16/04/2015. L epidemiologia osservazionale può essere classifica anche in base al tipo di dati che raccoglie. Studi osservazionali: studi analitici

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1 Le inchieste epidemiologiche, a seconda della posizione assunta dal ricercatore nei confronti della realtà allo studio, possono essere distinte in osservazionali e sperimentali EPIDEMIOLOGIA Studi osservazionali: studi analitici OSSERVAZIONALE SPERIMENTALE DESCRITTIVA ANALITICA L epidemiologia osservazionale può essere classifica anche in base al tipo di dati che raccoglie DATI AGGREGATI ECOLOGICI OSSERVAZIONALI TRASVERSALI DATI INDIVIDUALI CASO-CONTROLLO ANALITICI PER COORTE Rivelano la frequenza e la distribuzione di eventi sanitari in popolazioni o gruppi di individui (mortalità, morbosità, natalità, ecc. ) Sono importanti perché: richiamano l attenzione sulle caratteristiche degli individui che hanno maggior rischio di contrarre una malattia, su dove e quando questa potrà manifestarsi forniscono informazioni essenziali per la programmazione delle strutture sanitarie rappresentano la tappa fondamentale per procedere alla formulazione di ipotesi eziologiche che andranno poi verificate attraverso studi epidemiologici analitici 1

2 La correlazione è un valore che esprime la relazione lineare tra due variabili quantitative Generalmente si indica con r e varia tra -1 e 1 Si rappresenta graficamente sul grafico di dispersione : piano cartesiano in cui i valori di una variabile compaiono sull asse orizzontale e quelli dell altra variabile sull asse verticale i dati riferiti a ciascuna unità vengono rappresentati sul grafico come un punto di coordinate pari ai valori delle due variabili rilevate per quella unità Quando la nuvola di punti è inclinata verso l alto, da sinistra a destra, vi è una relazione crescente : le variabili sono direttamente proporzionali Quando la nuvola di punti è inclinata verso il basso, da sinistra a destra, vi è una relazione decrescente : le variabili sono inversamente proporzionali Quando la nuvola di punti è sparsa, ossia vi sono dei punti in tutti i quadranti, vi è assenza di correlazione -1<r<-0,5-0,5<r<0,5 0,5<r<1 Correlazione alta e negativa Assenza di correlazione Correlazione alta e positiva Indagine condotta in Cina nel 1987 Studio ecologico di correlazione tra tassi di mortalità per tumore all esofago e quantità di sale venduto (ipotizzato come fattore di rischio) Correlazione evidente e statisticamente significativa ma la conferma dell ipotesi potrà avvenire solo dopo studi analitici Un campione rappresentativo di una popolazione viene esaminato in un preciso istante al fine di determinare: lo stato di salute/malattia l esposizione ad un particolare fattore di rischio la presenza di qualsiasi altra condizione L indagine di prevalenza trova scarse applicazioni per: malattie o condizioni rare (dove occorrerebbe esaminare un campione molto vasto per trovare pochi casi) malattie di breve durata (in quanto identificherebbe solo i casi con malattia in quello specifico momento) 2

3 Esempio di studio trasversale Scopo: investigare la relazione tra valori serici di omocisteina, folati, vitamina B12 e disturbi cognitivi nell anziano Gli studi ecologici e trasversali rispondono alle domande: cosa, chi, quando, dove? Gli studi analitici forniscono indicazioni anche sul Perché? L epidemiologia analitica indaga l eventuale relazione causa-effetto esistente fra fattori di rischio e malattie Risultati Con questi studi è possibile valutare la forza di una associazione 3

4 Si tratta tipicamente di studi retrospettivi malattia malattia Il disegno dello studio caso-controllo prevede che si considerino sempre due gruppi di soggetti: uno di malati o affetti dalla particolare condizione in studio (CASI) Retrospettivi Caso-controllo studio Prospettici Per Coorte uno di soggetti aventi le stesse caratteristiche dei primi, dai quali differiscono solo per non essere affetti dalla malattia (CONTROLLI) I casi non costituiscono un campione randomizzato di tutti gli esistenti ma è fondamentale che i controlli abbiano le stesse caratteristiche individuali dei casi (tranne la malattia) Si valuta quindi la frequenza con cui il fattore di rischio è distribuito nei due gruppi NON si fa CAMPIONAMENTO La scelta dei malati è obbligata dalla presenza della malattia Possibilità di scelta dei controlli: Matching - per ogni malato si seleziona una persona che abbia le stesse caratteristiche ritenute importanti per l'indagine (età, sesso, luogo di nascita, condizione sociale ecc.) ma che non sia affetto dalla malattia considerata oppure portatore di condizioni correlate alla malattia stessa Appaiamento di gruppo - si seleziona un gruppo di controllo che, globalmente, abbia caratteristiche simili a quelle dei casi (stessa età media, stesse percentuali delle varie condizioni sociali, ecc.) tranne che la malattia o condizioni correlate con essa. Generalmente viene reclutato un controllo per ogni caso, ma in alcune circostanze (ad esempio con un numero di casi limitato) si possono selezionare due o quattro controlli La raccolta dei dati anamnestici deve avvenire in modo identico per i due gruppi e può consistere in: una revisione di cartelle cliniche un intervista (questionario, recall 24 ore, ecc) ai partecipanti allo studio un intervista a parenti, qualora i casi siano persone decedute o in condizioni tali da non poter rispondere (malati gravi, bambini) 4

