RILEVAMENTO DELLA PREVALENZA

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1 RILEVAMENTI - Servono per ottenere informazioni sulla malattia nella popolazione - I rilevamenti prevedono il conteggio dei membri di un aggregato di unità e la misura delle loro caratteristiche - In epidemiologia il rilevamento più frequente è la stima della prevalenza

2 RILEVAMENTO DELLA CENSIMENTO PREVALENZA rilevamento della variabile allo studio su TUTTA la popolazione determina esattamente la distribuzione della variabile (malattia) CAMPIONE rilevamento effettuato su un numero di soggetti rappresentativo della popolazione stima della distribuzione della variabile (malattia)

3 RILEVAMENTO DELLA PREVALENZA Può essere effettuata: a campione singolo sia per determinare la prevalenza sia per determinare se una malattia è presente o meno in un gruppo di animali tipico delle indagini epidemiologiche due campioni per comparare i livelli di prevalenza tre o più campioni

4 Vantaggi e limiti del campionamento VANTAGGI Risparmio di tempo e lavoro Informazioni più appropriate Indispensabile nei controlli distruttivi SVANTAGGI Errori campionari Rischio di non rilevare comportamenti o valori con bassa frequenza nella popolazione

5 Raccolta delle informazioni Esistono due modi principali di raccogliere le informazioni : Raccolta passiva Raccolta attiva I due sistemi non sono fra loro alternativi, ma debbono essere usati entrambi ed integrati tra loro

6 Raccolta passiva delle informazioni I dati vengono raccolti nel corso di attività routinarie VANTAGGI Il costo della raccolta dei dati è molto basso Grandi quantità di dati possono affluire al sistema SVANTAGGI La sensibilità e la specificità del sistema sono sconosciute Sono necessarie periodiche valutazioni del sistema La raccolta passiva delle informazioni avviene su base continua E la principale fonte di informazioni per i sistemi informativi sanitari

7 Raccolta attiva delle informazioni I dati vengono ricercati e raccolti attivamente VANTAGGI L affidabilità dei dati raccolti è misurabile e predeterminabile La raccolta attiva dei dati è specifica e più sensibile della raccolta passiva SVANTAGGI La raccolta attiva dei dati è molto costosa Solo poche informazioni preselezionate possono affluire al sistema La raccolta attiva avviene spesso su base campionaria E adatta per indagini ad hoc

8 Le indagini ad hoc vengono effettuate per: Valutare l efficacia dei sistemi di raccolta passiva dei dati Nel corso di studi pilota, per valutare se un fenomeno emergente merita o meno l istituzione di un sistema routinario di raccolta delle informazioni Quando è impraticabile (o non economicamente vantaggiosa) la raccolta delle informazioni sull intera popolazione

9 CAMPIONAMENTO: Definizioni Popolazione e Campione Da un punto di vista statistico Popolazione: Un insieme di misurazioni, finito o infinito, esistente o concettuale Campione: Un sottoinsieme di misurazioni scelto all interno della popolazione e usato per stimarne i parametri Da un punto di vista epidemiologico Popolazione: Un complesso di individui (o aggregati di individui) classificabili secondo uno o più criteri omogenei (residenza, indirizzo produttivo, struttura genetica, ecc.) Campione: Un sottoinsieme della popolazione usato per raccogliere informazioni sulla popolazione

10 CAMPIONAMENTO: Definizioni Popolazione target è la popolazione di cui è richiesta l informazione (popolazione a rischio) Popolazione studiata è la popolazione dalla quale verrà estratto il campione da studiare Strato è costituita da unità elementari indivisibili insieme delle unità elementari raggruppate per caratteristiche comuni Unità campionaria rappresenta l oggetto del campionamento

11 UNITA CAMPIONARIA Può essere i singoli animali gli allevamenti le regioni Unità epidemiologica gruppo di animali nel quale la trasmissione e la persistenza dell infezione assumono rilevanza epidemiologica Nel caso di malattie infettive è utile che unità campionaria e unità epidemiologica coincidano

12 OBIETTIVO DEL CAMPIONAMENTO Fornire una stima senza errori della variabile che si vuole misurare nella popolazione Gli errori pregiudiziali che si possono commettere sono: legati al settore in cui si procede al campionamento legati al grado di conoscenza della popolazione Lista incompleta Informazioni obsolete la procedura di campionamento non è casuale Questi errori non possono essere compensati aumentando la grandezza del campione

