Metodologia epidemiologica e Igiene II

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1 Università Cattolica del Sacro Cuore Scuola di Specializzazione in Igiene e Medicina Preventiva e Medicina Legale Anno accademico 2011/2012 Metodologia epidemiologica e Igiene II Bruno Federico Cattedra di Igiene - Università degli Studi di Cassino b.federico@unicas.it

2 Organizzazione del corso Il corso è articolato in lezioni frontali ed esercitazioni Alcune esercitazioni saranno svolte con carta e penna È consigliabile portare con sé una calcolatrice Altre esercitazioni saranno svolte al PC col software Episheet Il materiale del corso è disponibile su

3 Programma del corso L epidemiologia clinica Diagnosi Eziologia Prognosi Terapia Applicazioni dell epidemiologia Episheet Standardizzazione Life-table

4 Problemi nella pratica clinica 1. Spiegazione del profilo clinico Dato il profilo clinico di un paziente, quale malattia ha? 2. Spiegazione della malattia Perché questa malattia si è manifestata in questo paziente in questo momento? 3. Previsione del corso della malattia Data la malattia del paziente, la sua eziologia, il suo profilo, quale sarà il futuro corso della malattia considerando anche la terapia? 4. Decisione sulla terapia 5. Terapia

5 STUDI DIAGNOSTICI

6 Ricerca in campo diagnostico Diagnosi di cancro alla prostata (CP) in pazienti con disturbi sintomatici della prostata Esami: ispezione rettale (R), antigene prostatico specifico (PSA) Obiettivo della ricerca Stimare la probabilità del CP come funzione dell ispezione rettale e del livello di antigene prostatico specifico P CP =f(r, PSA)

7 Ricerca in campo diagnostico La relazione può considerare ulteriori parametri, clinici e non clinici CP come funzione dell età, dell ispezione rettale, del livello di antigene prostatico specifico e dell esame a ultrasuoni P CP =f(age, R, PSA, US) L obiettivo è descrittivo, si vuole cioè stimare la probabilità della malattia, non cercare spiegazioni alla malattia

8 È utile il test? Sensibilità, specificità Valore predittivo di un test Rapporto di verosimiglianza (Likelihood ratio)

9 Misure di validità del test Sensibilita : la percentuale di soggetti malati che il test classifica come positivi Malati positivi / Tutti i malati P(T+ D+) Specificita : la percentuale di soggetti sani che il test identifica come negativi Sani negativi / Tutti i sani P(T- D-)

10 Malattia Presente Assente Positivo Veri positivi Falsi positivi Test Negativo Falso negativi Veri negativi

11 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive False positive a b c d False negative True negative La sensibilità, che riguarda la capacità di un test di individuare una malattia quando essa sia presente, è calcolata come a/(a+c)

12 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive False positive a b c d False negative True negative Se un test non è sensibile, mancherà di individuare la malattia in qualche soggetto malato, e questi individui appariranno nella cella c

13 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive False positive a b c d False negative True negative La specificità, che si riferisce alla capacità di individuare l'assenza di malattia quando la malattia non è presente, è calcolata come d/(b+d)

14 Present Disease Absent Positive Test Negative True positive False positive a b c d False negative True negative Se un test non è specifico indicherà falsamente la malattia in soggetti non malati, e questi appariranno nella cella b

15 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare sensibilità e specificità del test <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l

16 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare sensibilità e specificità del test Sens=731/(731+78)=0.90 <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l Spec=1500/( )=0.85

17 Valore predittivo Parametro chiave: probabilità della malattia dato il risultato del test valore predittivo del test Valore predittivo di un test positivo (VPP) Valore predittivo di un test negativo (VPN)

18 Misure di validità del test Valore predittivo del test positivo: la probabilità di essere malati dei soggetti risultati positivi al test Malati positivi / Tutti i positivi P(D+ T+) Valore predittivo del test negativo: la probabilità di essere sani dei soggetti risultati negativi al test Sani negativi / Tutti i negativi P(D- T-)

19 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare il valore predittivo di un test positivo ed il valore predittivo di un test negativo <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l

20 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare il valore predittivo di un test positivo ed il valore predittivo di un test negativo <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l VPP=731/( )=0.73 VPN=1500/( )=0.95

21 Valore predittivo e prevalenza della malattia La prevalenza della malattia nella popolazione oggetto di studio può influenzare la capacità predittiva di un test Lo stesso test, se applicato in contesti diversi (i.e. a popolazioni con prevalenza differente della malattia) può fornire risultati diversi

22 Valore predittivo e prevalenza della malattia Immaginiamo di adoperare un test (PCR) per valutare la presenza o assenza di una malattia sessualmente trasmessa, l infezione da Clamydia Questo test possiede eccellenti valori di sensibilità (97%) e di specificità (97%) Applichiamo il test in due contesti differenti Una clinica per malattie sessualmente trasmesse, in cui la prevalenza della malattia è alta (30%) Gli assistiti di un medico di famiglia, in cui la prevalenza della malattia è bassa (3%) Calcoliamo il valore predittivo positivo del test nei due contesti

