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Metodología Científica 1. Preguntas de parciales reales, no inventadas.

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Parcial real · Métodos
El índice pulmonar (mPIS) del total de la muestra (131 pacientes) tiene media=13.0 y DE=1.3. ¿Cuál es aproximadamente la probabilidad de seleccionar un paciente al azar cuyo índice pulmonar sea inferior a 10.4?
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Distribución Normal Gratis

Qué es la distribución normal

La distribución normal, o campana de Gauss, es el modelo de probabilidad más usado para variables cuantitativas continuas que se agrupan simétricamente alrededor de un valor central.

Se necesitan solo dos valores poblacionales para describirla completamente: la media μ, que ubica el centro de la campana, y el desvío estándar σ, que determina qué tan ancha o angosta es la campana.

Simetría de la curva normal

La curva normal es perfectamente simétrica respecto de su media μ, lo que significa que la mitad de la distribución queda a cada lado del centro.

Como consecuencia directa de esta simetría, la probabilidad de que la variable tome un valor mayor que la media es siempre 0.5, sin importar cuáles sean los valores concretos de μ y σ.

El índice pulmonar (mPIS) del total de la muestra (131 pacientes) tiene media=13.0 y DE=1.3. ¿Cuál es aproximadamente la probabilidad de seleccionar un paciente al azar cuyo índice pulmonar sea inferior a 10.4?
A2.5 %
B5.0 %
C95.0 %
D97.5 %
Correcta: 2.5 %. Z=(10.4-13.0)/1.3=-2.00, es decir 10.4 está 2 desvíos por debajo de la media. Por la regla empírica 68-95-99.7%, queda aproximadamente 2.5% en cada cola.
Asumiendo que los valores de una determinada enzima en humanos se distribuyen de forma "normal", se podría entonces asumir que (aproximadamente):
AEntre los valores µ-σ y µ+σ se encuentra el 34% de la distribución
BEntre los valores µ-σ y µ+σ se encuentra el 50% de la distribución
CEntre los valores µ-σ y µ+σ se encuentra el 68% de la distribución
DEntre los valores µ-σ y µ+σ se encuentra el 95% de la distribución
Correcta: Entre los valores µ-σ y µ+σ se encuentra el 68% de la distribución. Regla empírica: aproximadamente 68% de los datos cae dentro de µ±σ en una distribución normal.
Respecto a la variable Z (normal unitaria), podemos afirmar que presenta:
AValores de media y desvío estándar iguales a 0
BValores de media y desvío estándar iguales a 1
CValores de media igual a 1 y desvío estándar igual a 0
DValores de media igual a 0 y desvío estándar igual a 1
Correcta: Valores de media igual a 0 y desvío estándar igual a 1. La variable normal estándar Z~N(0,1) tiene por definición media 0 y desvío estándar 1.
En relación a la distribución Normal, de forma aproximada, el % de la distribución de valores contenido entre 'media – 2 desvíos estándar' y 'media + 2 desvíos estándar' es:
A34
B50
C68
D95
E98
Correcta: 95. Regla empírica de la Normal: ~68% dentro de ±1 DE, ~95% dentro de ±2 DE, ~99,7% dentro de ±3 DE.
Considerando que en el estudio se define como pacientes con obesidad grave a los niños que tienen un score Z del IMC (zIMC) mayor o igual a 3 y que la probabilidad de obtener valores superiores a 3 en la distribución normal estándar es de P(Z>3)=0.0013 ¿Cuál de los siguientes enunciados considera que describe mejor a la muestra que se tomó para el estudio?
ALa distribución de IMC tiene mayor proporción de valores en la cola derecha que lo esperado para una normal
BLa distribución de IMC tiene menor proporción de valores en la cola derecha que lo esperado para una normal
CLa distribución de IMC tiene igual proporción de valores en la cola derecha que lo esperado para una normal
Correcta: La distribución de IMC tiene mayor proporción de valores en la cola derecha que lo esperado para una normal. El 2.1% observado de obesidad severa supera ampliamente el 0.13% esperado bajo normalidad: mas cola derecha que la teorica.
A partir de la tabla 1, suponiendo que los datos fueran representativos y que la distribución de edad de los pacientes "frágiles" que se someten a cirugía en Uruguay fuera normal, ¿cuál es la probabilidad de que un individuo elegido al azar dentro de esta población sea menor de 60 años?
A0,0000
B0,0022
C0,0066
D0,9977
Correcta: 0,0022. Z=(60-74,51)/5,10=-2,845. P(Z<-2,845)≈0,0022.

