Scelta del soggetto. Sviluppo del protocollo. Pretest e revisione del protocollo. Effettuazione dello studio. Analisi dei risultati

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2 Ciclo della ricerca Scelta del soggetto Sviluppo del protocollo Pretest e revisione del protocollo Effettuazione dello studio Analisi dei risultati Conclusioni e loro pubblicazione

3 ANATOMIA DELLA RICERCA: Di cosa è fatta FISIOLOGIA DELLA RICERCA: Come funziona

4 Anatomia della ricerca Caratteristiche Research question Disegno Soggetti Misurazioni Statistica

5 Obiettivo dello studio Research question Background Disegno Soggetti PREVALENZA INFARTO NEI FUMATORI Misurazioni Statistica

6 Caratteristiche Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Realizzabile Interessante Nuova Etica Rilevante Statistica

7 Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Inserisce la Research question nel contesto attuale e fornisce il rationale Cosa è conosciuto circa l argomento Perché la Res. question è importante Quale tipo di risposta fornisce lo studio Statistica

8 Stare a guardare Intervenire Research question Background Disegno Studi osservazionali Studi sperimentali Effettuare misurazioni 1 volta più volte Soggetti Misurazioni Statistica Studio trasversale Studio longitudinale Nel passato Nel futuro Retrospettivo Prospettico

9 Sequenza usuale degli studi Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Studio descrittivo (Es. Qual è la prevalenza dei fumatori nella popolazione?) Studio analitico (Es. I fumatori hanno una maggiore incidenza di infarto rispetto ai non fumatori?) Studio sperimentale (L abolizione del fumo riduce l incidenza di infarto?)

10 Research question Background Disegno Soggetti Scelta criteri selezione: Criteri inclusione Criteri esclusione Reclutamento Misurazioni Statistica

11 Criteri inclusione Research question Background Disegno Soggetti Definiscono le caratteristiche della popolazione target e della popolazione accessibile Per identificare Popol. Target Specificare Caratt. Cliniche Caratt. Demografiche Misurazioni Statistica Popol. Accessibile Caratt. Geografiche Caratt. Temporali

12 Criteri inclusione (Esempio) Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Popol. Target Popol. Accessibile Car. Cliniche: Ipertesi Car. Demografiche: Maschi aa Car. Geografiche: Catanzaro Car. Temporali : 10 Gen Mag.

13 Criteri esclusione Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Indicano un sottogruppo che pur avendo i criteri di inclusione potrebbe inficiare lo studio Tra questi: Sogg. che rifiutano di partecipare Sogg. che hanno alta probabilità di essere persi al follow-up Sogg. che pongono problemi etici Sogg. che non sono capaci di fornire dati richiesti Da usare con parsimonia per evitare la selezione di popolazione scarsamente rappresentativa!

14 Reclutamento Research question Scelta della popolazione accessibile Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Basata su pazienti Arruolamento non costoso e facile, ma popol. selezionata Basata su popolazione Utile per studio su salute pubblica Arruolamento difficile e costoso

15 Reclutamento Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Campionamento Necessario per l impossibilità di studiare l intera popolazione Probabilistico (Garantisce uguale probabilità di selezione ) Campion. Random semplice Campion sistematico Campion. Random stratificato Campion. Cluster Non probabilistico (Più pratico, ma meno rigoroso) Campion. Consecutivo Campion. Conveniente Campion. A giudizio

16 Reclutamento Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Campionamento probabilistico Random semplice Numerare ogni unità, quindi selezionare a caso Sistematico Selezionare attraverso un processo periodico Random stratificato Dividere la popolazione in sottogruppi ed in questo ambito selezionare a caso Cluster Selezionare a caso nell ambito di gruppi naturali della popolazione

17 Reclutamento Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Campionamento non probabilistico Consecutivo Arruolare in maniera consecutiva in un periodo di tempo Conveniente Arruolare i membri della popolazione più facilmente raggiungibili A giudizio Arruolare i membri giudicati più appropriati per lo studio

18 Scelta dei parametri da misurare Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Studi descrittivi: Variabili una alla volta Studi analitici: Correlazioni tra variabili Inserire eventuali variabili confondenti Statistica

19 Research question Background Disegno Soggetti Scelta della grandezza del campione Scelta della metodologia statistica da utilizzare Misurazioni Statistica

