04 studi epidemiologici_62

1angelo.barbato@gmail.com
EPIDEMIOLOGIA
■ etimologia
dal Greco επι= sul, δημος=
popolo e λογος=studio
■ definizione
è la scienza medica che
studia la distribuzione
dello stato di salute e di
malattia nella popolazione,
in rapporto con i fattori
genetici, con l'ambiente e
le abitudini di vita.

Epidemiologia obiettivi
■ individuare i fattori di rischio di malattia (eventi
negativi)
■ Individuare i fattori protettivi (eventi positivi)
■ identificando le loro modalità d'azione
■ condizioni che ne favoriscono od ostacolano l'effetto.
■ condizioni che ne ostacolano effetto.
■ Non è una scienza recente infatti, già nel V° sec a.C.
Ippocrate, osservava come alcune patologie umane erano
correlate a condizioni ambientali o personali dell'individuo

Metodologia della Ricerca Clinica
■ Gli studi epidemiologici si realizzano per:
■ Dimensionare e/o sorvegliare i fenomeni
sanitari
■ Stimare la frequenza di una malattia
■ Individuare gli agenti eziologici ed
i fattori di rischio delle malattie
■ Identificare i determinanti di salute
■ Organizzare i servizi sanitari

1) Classificazione generale:
A. Osservazionali
A.1 Analitici od eziologici: servono ad analizzare associazioni tra fattori di rischio
(determinanti) o fattori protettivi e la patologia in studio.
A.1.1 Studi di coorte
A.1.1.1 prospettico
A.1.1.2 retrospettivo
A.1.2 Studi caso-controllo
A.1.2.1 Studi caso controllo nidificati
A.2 Studi trasversali (studi di prevalenza)
A.2.1 Analitici
A.2.2 Descrittivi
A.3 Studi di correlazione geografica o temporale
B. Descrittivi
B.1 Serie di casi (descrizione di uno o più casi di una determinata malattia,
effettuata in particolare per le sue peculiarità o per la novità)
B.2 Studi ecologici (descrizione delle caratteristiche di tutta la popolazione rispetto
ad una determinata qualità o malattia, a partire dai registri di popolazione esistenti)
B.3 Distribuzione spaziale
B.3 Andamento temporale
C. Sperimentali (studi di intervento che valutano gli effetti di un nuovo trattamento su di un
gruppo di soggetti o in una comunità)
C.1 Trial sul campo
C.2 Trial di interventi di comunità
C.3 Trial controllati randomizzati (sperimentazioni cliniche)

EPIDEMIOLOGIA DESCRITTIVA, ANALITICA, CLINICA E
SPERIMENTALE
Epid.
SPERIMENTAL
E
INTERV.PREVENTIVO TRATTAMENT
O
FATTORI
DI RISCHIO
INSORGENZ
A
DI
MALATTIA
ESITO
GUARIGIO
NE
CRONICO
MORTE
Epid.
CLINICAEpid.
ANALITICA
Epid.
DESCRITTIVA

"epidemiologia descrittiva", ha lo scopo di stimare la frequenza di
malattia e le sue caratteristiche a livello di una popolazione.
L'attributo "descrittiva" deriva dal fatto che, nello studio, si osserva e si
descrive una situazione senza interferire con la sua evoluzione.
"epidemiologia analitica”, indica che ci si basa su procedimenti propri
dell'analisi.
In questo tipo di studi si interferisce attivamente con la malattia in studio,
manipolando una o più delle variabili in causa. Questi studi hanno lo scopo di
verificare una ipotesi; come ad esempio l'effetto di uno o più determinanti di
malattia.

■ Studi descrittiviBasati sull'uso di dati delle statistiche sanitarie e non
sanitarie correnti, al fine di fornire la rappresentazione dell'occorrenza di un
evento sanitario (malattie) in una popolazione in studio.Descrive eventi
sanitari come malattie, cause di morte e la presenza di fattori di rischio come
ad esempio il fumo di tabacco. È questa la branca che utilizza gli strumenti
statistici detti misure di frequenza (come Incidenza, tassi grezzi e specifici,
prevalenze, rapporti) e informazioni di tipo demografico.
■ Studi analiticiHanno come obiettivo l'individuazione della relazione tra
malattie e presunti fattori di rischio, utilizzando appositi strumenti di
approfondimento.Indaga e cerca relazioni causa-effetto tra fattori di rischio e
malattie. Riprendendo l'esempio precedente, l'epidemiologia analitica cerca il
nesso tra il fattore di rischio "fumo di sigaretta" e l'eventuale insorgenza di
patologie legata ad esso.