Estadísticos Z y T: contraste de medias y proporciones Gratis

¿Cuándo usar Z y cuándo usar T?

La elección entre el estadístico Z y el estadístico T para contrastar una media depende de si se conoce o no la desviación estándar poblacional (sigma).

Si sigma es conocida corresponde usar el estadístico Z; si sigma es desconocida y debe estimarse mediante la desviación estándar muestral (s), corresponde usar el estadístico T con n-1 grados de libertad.

Z para una media (sigma poblacional conocida)

Cuando se compara la media observada en una muestra contra un valor de referencia poblacional conocido, y además se conoce la desviación estándar poblacional, el contraste se resuelve con z = (x̄-μ0)/(σ/√n).

Por ejemplo, si el consumo medio poblacional de referencia es 2300 kcal con sigma=237 kcal, y una muestra de 50 mujeres jóvenes da una media de 2400 kcal, z = (2400-2300)/(237/√50) ≈ 100/33,52 ≈ 2,98.

En el ensayo de sulfato de magnesio vs aminofilina en asma aguda severa (Kassisse et al. 2021), la SpO2 basal fue 94±1.3 en MgSO4 y 93±2.6 en Aminofilina, con p=0.028 (test t). A un nivel de significación alfa=0.01, ¿cuál conclusión es adecuada sobre la distribución de la saturación de oxígeno en ambos grupos?
AEl grupo asignado al tratamiento con Aminofilina presenta valores de saturación de oxígeno significativamente mayores que el asignado al tratamiento con Sulfato de magnesio
BEl grupo asignado al tratamiento con Aminofilina presenta valores de saturación de oxígeno significativamente menores que el asignado al tratamiento con Sulfato de magnesio
CNo existen diferencias significativas en la distribución de los valores de saturación de oxígeno entre ambos grupos de tratamiento
DLos datos de la tabla no permiten sacar conclusiones acerca de la distribución de la variable en los grupos
Correcta: No existen diferencias significativas en la distribución de los valores de saturación de oxígeno entre ambos grupos de tratamiento. p=0.028 ≥ α=0.01, por lo que no se rechaza H0: no hay diferencia estadísticamente significativa a este nivel de significación, más exigente que el habitual 0.05.
El índice pulmonar fue 13.1±1.3 en el grupo MgSO4 y 12.9±1.2 en Aminofilina. La tabla presenta el valor '0.2 (-0.3; 0.6)' como intervalo de confianza 95%. ¿A qué refiere ese valor?
AProporción global de la variable (junto con su intervalo de confianza)
BDiferencia de proporciones entre ambos grupos (junto con su intervalo de confianza)
CDiferencia entre los estimadores de las medias de ambos grupos de tratamiento (junto con su intervalo de confianza)
DDiferencia de la media del índice pulmonar del grupo tratado con Sulfato de Magnesio, respecto del valor global del índice (junto con su intervalo de confianza)
Correcta: Diferencia entre los estimadores de las medias de ambos grupos de tratamiento (junto con su intervalo de confianza). 13.1-12.9=0.2, coincide con el valor mostrado junto a su IC95% calculado con el test t para grupos independientes: es la diferencia entre las medias de los dos grupos de tratamiento.
En el artículo "Factores de riesgo para primer episodio de ACV encefálico a diferentes niveles de altitud" (Romero J, Díaz A., 2020), al comparar la edad de pacientes entre nivel del mar y altura, la edad media fue de 64,3 años (desvío=13,9) a nivel del mar y de 71,6 años (desvío=14,0) en altura (p=0,033). En base a estos datos, se podría decir que la media de edad del primer episodio de ACV:
AEs significativamente mayor a nivel de mar
BEs significativamente mayor en altura
CNo difiere estadísticamente entre ambas ciudades
Correcta: Es significativamente mayor en altura. p=0,033<0,05 indica diferencia estadísticamente significativa, y la media es mayor en el grupo de altura (71,6 años) que a nivel del mar (64,3 años).
Continuando con el artículo de Romero-Cordova (ACV y altitud): para afirmar que la edad media del primer episodio de ACV difiere significativamente entre nivel del mar (n=40) y altura (n=32), los autores debieron realizar un:
ATest de t para medias dependientes
BTest de t para medias independientes
CTest de correlación de Pearson
DTest de Chi-cuadrado
Correcta: Test de t para medias independientes. Se comparan las medias de edad de dos grupos de pacientes distintos e independientes (no apareados); el artículo indica 't student para variables cuantitativas'.
Con los datos del artículo de Romero-Cordova (n1=40, media=64,3, desvío=13,9 a nivel del mar; n2=32, media=71,6, desvío=14,0 en altura), el estadístico de prueba t (para medias independientes) obtenido corresponde aproximadamente a:
A1,2
B2,2
C3,2
D4,2
Correcta: 2,2. Con varianza combinada sp=13,944, t=(64,3-71,6)/[13,944×√(1/40+1/32)]≈-2,21, es decir |t|≈2,2, coherente con p=0,033.
Cuando se desea comparar una media observada respecto a una media teórica, la elección del estadístico de prueba (Z o T) depende:
Aúnicamente del tamaño de la muestra analizada
Búnicamente del conocimiento de la varianza de la variable en la población objetivo
Cdel tamaño de la muestra y del conocimiento del desvío poblacional de la variable estudiada
Ddel tamaño de la muestra y del tipo de muestreo
Correcta: del tamaño de la muestra y del conocimiento del desvío poblacional de la variable estudiada. Se usa Z cuando se conoce el desvío poblacional; se usa T cuando se desconoce y se estima con el desvío muestral, lo cual es más relevante con muestras pequeñas.