13 Progettare un campionamento Occorre definire: Obiettivi del campionamento Popolazione target criteri di ammissione criteri di stratificazione criteri di allocazione Tipo di campionamento Dimensioni del campione Momento del campionamento

14 Obiettivi Devono essere: Definiti in precedenza Espliciti Definiti con precisione e chiaramente Raggiungibili Misurabili La definizione degli obiettivi nel caso di un campionamento deve essere molto più precisa rispetto ad un censimento perché la definizione qualitativa e quantitativa del campione è strattamente dipendente dagli obiettivi scelti

15 Esempi di obiettivi Errati Sapere quali malattie animali sono presenti nel territorio di una USL Sapere se la malattia X è presente nella popolazione Y di una certa USL Corretti Rilevare se la malattia X è presente nella popolazione Y di una certa USL con un valore di prevalenza superiore ad un minimo stabilito come soglia

16 Popolazione bersaglio del campionamento I criteri di ammissione dipendono strettamente dagli obiettivi prefissati...cioè... I criteri secondo i quali ciascun individuo può/non può entrare a far parte del campione dipendono strettamente dagli obiettivi prefissati

17 ESEMPIO OBIETTIVO Determinare la presenza di mercurio nel pescato nazionale Determinare la presenza di mercurio nei prodotti ittici importati, per compararla con il pescato nazionale CRITERIO Tutte le specie ittiche rilevanti nel pescato nazionale, proporzionalmente al loro peso nell ambito della produzione nazionale Tutte le specie ittiche importate in misura rilevante, proporzionalmente al loro peso nell ambito delle importazioni

18 TIPI DI CAMPIONAMENTO Casuale semplice Casuale Sistematico Stratificato A cluster

19 CASUALE SEMPLICE Lista di tutti gli animali e selezione mediante numeri casuali dei soggetti del campione Può essere fatto anche usando tabelle di numeri casuali o randomizzazioni al computer bisogna conoscere esattamente la grandezza della popolazione

20 CAMPIONAMENTO CASUALE SISTEMATICO Si definisce un passo di campionamento k=n/n dove: N è la dimensione della popolazione target n è la dimensione del campione che si vuole ottenere Si estrae un animale ogni k Il primo animale si sceglie a caso tra 1 e k

21 CAMPIONAMENTO CASUALE SISTEMATICO Vantaggi Non è necessario conoscere in anticipo la popolazione, basta saperne la grandezza E appropriato per situazioni in cui le unità della popolazione si presentano in successione temporale (accettazioni in un laboratorio, in un macello, transiti ai confini, ecc.) Svantaggi Non è applicabile se la caratteristica da campionare presenta una qualche ciclicità coincidente con k k=5

22 CAMPIONAMENTO STRATIFICATO Si ottiene dividendo la popolazione in strati e da ognuno di questi si selezionano le unità campionarie con il metodo casuale o sistematico Il numero delle unità campionarie per ciascuno strato può essere o meno proporzionale all entità dello strato rispetto alla popolazione Le misure scelte come strati (età, sesso, razza, origine geografica, ampiezza dell allevamento, ecc.) devono essere rilevanti per l indagine

23 CAMPIONAMENTO STRATIFICATO Vantaggi Permette di avere un campionamento rappresentativo di tutti gli strati costituenti la popolazione Permette di trarre inferenze anche relativamente ai singoli strati che costituiscono la popolazione Aumenta la precisione delle stime Svantaggi Occorre conoscere in anticipo l effetto delle caratteristiche in base alle quali si effettua la stratificazione

24 A CLUSTER Quando gli strati sono definiti secondo la collocazione geografica (nazioni, regioni, paesi) Può essere: singolo tutti gli animali del cluster vengono campionati a due stadi si seleziona un campione di cluster (unità primarie) e di ogni cluster selezionato si prelevano alcuni animali (unità secondarie) multistadio si selezionano gruppi di popolazione, si effettua un sub-campionamento e quindi si selezionano i soggetti da campionare p.e.: campionamento delle regioni, selezione delle aziende in ogni regione, quindi delle vacche in ogni azienda

25 LA GRANDEZZA DEL CAMPIONE Dipende da considerazioni non statistiche e statistiche disponibilità di manodopera e facilità di accesso alle unità campionarie la precisione della stima e della prevalenza attesa

