La valutazione di risultato del programma Diario della salute : raccolta e analisi dei dati

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1 La valutazione di risultato del programma Diario della salute : raccolta e analisi dei dati Elias Allara Fabrizio Faggiano Roberta Molinar Un ringraziamento particolare ad: Alberto dal Molin, Angelo Di Dio, Simonetta Cossu, Rosita Reale, Simone Tonella, Milena Zoppi

2 S t r u t t u r a d e l l a p r e s e n t a z i o n e Obiettivo dello studio Metodi dello studio Aspetti etici Registrazione dello studio Questionario Allocazione nei gruppi di studio e gestione delle rinunce Dimensione del campione Formazione degli insegnanti Analisi statistiche

3 Obiettivo dello studio di valutazione Valutare gli effetti dell intervento Diario della Salute (DDS) su Benessere psicofisico e clima di classe Stili di vita (fumo, abuso di alcol, dieta, attività fisica) e aggressività tra gli studenti frequentanti il secondo anno delle scuole secondarie di primo grado (12-13enni)

4 Aspetti etici dello studio 1 di 2 Approvazione dello studio di valutazione: 16 novembre 2012 (ratifica 212/12) dal Comitato Etico dell AO Santa Croce e Carle di Cuneo Vista la minore età, consenso informato richiesto a genitori/tutori. È stato chiarito che i dati sarebbero stati anonimi, riservati, e utilizzati solo per fini scientifici gli studenti potevano ritirarsi dallo studio in qualsiasi momento

5 Aspetti etici dello studio 2 di 2 Tutti i questionari erano anonimi e identificati da un codice auto-generato per collegare la linea di base e il follow-up indagini. (Galanti et al. 2007) Il comitato direttivo nazionale, con sede presso l'azienda Sanitaria Locale CN2 Alba- Bra, Cuneo, Italia, è stato responsabile della memorizzazione e gestione dei dati

6 Registrazione dello studio registrato 31 ottobre 2012, ultimo aggiornamento 18 gennaio 2014

7 34 domande tratte da Questionario 1 di 3 4 studi nazionali e internazionali Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) European School Survey Project on Alcohol and Other Drug (ESPAD). European Drug Addiction Prevention (EU-Dap) trial Trial Paesaggi di Prevenzione (PdP), Regione Emilia- Romagna e da scale psicometriche validate

8 Questionario 2 di 3 Fonte: IDRE-UCLA (2014). SPSS FAQ. URL: Accessed 20 Feb 2014

9 Questionario 3 di 3 Risultati della validazione del questionario Correlazione test-retest: La coerenza interna dell intero questionario è risultata di (buona coerenza)

10 Allocazione nei gruppi di studio e gestione delle rinunce Le scuole selezionate sono state accoppiate per numero di studenti e per status socio economico medio Nel protocollo è stato fortemente raccomandata l assegnazione randomizzata a gruppo di intervento o controllo Siccome solo una minoranza di scuole (8 su 62) sono stati assegnate per randomizzazione, esse sono state analizzate insieme a quelle non randomizzate Secondo il protocollo Ogni scuola rinunciataria sarebbe stata sostituita da un'altra scuola con dimensioni simili e simile status socio economico della stessa zona Ogni classe rinunciataria avrebbe potuto essere sostituita con un'altra classe della stessa scuola Entrambe le sostituzioni sarebbero state eseguite d accordo con il gruppo di coordinamento

11 Calcolo della dimensione del campione Dimensione del campione: 2 f(α,β) [π 1 (100 - π 1 )+ π 2 (100 - π 2 )]/( π 1 - π 2 ) 2 γ Indicatore Proporzione nel gruppo di controllo (popolazione stessa fascia età) (%) Proporzione attesa nel gruppo di intervento (%) Dimensione attesa del campione Benessere Fumo Abuso di alcol Esercizio fisico Dieta Ridotto consumo di frutta Ridotto consumo di verdure Aumentato introito di dolci Aumentato introito di bevande gassate Comportamento aggressivo

12 F o r m a z i o n e d e g l i i n s e g n a n t i 3 membri del gruppo di coordinamento hanno formato 125 operatori sanitari locali sono stati formati (18 in Calabria, 23 in Piemonte, 30 in Puglia, 39 in Sicilia, 15 in Veneto) Circa il 75,2 % degli operatori sanitari locali qualificati erano medici, psicologi, infermieri, o educatori. Gli operatori hanno formato 191 insegnanti di scuola media (32 in Calabria, 46 in Piemonte, 25 in Puglia, 68 in Sicilia, 20 in Veneto). Il numero di sessioni di formazione è variato da uno a quattro sessioni. 190 su 191 insegnanti qualificati (99,5 %) hanno implementato l'intervento agli studenti.

13 Analisi statistica 1 di 3 Tipi di variabili di esito 1. Categoriche, es. 2. Continue, es. scale aggregate come

14 Analisi statistica 2 di 3 Misure di effetto utilizzate: 1. Per variabili categoriche Odds Ratio (OR) Odds = casi / non casi. Es., fumatori / non fumatori. Se in un gruppo di 10 persone 1 fuma e 9 non fumano, gli odds di fumatori saranno 1/9 = 0.11 = 11% Odds ratio = rapporto tra odds. Scopo: confrontare gruppi Es., se gli odds di fumatori in un altro gruppo sono 2/8 = 25%, gli odds di fumo nel primo gruppo sono meno della metà rispetto a quelli del secondo gruppo (OR=0.11/0.25= 0.44). Di solito si usa il gruppo di intervento al numeratore (come il primo gruppo dell esempio), e quello di controllo al denominatore (come il secondo gruppo dell esempio), perciò si ha quest interpretazione: OR = 1 nessuna differenza OR < 1 % maggiori nel gruppo di controllo OR > 1 % maggiori nel gruppo di intervento 2. Per variabili continue Differenza tra medie (Mean difference, MD)

15 Analisi descrittive Analisi statistica 3 di 3 1. Per variabili categoriche: tabulazioni e calcolo di percentuali 2. Per variabili continue: calcolo di medie e deviazione standard Analisi con modelli di regressione: modelli di regressione multilivello con scuola come intercetta random, in modo da tenere conto della struttura gerarchica del database (studenti dentro stessa scuola sono più simili), pur calcolando effetto generale dell intervento per variabili categoriche: mixed effects ordered logistic regression; per variabili continue: mixed effects linear regression aggiustamento per valore della variabile al preintervento, sesso, età, status socio economico, nazionalità genitori

16 Fonte: Accessed 20 Feb 2014

17 Analisi descrittive Analisi statistica 3 di 3 1. Per variabili categoriche: tabulazioni e calcolo di percentuali 2. Per variabili continue: calcolo di medie e deviazione standard Analisi con modelli di regressione: modelli di regressione multilivello con scuola come intercetta random, in modo da tenere conto della struttura gerarchica del database (studenti dentro stessa scuola sono più simili), pur calcolando effetto generale dell intervento per variabili categoriche: mixed effects ordered logistic regression; per variabili continue: mixed effects linear regression aggiustamento per valore della variabile al preintervento, sesso, età, status socio economico, nazionalità genitori