Epidemiología · MIR

EpiCalc: aprende Epidemiología jugando

Domina la epidemiología y bioestadística del MIR: las preguntas más rentables del examen.

Epidemiología y bioestadística son de las preguntas más rentables del MIR: son pocas horas de estudio, se repiten los mismos conceptos y se resuelven con cálculo, no con memoria. EpiCalc te plantea problemas con su tabla 2x2, su enunciado y sus opciones, y al responder te muestra la fórmula aplicada y el razonamiento paso a paso. Puedes centrarte en pruebas diagnósticas, tratamiento, diseño de estudios o sesgos y confusión, y al final generar un informe de repaso con IA.

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Qué practicas con EpiCalc

  • Sensibilidad, especificidad y valores predictivos
  • Tipos de estudio y sesgos
  • Medidas de asociación (RR, OR)

Cómo se juega

Resuelves cálculos epidemiológicos con pasos explicados y un informe de repaso IA al final.

Por qué cuesta epidemiología

Casi todos los fallos vienen de tres sitios: confundir sensibilidad con valor predictivo positivo, olvidar que los valores predictivos dependen de la prevalencia y leer la tabla 2x2 por la fila equivocada con el reloj encima. Son errores de automatismo, no de comprensión, y por eso mejoran con repetición cronometrada mucho más que releyendo el manual. La ventaja es que, una vez fijado el mecanismo, estas preguntas se contestan casi sin pensar y liberan tiempo para el resto del examen.

Un problema real del juego

Problema del banco del juego, con su tabla 2x2, fórmula y resultado.

  1. Se realiza un test de detección rápida a 100 pacientes confirmados con PCR positiva. De estos 100 enfermos, 90 dan positivo en el test rápido y 10 dan negativo. ¿Cuál es la sensibilidad del test?

    Respuesta: 90% — S = a/(a+c) = 90/(90+10)

    La sensibilidad mide la capacidad del test para detectar a los ENFERMOS. Regla mnemotécnica: SENsibilidad = SENtinela. Una sensibilidad alta implica pocos falsos negativos, así que sirve para DESCARTAR (SnNout).

Estos son ejemplos fijos. En el juego cada partida genera ejercicios nuevos. Jugar a EpiCalc

Preguntas frecuentes

El VPP es la probabilidad de que una persona con el test positivo tenga realmente la enfermedad: verdaderos positivos dividido entre todos los positivos del test, es decir verdaderos positivos más falsos positivos. A diferencia de la sensibilidad y la especificidad, que son propiedades del test, el VPP depende de la prevalencia de la enfermedad en la población estudiada. El mismo test aplicado a una población de baja prevalencia pierde valor predictivo positivo aunque su sensibilidad y su especificidad no cambien.
El riesgo relativo se usa cuando el diseño permite calcular incidencias, es decir en estudios de cohortes y en ensayos clínicos, y es el cociente entre la incidencia en expuestos y la incidencia en no expuestos. En los estudios de casos y controles se parte de la enfermedad y no de la exposición, así que no se puede calcular incidencia y se recurre a la odds ratio. Cuando la enfermedad es poco frecuente, la odds ratio es una buena aproximación al riesgo relativo.
El sesgo es un error sistemático introducido al diseñar o ejecutar el estudio, como el sesgo de selección o el de información, y no se puede arreglar en el análisis: solo se previene con un buen diseño. La confusión es una mezcla de efectos causada por una tercera variable asociada a la exposición y a la enfermedad, sin ser un paso intermedio entre ambas. La confusión sí se puede controlar: en el diseño mediante aleatorización, restricción o apareamiento, y en el análisis mediante estratificación o modelos multivariantes.
Para cribar. Alta sensibilidad significa pocos falsos negativos, así que un resultado negativo es muy útil para descartar la enfermedad, que es la regla mnemotécnica SnNout. Alta especificidad significa pocos falsos positivos, de modo que un positivo confirma, que es la regla SpPin. Por eso las estrategias de cribado suelen combinar un test sensible como primer paso y uno específico como prueba de confirmación.
El número necesario a tratar es la cantidad de pacientes que hay que tratar con la intervención, en lugar del comparador, para evitar un evento adicional. Se calcula como la inversa de la reducción absoluta del riesgo, es decir 1 dividido entre la RAR, y cuanto más pequeño es, mayor es el beneficio de la intervención. Depende del riesgo basal de la población y del tiempo de seguimiento, así que no tiene sentido comparar el NNT de dos estudios con poblaciones o seguimientos distintos.
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