C.I. di Metodologia clinica

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1 C.I. di Metodologia clinica I metodi per la sintesi e la comunicazione delle informazioni sulla salute Quali informazioni per la salute? I metodi per la produzione delle informazioni sulla salute Alla fine di questa lezione dovreste essere in grado di: spiegare il concetto di variabile classificare i tipi di variabile indicare i principali problemi legati al processo di misura descrivere i concetti di precisione e accuratezza della misura descrivere il significato di errore sistematico e casuale della misura 1

2 La struttura della ricerca clinica Pianificazione La domanda di studio Il fenomeno da studiare La verità Il protocollo di studio Le variabili da misurare Il fenomeno misurabile Il modo in cui raccogliamo le informazioni determina l oggetto dello studio Che cosa misuriamo? Metodologia clinica 5.1 Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati 2

3 Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati Quali informazioni raccogliere? La scelta di cosa misurare dipende dalla nostra conoscenza pregressa e da quale fenomeno vogliamo essere in grado di riconoscere Le variabili di esito (outcome) misurano il fenomeno studiato Le variabili di esposizione misurano le caratteristiche che possono spiegare l esito (individuali, sociali, ambientali) Le variabili sono spesso espressione di concetti sottostanti più complessi riduzionismo 3

4 Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati La misura Quando misuriamo attribuiamo un numero a una proprietà di oggetti o eventi (variabile) diretta (PA, colesterolo) indiretta (intelligenza, QoL, salute, qualità dell aria) Condizione necessaria è che ci sia una definizione chiara, condivisa e predefinita della proprietà da misurare Bisogna distinguere fra misurazione (i metodi e le procedure utilizzati) e misura (cioè la particolare realizzazione del processo di misura) E l obiettivo dello studio a determinare le modalità di raccolta delle informazioni 4

5 Come raccogliere le informazioni? Quale scala di misura utilizzare? Tipo di variabili Qualitative Nominale (gruppo sanguigno) Ordinale (stadio del tumore) Quantitative Discrete o di conta (numero di figli) Continue o di misura (altezza, peso) Semiquantitative o di punteggio (motivazione, voto) Tempo ad un dato evento 5

6 L indice di APGAR per la vitalità del neonato è una variabile di punteggio (semiquantitativa) Parametro 0 punti 1 punto 2 punti Battito cardiaco assente < 100 bpm > 100 bpm Respirazione Tono Muscolare Riflessi (risposta al catetere nasofaringeo) Colore della pelle assente assente (atonia) debole o irregolare flessione accennata vigorosa con pianto movimenti attivi assente scarsa starnuto, pianto vivace, tosse cianotico o pallido estremità cianotiche normale Le variabili In relazione all osservatore Oggettive Soggettive In relazione all obiettivo Esplicative (indipendenti) Risposta (dipendenti) In relazione alla struttura Esterne all osservatore Legate all osservatore Derivate ( BMI = peso [kg]/altezza [m 2 ]) Composte Esposizione Esito 6

7 L indice di APGAR per la vitalità del neonato è una variabile derivata Parametro 0 punti 1 punto 2 punti Battito cardiaco assente < 100 bpm > 100 bpm Respirazione Tono Muscolare Riflessi (risposta al catetere nasofaringeo) Colore della pelle assente assente (atonia) debole o irregolare flessione accennata vigorosa con pianto movimenti attivi assente scarsa starnuto, pianto vivace, tosse cianotico o pallido estremità cianotiche normale Variabili composte ONTARGET N Engl J Med 2008;358: Telmisartan, Ramipril, or both in patients at high risk for vascular events La misura primaria di efficacia era il tempo all evento composto da morte per cause cardiovascolari, infarto del miocardio, ictus e ospedalizzazione per scompenso cardiaco ALLHAT JAMA. 2002;288: Major outcomes in high-risk hypertensive patients randomized to Angiotensin- Converting Enzyme iihibitor or Calcium Channel Blocker vs Diuretic. La misura primaria di efficacia era il tempo all evento composto da morte per cause cardiovascolari e l infarto miocardico non fatale 7