23 Positive PCR Test Negative Valore predittivo e prevalenza della malattia Sexually trasmitted disease clinic (prevalence = 30%) 1000 soggetti Present Chlamydia infection Absent 300 soggetti con infezione da Clamydia 700 soggetti privi di infezione da Clamydia Calcolare il valore predittivo di un test positivo

24 Positive PCR Test Negative Valore predittivo e prevalenza della malattia Sexually trasmitted disease clinic (prevalence = 30%) 1000 soggetti Present Chlamydia infection Absent soggetti con infezione da Clamydia 700 soggetti privi di infezione da Clamydia VP+=291/(291+21)= 93%

25 Valore predittivo e prevalenza della malattia Ora applichiamo lo stesso test in un contesto in cui la prevalenza della malattia è molto più bassa rispetto a prima (3%) Calcoliamo di nuovo il valore predittivo positivo del test

26 Valore predittivo e prevalenza della malattia Positive PCR Test Negative Private practice (prevalence = 3%) 1000 soggetti Chlamydia 30 soggetti con infezione da Clamydia Positive infection Negative 970 soggetti privi di infezione da Clamydia Calcolare il valore predittivo di un test positivo

27 Valore predittivo e prevalenza della malattia Positive PCR Test Negative Private practice (prevalence = 3%) 1000 soggetti Chlamydia 30 soggetti con infezione da Clamydia Positive infection Negative soggetti privi di infezione da Clamydia VP+=29/(29+29)= 50%

28 Esercizio: drug test Immaginiamo che un test per valutare la presenza di una droga nell organismo abbia sensibilità e specificità del 99% Un azienda decide di usare questo test sui propri dipendenti, lo 0.5% dei quali fa uso della droga Qual è la probabilità che, se il test risulta positivo, il dipendente abbia assunto la droga?

29 IL LIKELIHOOD RATIO DI UN TEST DIAGNOSTICO

30 Misure di validità del test Il likelihood ratio (rapporto di verosimiglianza) associato al risultato di un test è il rapporto tra la probabilità di avere un determinato risultato se la malattia è presente diviso per la probabilità di avere quello stesso risultato nel caso la malattia sia assente LR Probabilità di trovare un risultato tra i pazienti con la malattia Probabilità di trovare lo stesso risultato tra i pazienti senza la malattia

31 Misure di validità del test Il likelihood ratio di un test positivo è il rapporto tra la probabilità di avere un risultato positivo tra chi ha la malattia diviso per la probabilità di avere un risultato positivo tra chi non ha la malattia LR P( T P( T D D ) ) Il likelihood ratio di un test negativo è il rapporto tra la probabilità di avere un risultato negativo tra chi ha la malattia diviso per la probabilità di avere un risultato negativo tra chi non ha la malattia LR P( T P( T D D ) )

32 Misure di validità del test 1- spec sens ) ( ) ( D T P D T P LR spec sens 1 ) ( ) ( D T P D T P LR

33 Likelihood ratio Varia tra 0 ed infinito Se LR>1, il test supporta la presenza della malattia Se LR<1, il test supporta l assenza della malattia Se LR=1, l utilità diagnostica del test è nulla

34 Teorema di Bayes Il likelihood ratio è utilizzato nel teorema di Bayes Esistono diverse formulazioni del teorema Odds post-test = Odds pre-test*lr L odds può essere convertito in probabilità e viceversa Probabilità post test=odds post-test/(odds post-test +1)

35 Probabilità pre e post-test Probabilità a priori (pre-test): è la probabilità che la malattia sia presente sulla base dell informazione disponibile prima di eseguire il test Probabilità a posteriori (post-test): è la probabilità che la malattia sia presente data l informazione disponibile prima del test ed il risultato del test

36 Esempio Anemia da carenza di ferro Present Absent Calcolare la probabilità di avere anemia sideropenica in caso di test positivo (ferritina <65mmol/l) <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l

37 Esempio <65mmol/l Ferritina >=65mmol/l Anemia da carenza di ferro Present Absent Sens=0.90 Spec=0.85 P=809/2579=0.32 Odds pre-test=0.32/(1-0.32)=0.47 LR+=0.90/(1-0.85)=6 Odds post-test=0.47*6=2.82 Probabilità post-test = 2.82/(1+2.82) = 0.74

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39 LA CURVA ROC

40 PSA e tumore della prostata Immaginiamo adesso di avere il risultato di un esame quantitativo Ad esempio, il valore di PSA Quale valore soglia di PSA utilizzare per evidenziare la presenza di un tumore alla prostata? Modificando il valore soglia (cut-off), otterremo diversi valori di sensibilità e specificità Cercheremo il valore soglia per cui entrambi i valori siano i più alti possibili In altre situazioni, privilegeremo l una o l altra delle due

41 Valore soglia, sensibilità e specificità

42 La curva ROC La curva ROC (receiver operating characteristic curve) è un grafico che rappresenta tutte le possibili combinazioni di sensibilità e specificità ottenibili con un test variando il criterio di positività È una rappresentazione grafica della sensibilità (o proporzione di veri positivi) rispetto alla proporzione di falsi positivi (1- specificità)

43 Sensibilità, specificità e curva ROC

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45 La curva ROC

46 Esercitazione

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49 Esercizio Sulla base della tabella seguente, calcola per ogni valore soglia di risk score la sensibilità e la specificità. Costruisci quindi una curva ROC.