruzado.
Ensayo de diseño factorial.
Ensayo de diseño secuencial.
Ensayo de grupos paralelos.
Ensayo enmascarado.

Suponga que en la lectura de un ensayo clínico en que se han incluido 50 pacientes por grupo, observa usted que los resultados se refieren a 47 pacientes en un grupo y 42 en el otro. Con respecto a los pacientes que faltan, el autor comunica que fueron retirados por no seguir el tratamiento y que no hay diferencias estadísticamente significativas entre grupos en cuanto al porcentaje de pérdidas de pacientes. ¿Cómo cree que podría afectar este hecho a los resultados del ensayo?:

De ninguna forma, ya que no se pueden estudiar los efectos de los tratamientos en pacientes que no los reciben.
La validez del estudio podría ser dudosa, ya que la pérdida de pacientes tal vez esté relacionada con los efectos de los tratamientos.
De ninguna forma si en el diseño del estudio se habían previsto las pérdidas y, por tanto, se incluyó un número de pacientes mayor para compensarlas.
Aumentando la probabilidad de un resultado negativo falso al reducirse la muestra, pero sin que este hecho aumente las posibilidades de sesgos.
Si el estudio era a doble ciego, el hecho no tiene importancia, pero si el investigador conocía el tratamiento de cada paciente, entonces pudo haber sesgado los resultados.

Suponga que en la lectura de un ensayo clínico cuya variable principal de respuesta es la mortalidad a cinco años, observa usted que los pacientes de un grupo tienen una media de edad a inicio del tratamiento de 64 años y los del otro de 52 años, no siendo estadísticamente significativas estas diferencias . ¿Cómo cree que podría afectar este hecho a los resultados del ensayo?:

De ninguna forma, ya que las diferencias iniciales en la edad se deben al azar.
Invalida el estudio, ya que los grupos no tienen inicialmente el mismo pronóstico.
Invalida el estudio, ya que significa que la asignación al azar de los pacientes a los grupos (aleatorización) no ha producido grupos inicialmente homogéneos y, por tanto, ha sido incorrecta.
Haría necesario utilizar alguna técnica estadística que permita comparar la mortalidad entre grupos teniendo en cuenta las posibles diferencias entre ellos en las características basales.
Haría necesario reanudar la inclusión de pacientes en el estudio hasta que ya no hubiera diferencias clínicamente relevantes en las características iniciales de los pacientes.