Metodi Statistici in Biomedicina
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1 Dipartimento di Fisica SMID a.a. 2004/2005 Metodi Statistici in Biomedicina Prof. Sandro Squarcia tel Laboratorio di Fisica e Statistica Medica Scuola di Specializzazione in Fisica Sanitaria 17/1/2005
2 Programma del corso Introduzione alla statistica in medicina Problematica della statistica in biomedicina Analisi decisionale applicata all'epidemiologia Valutazione del rischio L analisi della sopravvivenza Curve di sopravvivenza e Log-rank test La regressione di Cox Metodo di Kaplan-Meier Studi epidemiologici Studi controllati in medicina I registri epidemiologici
3 Laboratorio Corso con (5 + 2!) Crediti Formativi Universitari Elaborazione di dati reali Trattamento e struttura dei dati Studi statistico-epidemiologici su casi di: melanoma dell occhio laparoscopia della milza problemi del sonno patologie cardiovascolari brachiterapia per la prostata Studi longitudinali (elaborazione temporale) Registro nazionale laparoscopia della milza
4 Caratteristiche peculiari Difficoltà ad interfacciarsi con i medici difficoltà ad interfacciarsi con i pazienti Per la nostra salute: necessità di avere certezze imparare a vivere con l incertezza Passaggio inevitabile della medicina da un effetto di fede assoluta nel medico ad una scienza (statistica) che si basa sui dati Analfabetismo statistico illusione della certezza, ignoranza del rischio, (comunicazione scorretta del rischio)
5 Illusione della certezza Il desiderio di sicurezza porta spesso a mentire governi su encefalopatia spongiforme bovina medici su pericoli sottostimati di analisi cliniche case farmaceutiche su effetti collaterali farmaci ditte sigarette su pericolo da fumo a questo mondo non c è niente di certo, a parte la morte e le tasse (Benjamin Franklin) Il test del DNA è sicuro! (errore umano?!) c è una concordanza casuale su su 10 6 persone una sarà concordante
6 Ignoranza del rischio Promozione della pubblica ignoranza effetto eclatante meglio di un effetto diluito aereo meno pericoloso dell auto (ma quando cade un aereo fa molto più notizia!) tabacco è causa del 80-90% di morti per il cancro al polmone (60000 persone/anno) Non volontà di essere informati me ne frego delle statistiche, perché deve capitare proprio a me! la vita è mia: fumare mi rilassa!
7 Informazione del rischio le persone con colesterolo elevato prendendo il Benstai riducono il rischio di morte del 22% medicina Benstai placebo decessi ogni 1000 persone rischio assoluto: 9/1000 = 0.9% rischio relativo: 9/41 = 22% numero di soggetti da curare: 1000/9 = 133 Probabilità condizionali (quali casi possibili?!) solo persone a rischio o tutta la popolazione
8 esame positivo esame negativo Risultati esami presenza malattia Sensibilità (veri positivi) tasso di false negatività malattia assente tasso di false positività Specificità (veri negativi) Efficienza = Sensibilità + Specificità Esempio test gravidanza falso positivo: sì, ma la donna non è incinta! falso allarme falso negativo: no! (ma c è gravidanza) test mancato
9 Occorre saper calcolare Quando è vantaggioso fare una mammografia? Tra i 40 e 50 anni la probabilità che una donna abbia il cancro al seno è del 0.8% (8 ) Se una donna ha un cancro al seno la probabilità che il mammogramma sia positivo è del 90% Se non ha il cancro al seno c è comunque una probabilità del 7% che il mammogramma risulti positivo lo stesso Una donna fa un mammogramma ed il risultato è positivo Quanto è probabile che abbia il cancro al seno?
10 Teorema di Bayes p(malattia) = p(m) = p(non_malattia) = p(s) = = p(positivo malattia) = p(p m) = 0.90 p(positivo non_malattia) = p(p s) = 0.07 p(m p) = p(p m) p(m) p(p m) p(m) + p(p s) p(s) = = = p(malattia positivo) = 9%
11 Si può essere più chiari? p(malattia) = p(m) = p(positivo malattia) = p(p m) = 0.90 p(positivo non_malattia) = p(p s) = donne 8 malate 992 sane 7 positive 1 negativa 69 positive 923 negative p(malattia test_positivo) = 7/(7+69) = 9%
12 Modalità d esame Prove pratiche in itinere Esercitazioni scritte Valutazione di esempi guidati anche a casa Esame scritto finale (Eventuale) esame orale Testi di riferimento 1. G.Gigerenzer, Quando i numeri ingannano, Cortina Editore (2002) 2. Norman-Streiner, Biostatistica, Casa Editrice Ambrosiana (2000)
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