Studi analitici
■ Gli studi analitici che partono dall'osservazione di un ipotetico
fattore di rischio per verificare gli effetti sulla salute in un
gruppo di persone esposte si definiscono studi di coorte.
■ Gli studi analitici su due gruppi di persone, un gruppo affetto
da una certa malattia e un gruppo di controllo privo di malattia,
entrambi estratti da una medesima popolazione, con le stesse
caratteristiche, hanno lo scopo di identificare il fattore di
rischio presente tra i malati che possa aver determinato la
comparsa di malattia. Tale tipo di studi analitici vengono
indicati come studio caso controllo.

Studi
osservazional
i
descrittivi
analitici
trasversali
Caso
controllo
Di coorte

■ STUDI RETROSPETTIVI
■ STUDI CASO – CONTROLLO:
■ 5-10% DEGLI ARTICOLI SU RILEVANTI GIORNALI
■ 30-40% DEGLI ARTICOLI EPIDEMIOLOGICI
■ GRUPPO DEI CASI PIU' FREQUENTI (CON LA MALATTIA)
■ GRUPPO DEI CONTROLLI (SENZA LA MALATTIA) OTTENUTO
SECONDO VARI CRITERI E CON “MATCHING” (abbinamenti):
ETA’, SESSO, ECC.
■ APPROPRIATI PER SAGGIARE IPOTESI DI ASSOCIAZIONE
(EZIOLOGICA) TRA UN FATTORE DI RISCHIO (NON POCO
FREQUENTE) ED UNA MALATTIA (GENERALMENTE RARA E
CON UN LUNGO PERIODO DI LATENZA).

■ LO STUDIO CASO –CONTROLLO
GLI STUDI CASO –CONTROLLO POSSONO PORTARE AD IMPORTANTI
ACQUISIZIONI IN UN TEMPO RELATIVAMENTE BREVE CON UN
RELATIVAMENTE LIMITATO IMPEGNO DI RISORSE
(ECONOMICHE, SFORZI LAVORATIVI DELLE PERSONE).
UNA COORTE DI 100,000 DONNE DEVE ESSERE SEGUITA PER 10 ANNI
PER AVERE 100 CASI DI CANCRO DELL’ENDOMETRIO.
TUTTAVIA GLI STUDI CASO-CONTROLLO SONO SUSCETTIBILI A
DISTORSIONI (BIASES) PIU’ DEGLI ALTRI STUDI
DELL’EPIDEMIOLOGIA ANALITICA (STUDI DI COORTE E STUDI
TRASVERSALI).
IN QUALCHE OCCASIONE POSSONO PORTARE A RISULTATI UTILI O
ANCHE ESTREMAMENTE IMPORTANTI, MA SPESSO SPESSO I
RISULTATI SONO NON CORRETTI A CAUSA DELLE “DISTORSIONI”.

■ Gli studi caso controllo PROBLEMATICHE:
-IL GRUPPO DI CONTROLLO ED I CASI PROVENGONO DA DUE
DIVERSE POPOLAZIONI.
LA SELEZIONE DEL GRUPPO CONTROLLO E’ “ABBASTANZA
PROBLEMATICA”.
LA SELEZIONE GRUPPO CASI:
SELEZIONE DALLA POPOLAZIONE DI TUTTI I POSSIBILI CASI:
-DEFINIZIONE DELL’OUTCOME (MALATTIA)
-CRITERI DI INCLUSIONE / ESCLUSIONE
-CASI INCIDENTI (NUOVE DIAGNOSI) E NON CASI SIA
INCIDENTI CHE PREVALENTI (VECCHIE DIAGNOSI)