5 Nello studio caso-controllo ci si chiede: Vediamo se (e quanto) la probabilità di trovare soggetti esposti al fattore di rischio è maggiore fra i malati rispetto alla popolazione sana Esposti Non esposti Casi (persone malate) Un associazione tra malattia e fattore di rischio è presente quando la percentuale degli esposti tra i casi è significativamente maggiore di quella degli esposti nel gruppo di controllo L associazione tra l esposizione ad un presunto fattore di rischio e la malattia viene misurata mediante il calcolo del rapporto di probabilità: ODDS RATIO (OR) Esposti Non esposti TEMPO Direzione dell indagine Controlli (persone sane) Popolazione E+ E- M+ a c M- b d OR = a x d c x b OR>1 OR=1 OR<1 La probabilità di osservare il fattore di rischio é maggiore nel gruppo dei soggetti malati rispetto ai soggetti controllo. Tanto più elevato é il valore di OR, tanto più forte è l associazione Assenza di associazione fattore di rischio-malattia La probabilità di osservare il fattore di rischio é maggiore nel gruppo dei soggetti controllo rispetto al gruppo dei soggetti malati, pertanto non si tratta di un fattore di rischio ma di un fattore protettivo Nel tentativo di indagare la possibile correlazione tra utilizzo di lampade abbronzanti ed insorgenza di melanoma è stato condotto uno studio epidemiologico reclutando 600 soggetti con diagnosi di melanoma e 600 soggetti sani. Dopo intervista attraverso un apposito questionario è emerso quanto segue: tra i soggetti malati 250 non erano utilizzatori di lampade abbronzanti mentre i restanti si erano sottoposti a lampade per un tempo compreso tra le 5 e le 10 ore/anno; tra i soggetti sani 300 non erano utilizzatori di lampade abbronzanti, 300 ne avevano fatto uso per un tempo compreso tra le 5 e le 10 ore/anno. Calcolare il valore di OR e commentare il risultato ottenuto. 5

6 Melanoma+ Lampade Lampade Melanoma Uno studio vuole valutare se consumo di caffè (esposizione) e infarto al miocardio (evento) sono associati. Vengono selezionati soggetti con scarso consumo (< 3 tazzine/die) e con alto consumo (> 3 tazzine/die) di caffè. Tra gli alti consumatori di caffè, 78 avevano avuto un infarto, mentre erano solo 48 gli infartuati tra gli bassi consumatori di caffè. Calcolare il valore di OR considerando il consumo di caffè come un possibile fattore di rischio per l infarto OR = 350 x 300 = 1,4 250 x 300 Caffè + Caffè - Infarto Infarto Nello stesso studio è stato indagato anche il numero di fumatori e i casi di infarto che si sono verificati tra i fumatori e i non fumatori. Ne è risultato quanto segue: sia i fumatori che i non fumatori erano tra i fumatori 98 soggetti avevano avuto un infarto tra i non fumatori 28 soggetti avevano avuto un infarto Calcolare il valore di OR considerando il fumo di sigarettacome un possibile fattore di rischio per l infarto OR = 78 x 1352 = 1,66 48 x

7 Fumo + Infarto + 98 Infarto Con gli studi caso/controllo si può anche analizzare la presenza di fattori confondenti, il prossimo esercizio ne è un esempio Fumo OR = 98 x 1372 = 3,69 28 x 1302 Gli sperimentatori hanno quindi deciso di stratificare i soggetti in base al fumo ottenendo quanto segue: dei fumatori: FUMATORI Infarto + Infarto avevano un alto consumo di caffè e di questi 70 avevano avuto un infarto Caffè consumavano poco caffè e e di questi 28 avevano avuto diagnosi di infarto dei non fumatori: Caffè avevano un alto consumo di caffè e di questi 8 avevano avuto un infarto consumavano poco caffè e di questi 20 avevano avuto diagnosi di infarto Calcolare i valore di OR stratificando la popolazione per il fumo di sigaretta e considerando il consumo di caffè come un possibile fattore di rischio per l infarto Cosa si può concludere? OR = 70 x 372 = 1,00 28 x 930 7

8 NON FUMATORI Tenendo costante il fumo l effetto del caffè scompare Infarto + Infarto - Caffè Caffè OR = 8 x 980 = 1,00 20 x 392 Con gli studi caso/controllo si può anche analizzare la presenza di relazioni dose/risposta, il prossimo esercizio ne è un esempio Sono stati analizzati 1357 soggetti con diagnosi di tumore al polmone ed altrettanti soggetti sani. Ad ognuno è stato chiesto di compilare un questionario per conoscere le abitudini fumatorie. È emerso che tra i casi solo 7 erano non fumatori e che 1350 erano fumatori. Di questi 565 fumavano da 1 a 14 sigarette al giorno, 445 ne fumavano da 15 a 24, i restanti ne fumavano più di 25. Tra i controlli, invece, 61 erano non fumatori e 1296 erano fumatori. Di questi 706 fumavano da 1 a 14 sigarette al giorno, 408 ne fumavano da 15 a 24, i restanti ne fumavano più di 25. Calcolare i valori di OR in base al numero di sigarette fumate al giorno 8

9 Tumore polmone + Tomore polmone - Fumo OR tot = 1350 x 61 = 9, x 7 Sigarette OR 1-14 = 565 x 61 = 6, x 7 Sigarette Sigarette > OR = 445 x 61 = 9, x 7 Fumo OR >25 = 340 x 61 = 16, x