8 Come raccogliere le informazioni? Quale scala di misura utilizzare? Quali strumenti utilizzare (es. questionari)? Gli strumenti utilizzati sono validati? Che misuriamo? Blood pressure monitoring as a mean of three measurements taken in a sitting position after 10 min of rest and with current drug regimens. Systolic and diastolic blood pressures were determined by using a mercury manometer in a sitting position after at least 5 minutes rest. Measurement was performed twice, with the mean value used for statistical analysis. 8

9 Che misuriamo? We retrospectively reviewed charts from June 1998 through to June 2003 Because of the retrospective nature of the study, BP measurements were not performed under a rigorous study protocol 9

10 Come misurare la comorbidità? Cumulative Index Rating Scale (CIRS) Patologia assente lieve moderato grave molto grave Patologie cardiache (solo cuore) Ipertensione Patologia vascolare Patologie respiratorie Occhio, Orecchio, Naso, Gola,. CIRS G - Indice di severità (media primi 13 punteggi) CIRS C - Indice di comorbidità (n patol. 3 fra le prime 13) Come misurare la comorbidità? Geriatric Index of Comorbidity (GIC) Cardiopatia ischemica o organica Patologia Insufficienza cardiaca da cause extracardiache Disturbi primitivi ritmo/conduzione Classe 4: una o più patologie di grado 4 o due o più patologie di grado 3 Classe 3: una patologia di grado 3 Classe 2: almeno una patologia di grado 2 e nessuna di grado superiore Classe 1: nessuna patologia di grado superiore a 1 10

11 Una buona variabile è Pertinente Operativa Accurata Oggettiva Riproducibile Accettabile Misurata in tutti Definita a priori o so cosa voglio misurare? o so come misurare? o sto misurando correttamente? o la misura dipende da chi misura? o misuriamo tutti la stessa cosa? o è semplice da ottenere? o ci sono dati mancanti? o sono stati fatti aggiustamenti? Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati 11

12 17/11/2012 Dov è la chiave? Dov è la chiave? 12

13 Fonti di rilevazione dei dati Correnti o Popolazione (es. ISTAT, SDO, INAIL) o Campioni (es. Registri Tumori) Mirate o Cartelle cliniche o Indagini campionarie Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati 13

14 La struttura della ricerca clinica Pianificazione Realizzazione La domanda di studio Il protocollo di studio Lo studio effettuato Il fenomeno di interesse Errori Le variabili da misurare Errori Le misure osservate La verità Il fenomeno misurabile I risultati osservati Gli errori possono intervenire in ogni fase del processo Metodologia clinica 5.1 Un fantastico errore di trascrizione 14

15 La variabilità della misura variabilità biologica tra persone diverse (inter-individuale) variabilità temporale nella stessa persona (intraindividuale) variabilità legata allo strumento di misura variabilità legata al processo di misura La variabilità della misura variabilità biologica tra persone diverse (inter-individuale) variabilità temporale nella stessa persona (intraindividuale) variabilità legata allo strumento di misura variabilità legata al processo di misura E estremamente improbabile che ripetendo la misura si abbia lo stesso risultato conclusioni inevitabilmente incerte (approssimate) Come interpretare il risultato? 15

16 Come interpretare la misura? Distribuzione delle misure nella popolazione mm Hg Distribuzione delle misure in uno stesso soggetto mm Hg La singola misura è interpretabile solo in riferimento ad una distribuzione di misure, da cui quella osservata verosimilmente deriva. m m i m m i mm Hg Variazione entro soggetto Variazione tra soggetti 16

17 Gli errori di misura Errori accidentali o casuali La variazione intorno al valore vero di misure ripetute della stessa quantità nello stesso individuo, dovuta a cause indeterminate e non controllabili. Agiscono per eccesso o per difetto con uguale probabilità. Può essere misurato con la ripetizione della misura. Precisione La concordanza di misure indipendenti di una stessa quantità ripetute nelle stesse condizioni. Indica la variabilità che ci si può aspettare fra misure della stessa quantità solo per effetto dell errore di misura Gli errori di misura Errori sistematici (bias) La variazione indotta nella stessa direzione da cause determinate o determinabili (es. deficienza del metodo di misura, sovra o sottostima dell osservatore) scostamento dal valore vero. Non viene eliminato dalla ripetizione della misura, ma solo dalla rimozione della causa che lo determina Accuratezza La concordanza delle diverse misure con il valore vero. Indica quanto correttamente le misure riflettono il valore vero, cioè quello che vogliamo misurare (es. calibrazione in laboratorio, efficacia di un trattamento) 17