■ LA SCELTA DEI CONTROLLI:
-IL GRUPPO DEI CONTROLLI →STIMA DELLA PROPORZIONE
“DI BASE” DELL’ESPOSIZIONE ATTESA NEL GRUPPO DEI
CASI.
-OVVIAMENTE COSTITUITO DA SOGGETTI SENZA LA
MALATTIA IN STUDIO.
-DEVE ESSERE RAPPRESENTATIVO DELLA STESSA
POPOLAZIONE DA CUI I CASI SONO STATI OTTENUTI (I
CONTROLLI SAREBBERO STATI SCELTI COME CASI SE
AVESSERO SVILUPPATO LA MALATTIA).
LA SCELTA DEI CONTROLLI E’ CRUCIALE PER LA VALIDITA’ DI
UNO STUDIO CASO CONTROLLO.

■ PER RENDERE I “CASI” ED I “CONTROLLI” IL PIU’ “SIMILARI
POSSIBILE” SI PUO’:
■ -ESCLUDERE CATEGORIE DI FATTORI DI RISCHIO PER LA
MALATTIA (CASI E CONTROLLI SOPRA I 70 ANNI DI ETA’, PER
ESEMPIO)
■ -ESCLUDERE PARTICOLARI PROCEDURE MEDICHE CHE
INFLUISCONO SULLA DIAGNOSI DELLA MALATTIA
(PROCEDURE DI SCREENING / TERAPEUTICHE CHE
AUMENTANO IL LIVELLO DI SORVEGLIANZA MEDICA).
■ -PAZIENTI CON ALTRE MALATTIE / CONDIZIONI RITENUTE /
SOSPETTATE DI ESSERE ASSOCIATE COL FATTORE DI RISCHIO
IN STUDIO.-
■ MATCHING (APPAIAMENTO) PER UNA O MATCHING
(APPAIAMENTO) PER UNA O PIU’ PIU’ VARIABILI VARIABILI CHE
POTREBBERO COSTITUIRE UN FATTORE DI RISCHIO (SESSO,
ETA’ ECC.)

■ STUDI LONGITUDINALI / DI COORTE
STIMANO IL RISCHIO RELATIVO (RR) DEGLI ESPOSTI DI
DIVENIRE “CASI” (INCIDENTI DI MALATTIA RISPETTO AI
NON ESPOSTI (E-).
RELATIVA SICUREZZA CHE “E” PRECEDA “M”.
LA MALATTIA NON DEVE ESSERE RARA
CONSIDERANO UN SOLO FATTORE DI “ESPOSIZIONE”
PERO’ PIU’“OUTCOMES”
NON GENERANO NUOVE IPOTESI EZIOLOGICHE.
■ STUDI DI COORTE:
■ COORTE CON ESPOSIZIONE
■ COORTE DI CONTROLLO SENZA ESPOSIZIONE

■ STUDI DI COORTE:
■ COORTE NON ESPOSTA (DI CONTROLLO) DEVE
ESSERE SIMILARE PER TUTTI I RILEVANTI
ASPETTI ALLA COORTE DEGLI ESPOSTI (A PARTE
L’ESPOSIZIONE).
■ SELECTION BIAS E’ PRESENTE !
■ COORTE NON ESPOSTA “INTERNA” (PERSONE
DALLO STESSO TEMPO E POSTO)
■ COORTE NON ESPOSTA “ESTERNA” (SITUAZIONI
SIMILARI O LA POPOLAZIONE).
■ IMPORTANTE ASPETTO E’ LA PERDITA DI
SOGGETTI (LOSS TO FOLLOW-UP).

■ Gli studi trasversali (o di prevalenza) sono studi che si basano
sull'osservazione di un fenomeno o di un evento clinico in un
determinato periodo di tempo.
■ Negli studi di questo tipo non si fa altro che prendere dei
campioni di popolazione e rilevare la prevalenza di una
determinata malattia. Questi studi offrono risultati immediati e
sono economicamente poco rilevanti in quanto non richiedono
l'impiego di mezzi, tempo e personale per lunghi periodi. D'altro
canto però questi studi non consentono di calcolare misure
d'incidenza né tanto meno consentono di associare con sicurezza
un fattore di rischio ad una malattia in quanto non tengono
conto e non permettono di verificare con certezza con quale
fattore di rischio un "ammalato" sia entrato in contatto

