Một trong những hậu quả của hút nhiều thuốc lá có thể là:

Dự phòng cấp I hướng đến việc ngăn ngừa bệnh tật xảy ra ngay từ đầu bằng cách tác động vào các yếu tố nguy cơ. Vì vậy, đối tượng của dự phòng cấp I là những người khỏe mạnh, chưa mắc bệnh, nhằm duy trì và tăng cường sức khỏe, phòng tránh bệnh tật phát sinh.

Hy vọng sống lúc sinh là số năm trung bình một người dự kiến sống được tính từ khi sinh ra. Hy vọng sống ở tuổi 45 là số năm trung bình một người ở tuổi 45 dự kiến sống thêm. Vì những người sống đến tuổi 45 đã vượt qua được những rủi ro nhất định (ví dụ: tử vong ở trẻ sơ sinh, tai nạn ở tuổi trẻ), nên hy vọng sống ở tuổi 45 sẽ lớn hơn hiệu số giữa hy vọng sống lúc sinh và 45. Do đó, đáp án đúng là > 26,6.

Giá trị tiên đoán dương tính (Positive Predictive Value - PPV) là xác suất một người thực sự mắc bệnh khi kết quả xét nghiệm của họ là dương tính (+). Các lựa chọn khác không phản ánh đúng định nghĩa này.

Câu hỏi này yêu cầu tính xác suất bị bệnh khi test dương tính, dựa trên tỷ lệ hiện mắc bệnh và tỷ lệ dương tính sai. Ta cần sử dụng công thức Bayes để giải quyết bài toán này.

Gọi:
- p là tỷ lệ hiện mắc bệnh (0.08)
- 1 - Sp là tỷ lệ dương tính sai (0.08)

Công thức Bayes: P(Bệnh | Test+) = [P(Test+ | Bệnh) * P(Bệnh)] / P(Test+)

Trong đó:
- P(Bệnh) = p = 0.08
- P(Test+ | Bệnh) = Se (độ nhạy, khả năng test dương tính khi thực sự bị bệnh)
- P(Test+) = P(Test+ | Bệnh) * P(Bệnh) + P(Test+ | Không bệnh) * P(Không bệnh) = Se * p + (1-Sp) * (1-p)

Chúng ta cần tìm Se (độ nhạy). Giả sử độ đặc hiệu (Sp) là 1 - 0.08 = 0.92.

Tuy nhiên, chúng ta không có đủ thông tin về độ nhạy (Se) để tính toán chính xác xác suất P(Bệnh | Test+). Vì vậy, không thể xác định đáp án chính xác từ các lựa chọn đã cho chỉ với thông tin này.

Nếu giả sử Se=1 (tất cả người bệnh đều cho kết quả dương tính), ta có thể tính:
P(Test+) = 1 * 0.08 + 0.08 * 0.92 = 0.08 + 0.0736 = 0.1536
P(Bệnh | Test+) = (1 * 0.08) / 0.1536 = 0.5208 (xấp xỉ 0.53)

Tuy nhiên, đây chỉ là một giả định, và không có đủ thông tin để chắc chắn.