18 La misura Tutte le misure sono affette da errore Tutte le misure sono più o meno approssimate; valutare una misura significa conoscerne il grado di approssimazione La qualità delle informazioni, e quindi l affidabilità delle conclusioni, dipende dal controllo sugli errori Il controllo statistico è la capacità di misurare le differenze e contenere la variabilità in un ambito ragionevole Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati 18

19 Come migliorare la qualità dei dati (prima)? Ridurre il numero di informazioni alle più importanti Limitare le informazioni potenzialmente scadenti (es. centri piccoli, informazioni complesse) Semplificare il meccanismo di raccolta dei dati Standardizzare la raccolta e il trattamento della informazioni Usare definizioni (criteri, scale) accettate e validate Motivare le scelte effettuate Formare adeguatamente i rilevatori Ripetere le misure, se possibile Procedere a controlli di qualità dei dati amministrativi Come migliorare la qualità dei dati (dopo)? Completezza dati mancanti non informativi dati mancanti informativi Correttezza controlli di plausibilità controlli di validità controlli con i documenti origine Coerenza 19

20 Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati Il flusso delle informazioni Paziente Scheda raccolta dati Archivio Risultati 1. Selezionare che cosa misurare 2. Definire le modalità di rilevazione 3. Identificare le fonti di rilevazione appropriate 4. Raccogliere i dati 5. Valutare la qualità dei dati raccolti 6. Elaborare i dati 20

21 I metodi per la produzione delle informazioni sulla salute Alla fine di questa lezione dovreste essere in grado di: interpretare correttamente tabelle e grafici interpretare le principali misure di posizione e di variabilità 21

22 Elaborare i dati (L analisi statistica) Descrizione Distribuzioni di frequenza Rappresentazioni grafiche Misure di sintesi di posizione di variabilità Le più comuni misure di posizione Media aritmetica ˆµ n i= = 1 n x i Mediana (quartili, centili) Moda Rapporti proporzioni (rischi) coesistenza (odds) E il baricentro della distribuzione dei valori Dividono la distribuzione ordinata dei valori in due (quattro, cento) parti di uguale frequenza (ranghi) E il valore più frequente Rapporto di una parte al tutto Rapporto di due quantità complementari 22

23 Distribuzione della pressione arteriosa % % Studio MONICA Popolazione generale europa anni Sistolica (mm Hg) Sistolica (mm Hg) Distribuzione della colesterolemia 23

24 Distribuzione della creatininemia N = 2,761 partecipanti allo studio Heart and Estrogen/progestin Replacement Distribuzione asimmetrica a destra moda mediana media 24

25 Distribuzione asimmetrica a sinistra moda mediana media Le più comuni misure di variabilità (dispersione) Deviazione standard ˆ σ = Varianza 2 σ = ( x ˆ µ ) n i i= 1 n 1 ( x x) n i i= 1 n Misura di quanto in media i valori osservati si discostano dalla media n-1 = gradi di libertà 25

26 Distribuzione gaussiana D.S. La distribuzione gaussiana è completamente definita da due parametri: media e deviazione standard Se la distribuzione è gaussiana, in un intervallo di ± 2 DS intorno alla media è compreso circa il 95% di tutte le osservazioni Distribuzione gaussiana µ=160 σ=8 µ=180 σ=

27 odds Distribuzioni asimmetriche 27

28 Le più comuni misure di variabilità (dispersione) Deviazione standard ˆ σ = Varianza 2 σ = ( x ˆ µ ) n i i= 1 n 1 ( x x) n i i= 1 n 1 Differenza interquartile Q 3 Q Misura di quanto in media i valori osservati si discostano dalla media n-1 = gradi di libertà Se la distribuzione è simile alla gaussiana, in un intervallo di ± 2 DS intorno alla media è compreso circa il 95% di tutte le osservazioni Indica tra quali valori è compreso il 50% centrale delle osservazioni 28

29 tamoxifen letrozole < Il box-plot può essere costruito in vari modi. Leggere sempre la didascalia Box-plot e asimmetria della distribuzione 29

30 Non unire punti relativi a modalità di variabili discrete Non è immediato riconoscere la percentuali relative a microe macro albuminuria 30