■ GLI STUDI TRASVERSALI - “CROSS-SECTIONAL”
■ UNA CASISTICA E’ ANALIZZATA RACCOGLIENDO
INFORMAZIONI “PRATICAMENTE ALLO STESSO
MOMENTO”.
■ SI VALUTA LA PREVALENZA DI UNA MALATTIA.
■ SI STUDIA L’ASSOCIAZIONE (CORRELAZIONE) TRA LE
VARIABILI ED UNO STATO DI MALATTIA (MALATTIE
RELATIVAMENTE FREQUENTI CHE HANNO UNA LUNGA
DURATA: AD ES. BRONCHITE CRONICA)
■ SONO PROPOSITIVI DI IPOTESI “CAUSALI”DA SAGGIARE
SUCCESSIVAMENTE CON STUDI APPROPRIATI

■ Vantaggi
• Rapidità
d’esecuzione
• Costi relativamente
contenuti
• Immediatezza dei
risultati
• Permette il calcolo
della prevalenza
Svantaggi
• Non si addice a malattie o condizioni rare
• Non é appropriato per malattie o
condizioni di breve durata
• Non é adeguato per testare
ipotesi eziologiche ma solo per
formularle, non permettendo
una valutazione della relazione
causa-effetto (ovvero se il fattore
supposto é all’origine della
malattia o viceversa)
• Non permette di calcolare il
rischio relativo; il valore può
essere stimato mediante il calcolo
dell’odds ratio
■Studi trasversali o di prevalenza

Formulazione di domande specifiche
• Metodi:
• Come Misurare:
•Osservazione:
• Studio e misuro ciò che osservo rispetto al fenomeno di interesse senza intervenire
• Sperimentazione:
• Intervengo sul fenomeno con metodologie capaci di fornire risposte a quesiti
• Dove misurare:
• Ospedale - Medicina del Territorio
• Cosa misurare:
• Variabili Biochimiche, anatomiche, fisiopatologiche, esiti
• Tempi
• stabilire tempo di inizio e fine dello studio (durata)
• Costi
Studio clinico : Impostazione

• Individuazione dell‟oggetto e pianificazione della ricerca
• Esame della conoscenza disponibile
• Formulazione di domande specifiche
• Metodi
• Tempi
• Costi
• Stesura del protocollo
• Esecuzione
• Analisi
• Conclusione
• Pubblicazione
Studio clinico : Impostazione Realizzazione

Epidemiologia sperimentale – controllo diretto
Studi descrittivi
Il ricercatore accetta la
situazione come si
presenta: non controlla la
situazione
Studi sperimentali
Il ricercatore controlla
la situazione

Protocollo: Disegno - Studi non controllati
Studi con unico intervento terapeutico per tutti
i soggetti
Studi con unico gruppo di soggetti
Limiti
■ Non so se l’effetto osservato è realmente
dovuto al trattamento o
■ al caso
■ ad un miglioramento spontaneo della
patologia
■ Fasi iniziali dello sviluppo, studi pilota per
formulare ipotesi di lavoro

Giorni di Trattamento
Terapia
Sperimentale
IntensitàDolore
Protocollo: Disegno - studio non controllato

Protocollo: Disegno dello studio
■ Studi Non Controllati
■ Studi Controllati

Protocollo: Disegno - Studio controllato
■ Controllo storico
■ Selezione in base alla esposizione (Coorte / Prospettici)
■ Selezione in base all'effetto (Caso-Controllo / Retrospettivi)
■ Controllo contemporaneo
- Non Randomizzato
- Randomizzato
ogni soggetto dello studio è assegnato in modo casuale (random) a
ricevere uno fra i trattamenti in studio oppure il placebo.
- Aperto
- Singolo cieco (i pazienti non sanno quale trattamento ricevano)
- Doppio cieco (neanche i ricercatori sanno quale trattamento è somministrato a