Diseños analíticos observacionales: cohorte y caso-control Gratis

Estudio de cohorte: estructura y lo que mide

El estudio de cohorte parte de la exposición: se definen grupos de expuestos y no expuestos, libres del evento de interés al inicio, y se los sigue hacia adelante en el tiempo para observar la aparición de casos nuevos.

Porque cuenta casos nuevos durante un seguimiento, el diseño de cohorte es el que permite calcular directamente la incidencia de una enfermedad.

Estudio caso-control: estructura y lo que mide

El estudio caso-control parte del desenlace: se seleccionan por un lado personas con la enfermedad (casos) y por otro personas sin ella (controles), y luego se indaga retrospectivamente si estuvieron expuestas o no al factor de interés.

Como no se sigue a una cohorte en el tiempo, en el caso-control no puede calcularse directamente la incidencia ni el riesgo relativo; la medida de asociación adecuada es el odds ratio.

¿Cuál diseño epidemiológico permite estimar la incidencia de una enfermedad?
ASerie de casos
BCaso-control
CTransversal
DCohorte
Correcta: Cohorte. El estudio de cohorte sigue en el tiempo a individuos sin la enfermedad y observa la aparición de nuevos casos, lo que permite calcular directamente la incidencia.
¿Cuál medida puede ser estimada para evaluar la fuerza de asociación entre un factor de riesgo y una enfermedad en un estudio caso-control?
AEspecificidad
BSensibilidad
CPrevalencia
DOdds ratio
Correcta: Odds ratio. En un estudio caso-control no se puede calcular directamente el riesgo relativo, por lo que la medida estándar de fuerza de asociación es el Odds Ratio.
¿Cuál es el tipo de estudio adecuado para estudiar cómo el tiempo dedicado a realizar actividad física influye en el riesgo cardiovascular?
AEstudio descriptivo
BEstudio de series de casos
CEstudio analítico
Correcta: Estudio analítico. Estudiar cómo una exposición influye en un desenlace requiere evaluar asociación/efecto entre variables, lo que exige un diseño analítico (cohorte, caso-control o experimental), no uno meramente descriptivo.
Señale cuál es el diseño de estudio adecuado para determinar la incidencia:
ACohorte
BCaso-control
CTransversal
DEcológico
Correcta: Cohorte. El diseño de cohorte sigue sujetos en el tiempo y permite contar casos nuevos, lo que define la incidencia.
Se estudió el tabaquismo como un factor de riesgo para infarto agudo de miocardio. En dicho estudio se consideraron dos grupos de pacientes, unos con infarto agudo de miocardio y otros sin infarto agudo de miocardio. En ambos grupos se evaluó la presencia o no del factor de riesgo. ¿Cuál es este diseño de estudio?
ACaso-control
BEcológico
CCohorte
DTransversal
Correcta: Caso-control. El diseño parte de dos grupos definidos por el desenlace (con/sin infarto) y evalúa retrospectivamente la exposición: es un caso-control.
Un estudio analizó a dos grupos de embarazadas (adolescentes y no adolescentes), observadas durante todo el período gestacional para detectar complicaciones obstétrico-perinatales. El factor de exposición considerado en dicho estudio es:
AEl parto pretérmino
BEl embarazo
CEl embarazo adolescente
DLa diabetes gestacional
Correcta: El embarazo adolescente. Es un diseño de cohorte: los grupos se definen según si son o no embarazadas adolescentes (la exposición), y se sigue a ambos para observar el desenlace.

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