SMID a.a. 2005/2006 Corso di Statistica per la Ricerca Sperimentale Decisioni cliniche 16/1/2006
Applicazioni in fisica medica Problematica dell analisi statistica di dati clinici
Studi e applicazioni Elaborazione di immagini cliniche (NMR/PET) diagnosi precoce del morbo di Alzheimer Studi longitudinali (elaborazione temporale) melanoma dell occhio Modellistica fisico-clinica problematica del sonno Registro nazionale chirurgia laparoscopica della milza Studi statistico-epidemiologici (studi descrittivi e inferenziali) su casi: patologie cardiovascolari brachiterapia per la prostata tutti gli studi precedenti
Analisi di studi medici 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 problemi di riservatezza e privatezza 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)
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 1000000 su 10 6 persone una sarà concordante
Ignoranza del rischio Promozione della pubblica ignoranza effetto eclatante meglio di un effetto diluito l aereo è meno pericoloso dell auto (ma quando cade un aereo fa molto più notizia!) il tabacco è causa del 80-90% di morti per il cancro al polmone (60000 persone/anno) ma Non volontà di essere informati me ne frego delle statistiche, perché deve capitare proprio a me! la vita è mia: fumare mi rilassa!
Informazione del rischio le persone con colesterolo elevato prendendo il Benstai riducono il rischio di morte del 22% medicina decessi ogni 1000 persone Benstai 32 placebo 41 9 rischio assoluto: 9/1000 = 0.9% rischio relativo: 9/41 = 22% numero di soggetti da esaminare: 1000/9 = 133 Probabilità condizionali (quali casi possibili?!) solo sulle persone a rischio o su tutta la popolazione
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
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?
Teorema di Bayes p(malattia) = p(m) = 0.008 p(non_malattia) = p(s) = 1-0.008 = 0.992 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) = 0.90 0.008 0.90 0.008 + 0.07 0.992 0.0072 = = 0.0939 0.0766 p(malattia positivo) = 9%
Si può essere più chiari? p(malattia) = p(m) = 0.008 p(positivo malattia) = p(p m) = 0.90 p(positivo non_malattia) = p(p s) = 0.07 1000 donne 8 malate 992 sane 7 positive 1 negativa 69 positive 923 negative p(malattia test_positivo) = 7/(7+69) = 9%
Comunicazione Importanza di riuscire a dare: la maggior informazione possibile nel modo più chiaro possibile Occorre specificare: il contesto in cui i dati sono stati acquisiti i metodi statistici utilizzati tutta l informazione necessaria per poter riprodurre i risultati presentati G.Gigerenzer, Quando i numeri ingannano, Cortina Editore (2002)