20 ANALOGIE TRA GIUSTIZIA E RICERCA Decisione giuria Test statistico Difesa: L imputato non ha rubato Accusa: L imputato ha rubato Standard per negare l innocenza: Oltre ogni ragionevole dubbio Giudizio corretto: Condannare un ladro Giudizio corretto: Assolvere un innocente Giudizio scorretto: Condannare un innocente Giudizio scorretto: Assolvere un colpevole Ipotesi nulla: Non associazione tra IMA e FUMO Ipotesi alternativa: Associaz. tra IMA e FUMO Standard per rigettare l ipotesi nulla: Livello di significatività statistica (α) Deduzione corretta: Associaz tra FUMO e IMA quando esiste Deduzione corretta:non associaz tra FUMO e IMA quando non esiste Deduzione scorretta (tipo I): Associaz. tra FUMO e IMA quando non esiste Deduzione scorretta (tipo II): Non associaz. tra FUMO e IMA quando esiste

21 Tipi di errore Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica S T U D I O Rigetta l ipotesi nulla Fallisce nel rigetto dell ipotesi nulla Vero nella popolazione Associazione tra FUMO e IMA Non Associaz. tra FUMO e IMA CORRETTA ERRORE TIPO I ERRORE TIPO II CORRETTA

22 Tipi di errore: come evitarli Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni α = probabilità di fare l errore di tipo I β = probabilità di fare l errore di tipo II Scegliere il minimo valore possibile di alfa e beta Statistica

23 β α

24 Relazione sample size-significatività Sample size Casi Controlli p < < < < < < <0.05

25 Determinazione grandezza campione (esempio) Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Ipotesi nulla: Il fumo non determina infarto Ipotesi alternativa: a una coda: il fumo aumenta l incidenza di IMA a due code: il fumo aumenta/diminuisce l inc. di IMA Test statistico: Chi quadrato Grandezza dell effetto: Differenza di incidenza del 30% IMA nei non FUM= 0.10; IMA nei FUM= 0.40 α (ad una coda)= 0.05 β = 0.20 Statistica

26 Determinazione grandezza campione Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni 1. Stabilire l ipotesi nulla e una ipotesi alternativa a una o due code 2. Selezionare il test statistico appropriato 3. Scegliere la grandezza dell effetto 4. Determinare α e β 5. Applicare la formula per stimare la grandezza del campione Statistica

27 Determinazione grandezza campione (tabella) Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Incidenza minore Differenza attesa Numero in alto: α = 0.05 (a una coda) β = 0.20 Numero al centro: α = 0.05 (a due code) β = 0.20 Numero in basso: α = 0.05 (a due code) β = 0.10

28 -2sd -1sd +1sd +2sd sd -1sd sd +2sd

29 Scelta test statistico Research question Variabili Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica QUALITATIVE Nominali (es. sesso) Ordinali (es.stadi) Test non parametrici Intervalli (es. col.tot) QUANTITATIVE Rapporti (es. CT/HDL) Test parametrici

30 Scelta test statistico Research question Variabili Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica INDIPENDENTE Controllata dallo Sperimentatore Es. tipo terapia DIPENDENTE Quella che risponde all intervento Es. col. tot

31 Scelta test statistico Research question Background Disegno Soggetti Misurazioni Statistica Test non parametrici Chi quadrato Binomiali esatto di Fisher Mann-Whitney U Wilcoxon Test parametrici T test Analisi varianza Regressione lineare Analisi covarianza Time series

32 Fisiologia della Ricerca Ottimizzare lo studio per ottenere validità interna ed esterna Popolazione cui si vogliono applicare i risultati Popolazione che si intende studiare Popolazione effettivamente studiata

33 Errori nella ricerca Errore nel disegno dello studio Relativi alla popolazione target Relativi alla popolazione accessibile Relativi al campione Errore nella effettuazione dello studio Random Sistematico

34 Errori nel disegno della ricerca Relativi alla popolazione target Non appropriata allo studio Relativi alla popolazione accessibile Non rappresentativa della popolazione target Relativi al campione Non rappresentativo della popolazione accessibile

35 Errori nella effettuazione della ricerca Errore random Causato da sorgenti di variazione sconosciute e casuali che hanno una uguale probabilità di alterare i dati in entrambe le direzioni Errore sistematico Causato da un errore di selezione che altera il risultato sempre nello stesso modo

36 Errori Relativi alla popolazione target Prevenzione errori disegno Strategie preventive Criteri di inclusione che comprendano età, sesso e car. cliniche di sogg. appropriati Criteri esclusione che evitino la selezione di sogg. non appropriati Valutazione alternative Criteri di inclusione che specifichino tempo e car. geografiche della popolazione Relativi alla pop. accessibile Valutazione alternative Relativi al campione Uso di campionamento probabilistico o consecutivo Uso di un campionamento conveniente Raccogliere un campione pre-test per confermare caratteristiche e disponibilità dei sogg.

