Ответы к тестам НМО: «Критическая оценка диагностических исследований в медицинской биофизике: применение принципов доказательной медицины»

1. Incorporation bias возникает в случае, когда

1) не проводится ROC-анализ;
2) используется малая выборка пациентов;
3) отсутствует рандомизация;
4) исследуемый тест включён в состав референсного метода. +

2. ROC-анализ наиболее часто применяется для оценки

1) частоты заболевания в популяции;
2) эффективности лечения;
3) количественных диагностических тестов с различными порогами отсечения; +
4) частоты осложнений.

3. ROC-кривая представляет собой график зависимости чувствительности от доли ложноположительных результатов

1) индекса Юдена от специфичности;
2) чувствительности от доли ложноположительных результатов; +
3) LR+ от LR−;
4) PPV от NPV.

4. Review bias обусловлен

1) использованием нескольких диагностических тестов;
2) большим размером выборки;
3) отсутствием ослепления при интерпретации результатов тестов; +
4) высокой распространённостью заболевания.

5. Spectrum bias возникает при

1) включении в исследование только тяжёлых больных и явно здоровых лиц; +
2) потере пациентов в ходе наблюдения;
3) использовании разных статистических критериев;
4) недостаточном размере выборки.

6. Verification bias связан с ситуацией, когда

1) используются разные лабораторные реактивы;
2) не все участники проходят референсный метод диагностики; +
3) исследование имеет ретроспективный дизайн;
4) отсутствует контрольная группа.

7. Высокая специфичность диагностического теста наиболее важна для

1) формирования выборки;
2) оценки распространённости заболевания;
3) скрининга населения;
4) подтверждения диагноза. +

8. Высокая чувствительность диагностического теста особенно важна для

1) мета-анализа;
2) подтверждения диагноза;
3) экспертной оценки;
4) скрининговых исследований. +

9. Диагностическая точность (Accuracy) отражает

1) только число истинно положительных результатов;
2) только число истинно отрицательных результатов;
3) вероятность развития заболевания;
4) долю всех правильных результатов среди обследованных лиц. +

10. Значение AUC близкое к 0,5 свидетельствует о

1) отсутствии диагностической ценности теста; +
2) высокой диагностической эффективности;
3) идеальном качестве теста;
4) высокой чувствительности теста.

11. Значение AUC, равное 1, соответствует

1) идеальному диагностическому тесту; +
2) скрининговому тесту;
3) бесполезному тесту;
4) несбалансированной выборке.

12. Индекс Юдена используется для выбора порога, обеспечивающего

1) максимальную сумму чувствительности и специфичности; +
2) максимальную распространённость заболевания;
3) максимальную точность измерений;
4) минимальный размер выборки.

13. Индекс Юдена рассчитывается по формуле

1) Se × Sp;
2) Se + Sp − 1; +
3) LR+ − LR−;
4) PPV + NPV.

14. Каждая точка ROC-кривой соответствует

1) значению распространённости заболевания;
2) определённому пороговому значению диагностического теста; +
3) отдельному пациенту;
4) значению доверительного интервала.

15. Метод минимального расстояния до точки (0;1) позволяет определить

1) значение распространённости заболевания;
2) размер выборки исследования;
3) оптимальное пороговое значение диагностического теста; +
4) уровень статистической значимости.

16. Наивысший уровень доказательности среди перечисленных исследований имеют

1) серии клинических случаев;
2) систематические обзоры и мета-анализы; +
3) исследования «случай–контроль»;
4) когортные исследования.

17. Наилучшим считается диагностический тест, ROC-кривая которого расположена

1) на диагональной линии;
2) ближе к правому нижнему углу;
3) ниже диагонали случайного угадывания;
4) выше и левее по сравнению с другими тестами. +

18. Оптимальный порог диагностического теста часто определяется по максимальному значению

1) индекса Юдена; +
2) DOR;
3) PPV;
4) accuracy.

19. Основной целью диагностического исследования является оценка

1) эффективности лечения;
2) распространённости заболевания;
3) способности теста выявлять наличие или отсутствие заболевания; +
4) факторов риска.

20. Основным ограничением Accuracy является зависимость от

1) возраста пациентов;
2) типа диагностического теста;
3) несбалансированности классов пациентов; +
4) используемого статистического критерия.

21. Отношение правдоподобия отрицательного результата (LR−) используется для оценки

1) насколько отрицательный результат снижает вероятность заболевания; +
2) распространённости заболевания;
3) частоты ложноположительных результатов;
4) насколько положительный результат подтверждает диагноз.

22. Отношение правдоподобия положительного результата (LR+) показывает

1) частоту заболевания в популяции;
2) вероятность заболевания после лечения;
3) долю ложноположительных результатов;
4) во сколько раз положительный результат чаще встречается у больных, чем у здоровых. +

23. Отрицательная прогностическая ценность (NPV) отражает вероятность

1) наличия заболевания при положительном тесте;
2) отрицательного результата у здорового человека;
3) ложноположительного результата;
4) отсутствия заболевания при отрицательном тесте. +

24. Площадь под ROC-кривой (AUC) характеризует

1) частоту заболевания в популяции;
2) размер выборки;
3) стоимость диагностического теста;
4) общую способность теста различать больных и здоровых лиц. +

25. По оси X ROC-кривой откладывается

1) 1 − специфичность (False Positive Rate); +
2) PPV;
3) чувствительность;
4) accuracy.

26. По оси Y ROC-кривой откладывается

1) специфичность;
2) распространённость заболевания;
3) accuracy;
4) чувствительность (True Positive Rate). +

27. Положительная прогностическая ценность (PPV) отражает вероятность

1) отсутствия заболевания при отрицательном тесте;
2) положительного результата у здорового человека;
3) наличия заболевания при положительном тесте; +
4) отрицательного результата у больного человека.

28. Положительная прогностическая ценность зависит от

1) распространённости заболевания в популяции; +
2) размера выборки;
3) только специфичности теста;
4) только чувствительности теста.

29. Специфичность диагностического теста характеризует способность теста

1) правильно идентифицировать больных лиц;
2) определять частоту заболевания;
3) оценивать прогноз заболевания;
4) правильно идентифицировать здоровых лиц. +

30. Сравнение исследуемого теста с «золотым стандартом» необходимо для определения

1) скорости выполнения теста;
2) стоимости исследования;
3) частоты заболевания;
4) диагностической точности теста. +

31. Чувствительность диагностического теста характеризует способность теста

1) определять распространённость заболевания;
2) правильно идентифицировать здоровых лиц;
3) правильно идентифицировать больных лиц; +
4) оценивать риск развития заболевания.

32. Широкий доверительный интервал диагностического показателя свидетельствует о

1) высокой распространённости заболевания;
2) высокой чувствительности теста;
3) низкой точности оценки и высокой неопределённости результата; +
4) высокой точности оценки.