26 Dimensioni del campione Possiamo avere due tipi di campionamento: Per misurare variabili dicotomiche Presenza/assenza di una malattia Presenza/assenza di sostanze proibite Per misurare variabili continue Quantità di mercurio assunta con la dieta Presenza di residui di antibiotici NB: in entrambi i casi, la dicotomizzazione sulla base dei limiti di legge farebbe perdere informazione

27 Dimensione del campione per rilevare un evento se questo è presente nella popolazione ad un livello minimo P (Livello di confidenza = 95%) GRANDEZZA DELLA POPOLAZIONE 0,50% 1,00% 2,00% 5,00% 10,00% INFINITA

28 Dimensione del campione per rilevare un evento se questo è presente nella popolazione ad un livello minimo P ((Livello di confidenza = 99%) GRANDEZZA DELLA POPOLAZIONE 0,50% 1,00% 2,00% 5,00% 10,00% INFINITA

29 che deriva da: n N D D * Per popolazioni finite: D=soggetti malati nella popolazione e N=grandezza popolazione n p log log 1 1 Per popolazioni infinite:

30 Ampiezza del campione necessario per la stima della prevalenza di una infezione con livello di confidenza 95% Popolazione di dimensioni infinite LIVELLO DI ACCURATEZZA DESIDERATO PREVALENZA ATTESA NELLA POPOLAZIONE 1,00% 2,00% 5,00% 8,00% 10,00% 5% % % % % %

31 Ampiezza del campione necessario per la stima della prevalenza di una infezione con livello di confidenza 99% Popolazione di dimensioni infinite LIVELLO DI ACCURATEZZA DESIDERATO PREVALENZA ATTESA NELLA POPOLAZIONE 1,00% 2,00% 5,00% 8,00% 10,00% 5% % % % % %

32 che deriva da: n z * p* 1 p 2 2 E p=prevalenza attesa nella popolazione E=errore massimo ammesso nella stima della prevalenza z=1,96 per 95% z=2,575 per 99%

33 Variabili continue Ampiezza del campione necessario per stimare un valor medio con una certa precisione in relazione alla variabilità della popolazione Precisione della stima della media rispetto alla Deviazione Livello di standard confidenza ±10% ±20% ±30% ±50% ±100% 95% % n 1, 96 E 2 Livello di confidenza = 95% n 2, 64 E 2 Livello di confidenza = 99%

34 Momento del campionamento Dipende da: Obiettivo del campionamento Tipo di studi Trasversale Longitudinale Fenologia dell evento studiato, a sua volta in relazione a: Biologia dell ospite Biologia del parassita Tempi zootecnici Opportunità logistica

35 POSSIBILI ERRORI NEL CORSO DI UN CAMPIONAMENTO

36 Nel corso di un campionamento possono verificarsi differenti tipi di errori che possono compromettere i risultati ottenuti

37 Errore casuale E la divergenza, dovuta solamente al caso, tra un osservazione effettuata su un campione ed il vero valore nella popolazione da cui è stato estratto il campione Porta a una mancata precisione nei risultati ottenuti Errore casuale

38 Errore casuale Può derivare da: Campionamento: Numero di unità campionarie (calcolabile) Errore intrinseco al fatto di usare un campione (non calcolabile) Misurazione Legato all uomo Ripetendo il campionamento o la misurazione l errore varierà ogni volta

39 BIAS E un qualunue errore sistematico effettuato nel corso della progettazione, conduzione o analisi di uno studio epidemiologico che rendono i risultati non validi Questo tipo di errore è chiamato distorsione o bias Errore sistematico

40 TIPI DI BIAS BIAS di selezione BIAS di misurazione BIAS legati ad interviste BIAS cronologici BIAS da fattori confondenti

41 BIAS di selezione Le unità che costituiscono la popolazione hanno probabilità diverse di essere selezionate per entrare a far parte del campione

42 BIAS di misurazione Animali malati vengono classificati come negativi Animali sani vengono classificati come positivi Dipende dalle caratteristiche di sensibilità e specificità del test impiegato

43 BIAS da interviste Le opinioni dell intervistatore o di chi ha redatto le domande del questionario determinano una scarsa accuratezza dei dati raccolti Validità delle risposte BIAS cronologici Perdita di unità campionarie