• Studi senza intervento farmacologico, osservazione del dato sperimentale
• L'inclusione del pz in una determinata strategia terapeutica
• non è decisa in anticipo dal protocollo di sperimentazione
• rientra nella normale pratica clinica, indipendente da inclusione del pz nello studio
• Le fonti dei dati sono rappresentate da
• letteratura precedenti studi clinici
• registri banche dati ospedaliere
Limiti
• I dati relativi ai controlli risultano spesso limitati
• I dati relativi ai controlli possono essere “migliori” di quanto in effetti siano in realtà
(in letteratura prevalgono gli studi “positivi”)
• I due gruppi di pazienti possono non essere confrontabili (bias di selezione)
Protocollo: Disegno - Studio controllato storico
(Osservazionali)

(Osservazionali)
• Coorte / prospettici: Selezione in base alla esposizione – valutano
l‟outcome
• Caso-Controllo / Retrospettivi: Selezione in base all„outcome – valutano
l‟esposizione

Studi retrospettivi (o studi caso-controllo)
■ Vantaggi
■ Efficienza in termini di tempi e costi (in confronto agli studi
di coorte).
■ Possibilità di studiare un ampio numero di fattori di rischio.
■ Possibilità di studiare in tempi relativamente brevi
outcomes rari o con un lungo periodo di induzione tra
esposizione ed evento avverso.
■ Svantaggi
■ Difficoltà nella selezione di un gruppo di controllo
appropriato (selection bias).
■ Difficoltà nell'ottenere informazioni accurate sui fattori di
esposizione passata (recall bias).
(Osservazionali)

Studi prospettici (o studi di coorte)
■ Vantaggi
■ meno soggetti ad «errori sistematici», non dipendono da
dati raccolti in precedenza
■ il ricercatore valuta la qualità dei dati raccolti, (più aleatoria
negli studi retrospettivi)
■ possono fornire una stima della incidenza della malattia (n°
di nuovi casi in un dato tempo)
■ Svantaggi
■ richiede più tempo, si deve seguire nel tempo la comparsa
degli eventi.
(Osservazionali)

Principi
■ Importanza del gruppo di controllo
■ Placebo
■ Farmaco attivo
■ Eliminazione di eventuali “Bias”
■ Randomizzazione
■ Cecità
Protocollo: Disegno - Studio Controllato
Contemporaneo

BIAS: Definizione
• Il bias indica una forma di distorsione introdotta sui
risultati
• Il bias deve essere prevenuto
• attraverso un adeguato disegno sperimentale
• attraverso la sua corretta esecuzione
BIAS: Esempi
(una differenza di efficacia tra farmaco A e B può non essere effettiva)
• differenze al basale tra i gruppi
• i pz gruppo B erano più gravi
• differenze nella gestione / valutazione dei gruppi durante lo studio
• i pz gruppo B hanno avuto una < compliance al trattamento prescritto
• fluttuazioni casuali

Le domande da porsi:
• Qual è lo scopo principale dello studio? – What?
• Qual è la misura principale di esito?
• Quale risultato si prevede di ottenere con il nuovo trattamento? –
What?
• Qual è la differenza minima che si ritiene clinicamente rilevante?
• Con quale grado di certezza?
Dimensione del campione
Contemporaneo

■ rappresentano uno spreco di risorse
■ espongono al rischio della sperimentazione un numero eccessivo di
pazienti
■ possono ottenere significatività statistiche anche in presenza
di differenze clinicamente irrilevanti
Dimensione del campioneStudi Sovradimensionati
Contemporaneo

Studi Sottodimensionati
■ rappresentano uno spreco di risorse
■ espongono al rischio della sperimentazione un numero inutile di pazienti
■ possono non ottenere significatività statistiche anche in presenza
di differenze clinicamente rilevanti
Dimensione del campione
Contemporaneo

■ non esistono “numeri magici statisticamente significativi”
■ la numerosità campionaria dipende sempre dall‟obiettivo ed in particolare:
■ dall‟effettiva differenza tra i trattamenti
■ variabilità del fenomeno
■ dal livello di significatività statistica
■ dichiaro una differenza quando non c‟è
■ dalla potenza ricercata
■ non vedo una differenza che c‟è
Dimensione del campione e Potenza Statistica
Analisi: Studio Controllato
Contemporaneo

