não é fonte de viés em estudos longitudinais.

não pode ser tratado na análise dos dados.

é adequadamente tratado na análise de Kaplan-Meier.

o modelo de Cox não gera estimativas enviesadas na presença de riscos competitivos.

ocorre quando a ocorrência de um evento impede que outro ocorra.

Pacientes que abandonam o tratamento no meio do estudo devem ser excluídos.

Não é adequada para doenças crônicas.

O desfecho de interesse é obrigatoriamente a morte.

Os participantes com dados censurados não são excluídos.

Mortalidade e sobrevida são conceitos iguais.

a sobrevida cumulativa deve ser calculada para o período 1-2 pela seguinte equação (7/8) x (5/7) = 0,62 ou 62%.

a sobrevida cumulativa deve ser calculada para o período 1-2 pela seguinte equação (1/8) x (2/7) = 0,36 ou 36%.

a sobrevida é igual para todos os anos.

não é possível calcular a sobrevida cumulativa para 2021 com os dados disponíveis.

a sobrevida cumulativa para o período 3-4 é calculada pela equação 2/3 = 0,67 ou 67%.

A taxa aumentou.

Não é possível prever o comportamento da taxa.

A taxa reduziu.

A taxa ficou estável.

A taxa aumentou nas idosas e reduziu nas jovens.

para avaliar o risco de contaminação com tuberculose, é necessário conhecer a incidência, uma vez que os pacientes em Parintins sobrevivem menos, afetando a prevalência.

em São Paulo, o risco de adquirir tuberculose é maior.

em Parintins, o risco de adquirir tuberculose é maior.

as cidades têm dados semelhantes.

populações diferentes não podem ser comparadas.

O teste deve ser incorporado, independentemente dos resultados, porque oferece uma opção a mais para médicos e pacientes.

O teste deve ser incorporado, porque 10% de mortalidade em ICC é um ótimo resultado.

O teste não deve ser incorporado, porque o tamanho amostral é pequeno.

Solicitar uma nova busca de evidências, uma vez que o estudo não tinha grupo controle.

O teste não deve ser incorporado, porque 75% de hospitalizações é um percentual elevado.

I, somente.

I e II, somente.

I e III, somente.

II e III, somente.

I, II e III.

O estudo provou que signos são causas de morte.

O estudo possui vieses.

Acaso.

O teste de hipóteses não pode ser aplicado em subgrupos.

O cegamento foi falho.

são sempre corretas, desde que o testes de hipóteses apresente um valor menor que 0,05.

se foram avaliados muitos subgrupos, aumenta a sua plausibilidade.

é correta, se a hipótese surgiu após análise exaustiva dos dados.

pode ser considerada correta, se a magnitude do efeito é elevada e se a hipótese precede a análise.

pode ser considerada correta, se o dado é inovador e não foi observada em outros estudos.

o tratamento A aumenta o risco de morte em 50%.

o tratamento A aumenta o risco de morte em 150%.

o tratamento A aumenta a chance de morte em 50%.

o tratamento A aumenta a chance de morte em 150%.

o ‘odds ratio’ e o risco relativo são iguais a 2,0.

A validade interna do estudo está comprometida.

O estudo possui viés, uma vez que a população é diferente.

A recomendação é correta e baseada nas melhores evidências.

O estudo possui fatores de confusão, uma vez que a população é diferente.

A validade externa do estudo está comprometida.

ajuste, randomização e imputação.

pareamento, ajuste e estratificação.

randomização, ajuste e análise multivariada.

cegamento, ajuste e crossover.

ajuste, escolha de controles e segredo de alocação.

não vão influenciar o resultado, uma vez que o estudo é randomizado.

a melhor estratégia para análise é a imputação da variável renda utilizando outras variáveis disponíveis no banco.

a melhor estratégia é descartar os registros com missing em renda.

não vão influenciar o resultado uma vez que renda é, provavelmente, uma perda aleatória (missing at random).

a melhor estratégia é imputar com um valor médio de renda.

correta.

errada e a idade materna é uma variável de confusão.

errada e a idade materna é um viés.

errada, porque não é um ensaio clínico.

errada, porque estudos observacionais não podem gerar hipóteses.

erro tipo II.

viés.

fatores de confusão.

erro tipo I.

falha na randomização.

os grupos expostos e não expostos sejam semelhantes em relação a fatores de confusão ou que os fatores sejam ajustados.

no início do estudo, os grupos tenham a mesma prevalência do fator suspeito.

os grupos representem a base populacional.

o número de pessoas nos dois grupos seja semelhante.

seja realizado um ensaio clínico; não é possível concluir se existe associação entre fatores e doenças com um estudo de coorte.

É habitualmente mais caro do que estudos de coorte.

É uma boa opção para doenças raras.

A incidência pode ser calculada diretamente.

A definição dos controles é geralmente simples.

É o melhor desenho para estudos com medicamentos.

5%

0,05%

10%

0,01%

0,045%

é correta.

pode ser incorreta, uma vez que não apresentou uma taxa.

pode estar incorreta, uma vez que não havia grupo controle.

pode estar incorreta, porque não calculou o valor de p.

pode estar incorreta, porque não realizou um acompanhamento por um longo prazo.

É obrigatório adotar p de valor 0,05 para o cálculo do tamanho amostral.

Só pode ser realizada para testes bicaudais.

Deve ser calculada antes do início estudo.

O seu cálculo não inclui a diferença de desfecho esperada entre os grupos.

Se o valor de α (nível de significância) é incluído, não é necessário o valor de β (poder).