37 Prevenzione errori effettuazione Errori Random Sistematici Mancata risposta Mancato contatto Rifiuto a partecipare Errori Strategie preventive Aumentare il numero dei partecipanti Considerare campionamento stratificato per aumentare di n.ro specifici sottogruppi Ripetuti tentativi o approcci alternativi Fornire spiegazioni scritte Garantire incentivi ai partecipanti Effettuare pre-test Effettuare controlli di qualità dell arruolamento

38 STUDI ANALITICI MISURARE 1 SOLA VOLTA MISURARE PIU VOLTE STUDIO TRASVERSALE STUDIO LONGITUDINALE

39 STUDIO LONGITUDINALE NEL PASSATO NEL FUTURO STUDIO RETROSPETTIVO STUDIO PROSPETTICO

40 STUDIO PROSPETTICO PRESENTE FUTURO POPOLAZIONE SENZA FATTORE DI RISCHIO CON FATTORE DI RISCHIO

41 STUDIO PROSPETTICO Vantaggi Svantaggi Elevata potenza Alto costo Durata Possibilità di includere soggetti con la malattia già presente in fase preclinica

42 STUDIO RETROSPETTIVO PASSATO PRESENTE POPOLAZIONE SENZA FATTORE DI RISCHIO CON FATTORE DI RISCHIO

43 STUDIO RETROSPETTIVO Vantaggi Svantaggi Basso costo Rapidità Scarso controllo sulla qualità delle misurazioni Dati incompleti

44 STUDIO CASO-CONTROLLO Nested PASSATO Misurazione attuale PRESENTE CON FATTORE DI RISCHIO SENZA FATTORE DI RISCHIO Contr. Casi POPOLAZIONE

45 STUDIO CASO-CONTROLLO Nested Vantaggi Svantaggi Basso costo Rapidità Controllo su qualità misurazioni Variabili confondenti Possibilità di includere soggetti con la malattia già presente in fase preclinica

46 Quando usare uno studio longitudinale Descrizione di incidenza e storia naturale Stabilire sequenza temporale tra variabili predittive e outcome Studio di malattie rapidamente fatali Studiare numerosi outcomes

47 Studio longitudinale - scelta soggetti Definizione gruppo appropriato alla research question Esclusione dei soggetti che: hanno già l outcome non svilupperanno mai l outcome

48 Studio longitudinale - follow-up Misurare outcome in maniera standardizzata e all insaputa della variabile predittiva Evitare drop-out esclusione dei sogg. che hanno tale probabilità informazioni per individuare spostamenti contatti periodici

49 STUDIO TRASVERSALE PRESENTE SENZA FATTORE DI RISCHIO POPOLAZIONE CON FATTORE DI RISCHIO

50 STUDIO TRASVERSALE Vantaggi Breve durata Basso costo Non preoccupazioni circa il follow-up Fornisce la prevalenza dei fattori di rischio Svantaggi Difficoltà di stabilire relazioni causa-effetto Non effettuabili per malattie rare Assenza notizie su storia naturale

51 Quando usare uno studio trasversale Descrizione di prevalenza Ipotizzare associazioni tra variabili predittive e outcome Descrizione della distribuzione dei fattori di rischio

52 STUDIO CASO-CONTROLLO PASSATO o PRESENTE PRESENTE CON FATTORE DI RISCHIO SENZA FATTORE DI RISCHIO Contr. Casi

53 STUDIO CASO-CONTROLLO Vantaggi Molte informazioni/ pochi soggetti Utile per generare nuove ipotesi Poco costoso Svantaggi Può studiare solo un outcome Non stima incidenza, prevalenza, rischio relativo Soggetto a bias di selezione e di misurazione di variabili

54 Quando usare uno studio caso-controllo Malattie rare Generare ipotesi per nuove malattie Spiegare epidemie inusuali

55 STUDIO SPERIMENTALE PRESENTE FUTURO POPOLAZIONE Randomiz. TRATTAMENTO PLACEBO

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