In Tribunale:
L’imputato è presunto innocente (1) ...
La colpevolezza va dimostrata (2) oltre ogni ragionevole dubbio (3)….
in un dibattimento, (4) alla fine si può
Condannare ...
… un colpevole
… un innocente (5)
Assolvere …..
… un innocente
… un colpevole (6)
Giustizia è fatta!
Errore giudiziario!
Giustizia è fatta!
Errore giudiziario!
Analisi Statistica: Numerosità - Pianificazione
Contemporaneo

TRIBUNALE STUDIO STATISTICA
Presunzione
Innocenza (1)
Assenza Efficacia Ipotesi H0
Dimostrazione
Colpevolezza (2)
Presenza Efficacia
Ipotesi H1
Ragionevole Dubbio
(3)
Scetticismo Significatività
Dibattimento (4) Studio Clinico Dati

• Endpoint primario
• Risultato atteso nel gruppo di controllo
δ Differenza che si vuole riconoscere
• H0 Ipotesi nulla di assenza di efficacia
• β Probabilità di un risultato falso negativo
• H1 Ipotesi alternativa di un effetto
• α Probabilità di un risultato falso positivo
•1-β Potenza dello studio
Contemporaneo

Conclusione Studio Differenza Reale
NO SI
Trattamenti diversi FP
Falso Positivo
Errore Tipo 1
VP
Vero Positivo
Analisi Statistica: Errore Tipo 1 e Tipo 2
Contemporaneo

Intuitivamente (ma si può dimostrare):
1. I risultati possibili per caso hanno probabilità diverse di verificarsi
2. Se non c‟è un reale effetto del trattamento (H0: δ = 0)
piccole differenze sono più probabili di grandi differenze
Quanto è probabile che la differenza
effettivamente osservata sia imputabile al caso
se l‟effetto del trattamento è nullo ?
Analisi Statistica: Metodo
Contemporaneo

Livello di significatività
- In statistica inferenziale il valore p (o p-value, in inglese)
di un test di verifica d'ipotesi indica la probabilità di
ottenere un risultato pari o più estremo di quello
osservato, supposta vera l'ipotesi nulla (l'ipotesi che si
vuole verificare nel test, in contrapposizione all'ipotesi
alternativa). Talvolta viene anche chiamato livello di
significatività osservato.
- Una serie di dati viene detta statisticamente significativa
se il suo valore p è minore o uguale a 0,05 (ovvero il
5%).
- Per condurre un test statistico è importante fissare il
livello di significatività (indicato di solito con la lettera
greca α, alpha) prima di calcolare il valore p.

■ Si calcola
■ quanto è probabile che una differenza
almeno uguale a quella osservata sia imputabile al caso → „p‟
■ Si confronta
■ il valore di „p‟ osservato
■ con la probabilità α predefinita di errore di I tipo “livello di
significatività”
■ Tipicamente il livello di significatività è posto a ≤ 0,05
Analisi statistica: Test d’Ipotesi
Contemporaneo

Se la p è minore di 0.05
• la differenza osservata è grande
• è poco probabile che sia dovuta al caso
• Si rifiuta l‟ipotesi nulla: test „statisticamente significativo‟
• Errore Associato: Risultato falso positivo (α)
Se la p è maggiore di 0.05
• la differenza osservata è piccola
• abbastanza probabile che sia dovuta al caso
• Non si rifiuta l‟ipotesi nulla: test “statisticamente non significativo”
• Errore associato: risultato falso negativo (β)
Attenzione! Con una stessa differenza osservata „p‟ cambia con la numerosità
„p‟ diminuisce se la numerosità aumenta
Con numerosità troppo elevate
possono diventare „statisticamente significative‟
differenze clinicamente irrilevanti
Analisi statistica: Test d’Ipotesi
Contemporaneo

• Forniscono informazioni sull‟entità dell‟effetto e sulla precisione della stima
con un livello di ‟confidenza‟ prestabilito (tipicamente 95%)
• Indicano un intervallo di valori plausibili per l‟effetto „vero‟ del trattamento
coerente con il risultato osservato
• Sono interpretabili con la probabilità che l‟intervallo
comprenda l‟effetto vero del trattamento
Analisi statistica: Intervalli di Confidenza
Contemporaneo

RRR
Analisi statistica: Misure di Efficacia
Contemporaneo
Riduzione del Rischio Relativo (RRR)
E' la riduzione proporzionale del rischio tra i soggetti che fanno parte del
gruppo sperimentale rispetto a quello presente tra i soggetti del gruppo di
controllo.
La Riduzione del Rischio Assoluto (differenza di rischi tra i 2 gruppi)
viene rapportata al rischio del gruppo di controllo ed espressa in termini
percentuali: RRR = (RRA/eventi nel gruppo di controllo)*100.
Un valore superiore a 0 indica una riduzione di rischio, mentre un valore
negativo ha il significato di un incremento di rischio; un valore pari a 0
indica l’indifferenza tra i 2 trattamenti (esposizioni).

➢ Non indica quanti pazienti dobbiamo trattare (% di R di un gruppo vs l‟altro)
➢ Non da nessuna informazione sul rischio di evento in assenza di trattamento
➢ Non differenzia gli effetti importanti di un trattamento dagli effetti trascurabili
➢ Non da la dimensione assoluta dello sforzo sanitario da compiere
➢Ci dice solo che il trattamento abbassa il rischio di una certa frazione
RRRAnalisi statistica: Misure di Efficacia
Contemporaneo

RIDUZIONE ASSOLUTA del RISCHIO
ARR = ERgs –
ERgc
3% - 10% = - 7%
Differenza Assoluta Aritmetica nel Tasso di Eventi
ARRAnalisi statistica: Misure di Efficacia
Contemporaneo
ERgs = numero medio rischio eventi gruppo
sperimentale
ERgc = numero medio rischio eventi gruppo di controllo

➢ non differenzia gli effetti importanti di un trattamento dagli effetti trascurabili
➢ non da la dimensione assoluta dello sforzo sanitario da compiere
➢ è una informazione solo quantitativa
➢ Considera il Rischio basale e il rischio dopo il trattamento
➢ Indica quanto l‟intervento modifica la frequenza dell‟evento
RRAAnalisi statistica: Misure di Efficacia
Contemporaneo

NUMBER NEEDED TO TREAT
=
NUMERO DI PAZIENTI DA TRATTARE
MINORE E‟ IL NUMERO DI PZ DA TRATTARE
PER OTTENERE UN BENEFICIO
MAGGIORE E‟ L‟EFFICACIA DEL RATTAMENTO
NNT IDEALE: 1
NNT
Contemporaneo

NNT = 1 / ARR
1 / 0.07 = 14.3
DEVO TRATTARE 14,3 PAZIENTI
PER EVITARE UN EVENTO AVVERSO
NNTAnalisi statistica: Misure di Efficacia
Contemporaneo

RRR (riduzione del rischio relativo) RRR = (ERgs – ERgc)/ERgc
Ergs = 2.8% ERgc = 9.6%
RRR = (2.8 – 9.6) / 9.6 = 0,70 =70%
ERgs = 28% ERgc = 96%
RRR = (28– 96) / 96 = 0,70 = 70%
RRA (riduzione del rischio assoluto) RRA= ERs – ERc
RRA = 2.8% - 9.6% = - 6.8% NNT = 1/ARR = 1/6.8 = 14.7
Devo trattare 14,7 pazienti per ottenere un successo terapeutico
RRA = 28% - 96% = - 68% NNT = 1/ARR = 1/68 = 1.47
Devo trattare 1,5 pazienti per ottenere un successo terapeutico
Analisi statistica: Misure di Efficacia NNT
Contemporaneo

BPCO prev. Riac. / Riac. Gravi 2.33 – 2.94
IPB / finasteride 39 (23-111)
Prevenzione frattura anca / Ca+Vit D 20 (13- 57)
Prevenzione influenza / Vaccino 23
Prevenzione ulcera gastrica / FANS 13
Prevenzione I incidenti CCV / < Lipemia 69 (54-99)
Prevenzione II incidenti CCV / < Lipemia 16 (13-19)
http://www.jr2.ox.ac.uk/bandolier/band50/b50-
2,33-2,94
NNT
Contemporaneo

RRR
NON DA NESSUNA INFORMAZIONE SUL RISCHIO IN ASSENZA DI INTERVENTO
DICE SOLO CHE L‟INTERVENTO < IL RISCHIO BASALE DI UNA CERTA FRAZIONE
RRA
CI DA UN‟INFORMAZIONE QUANTITATIVA
ESPRIME IN CHE MISURA UN INTERVENTO MODIFICA IL RISCHIO BASALE
INDICA QUANTO L‟INTERVENTO MODIFICA LA FREQUENZA DELL‟EVENTO
Analisi statistica: Misure di Efficacia
Contemporaneo

➢ E‟ UNA MISURA DELL‟EFFICACIA DEL TRATTAMENTO
➢ INDICA IL N DI CASI DA TRATTARE IN UN CERTO TEMPO PER OTTENERE UN BENEFICIO O PER
PREVENIRE UN ESITO NEGATIVO
➢ INFORMA SUL RISCHIO DI OSSERVARE UN EVENTO IN ASSENZA DI TRATTAMENTO
➢ DA LA DIMENSIONE ASSOLUTA DELLO SFORZO SANITARIO DA COMPIERE
➢ E‟ UNA MISURA CONCRETA TRASFERIBILE NELLA PRATICA CLINICA
➢ E‟ STATO PROPOSTO COME MISURA IDEALE PER GRADUARE LA FORZA DELLE
RACCOMANDAZIONI CLINICHE (Guyatt GH, Sackett DL, Sinclair JC et al. JAMA 1995; 274: 1800-4)
➢ CONSENTE DI STIMARE I COSTI DIRETTI ED INDIRETTI DI UN INTERVENTO TERAPEUTICO
➢ PERMETTE DI CONFRONTARE DIVERSI INTERVENTI TERAPEUTICI PER DEFINIRE LE PRIORITA‟
NELLA PIANIFICAZIONE DELLA SALUTE PUBBLICA
NNTAnalisi: Studio Controllato
Contemporaneo

• Rischio e Odds sono modi alternativi di esprimere la probabilità di un evento
• Se un evento si verifica 20 vv su 100:
• Rischio Relativo: 20/100 = 0.20 = 20%
probabilità di evento come rischio, stimiamo una media di 20 ogni 100
• Odds: n di eventi (20) vs n dei casi senza evento (100-20 = 80) 20/80 = 0.25 ( 1 a 4)
probabilità di evento come odds, stimiamo 20 eventi ogni 80 (20 a 80)
L‟odds ratio di un trattamento è il rapporto tra la frequenza
con la quale un evento si verifica in un gruppo di pazienti
e la frequenza con la quale lo stesso evento si verifica
in un gruppo di pazienti di controllo.
Con una semplificazione estrema si può dire che
odds ratio e rischio relativo
sono relativamente simili dal punto di vista concettuale
ma dal punto di vista quantitativo lo sono solo per eventi rari
Analisi statistica: ODDS RATIO
Contemporaneo

Esempio di differenza tra Rischio e Odds come descrittori di probabilità
N Rischio Odds
2 di 100 2/100 = 0.02 2:98 = 0.02
20 di 100 20/100 = 0.20 20:80 = 0.25
50 di 100 50/100 = 0.50 50:50 = 1.00
80 di 100 80/100 = 0.80 80:20 = 4.00
Odds Ratio di un trattamento
Gr. Sperimentale Gr. Controllo Totali
Evento 6 a 21 b 27
Non Evento 587 c 581 d 1168
593 602 1195
Odds Ratio (a/c) / (b/d) = (6/587) / (21/581) = 0.28
un odds ratio < di 1 indica che l'evento si verifica più
raramente nel gruppo trattato vs gruppo di controllo.
Analisi statistica: ODDS RATIO

Conclusioni
■ Non è etico condurre ricerca mal pianificata o mal eseguita
■ Concludere per l‟esistenza di effettive differenze significa:
■ Controllo delle cause che identificano studi mal pianificati / eseguiti
■ presenza di bias
■ scarsa / eccessiva numerosità
■ Adeguato disegno sperimentale (controllo dei bias)
■ Adeguata analisi statistica (distinguere da fluttuazioni casuali)
■ Non è etico evitare la pubblicazione dei risultati

04 studi epidemiologici_62

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