Lezione 5 Metodi dell’Epidemiologia

Lezione 5

Metodi dell’Epidemiologia

Jones Bartlett Learning Burlington, Ma., USA 2018

Riferimenti tratti da questo corso della McGill University

definizione e misure

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Immagini tratte, se non diversamente indicato, da

Barbuti – Fara – Giammanco, «Igiene», EDISES 2014

Definizione

La parola «epidemiologia» deriva dall'unione di tre parole del greco antico:

• epi (su o nel) • dèmos (popolo) • lògos (discorso o studio)

Nell'insieme, significano «studio sulla (nella) popolazione»; insomma lo studio degli eventi che riguardano salute e malattia, le loro cause, i fattori di rischio e i fattori protettivi, e le condizioni che favoriscono o ostacolano cause, fattori di rischio e fattori protettivi.

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Obiettivi dell’epidemiologia: i tipi di studi

• DESCRITTIVI: Descrivere lo stato di salute e di malattia e le condizioni di rischio di popolazioni o gruppi

• ANALITICI E SPERIMENTALI: Individuare i determinanti e i fattori che influenzano la salute e le malattie

• VALUTATIVI: Valutare l'efficacia degli interventi sanitari e fornire un supporto razionale alla gestione dei servizi sanitari (health policy)

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Key Characters of Epidemiology

• Control of health problems

tratto da Epid101

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“EXPOSOME” (“ESPOSOMA”): every exposure to which an individual is

Modeling in Epidemiology

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Computational Epidemiology

A multidisciplinary field that uses • computer science

• mathematics

• geographic information science • public health

to better understand issues central to epidemiology such as the spread of diseases or the effectiveness of a public health intervention.

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Big Data in Epidemiology

BIG DATA

raccolta di dati eterogenei, strutturati e non

strutturati, definita in termini di volume, velocità, varietà e veridicità. Per la gestione di tale mole di dati sono richieste tecnologie e metodi analitici specifici al fine di estrarre valore per

supportare differenti tipi di analisi.

Quality of Epidemiologic Data

Quality is determined by:

• Sources used to obtain the data

• How completely the data cover the reference

population

Quality of data affects:

• Permissible applications of the data

• Types of statistical analyses that may be performed

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Questions on data quality

Ask the following questions:

• What is the nature of the data, including sources and

content?

• How available are the data?

• How complete is the population coverage

(representativeness)?

• What are the appropriate and inappropriate uses of the

data?

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Representativeness

• Also known as external

validity

• Refers to the

generalizability of the

findings to the population

from which the data have

been taken

(da Epid101)

http://www.indiana.edu/~p1013447/dictionary/ext_val.htm

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Misure

Ne definiamo tre tipi:

• di frequenza: descrivono quanto c’è di un evento (malattia, fattore, condizione, etc.) = numero di portatori di virus Epatite B.

• di associazione: descrivono quanto cambia il rischio in presenza di un dato evento = probabilità di una cirrosi in portatori di virus epatite B rispetto ai sani. (sono RAPPORTI).

• di impatto = descrivono quanti casi in più (o in meno) in presenza di un dato evento = aumento di malati di cirrosi se si sospende la vaccinazione anti epatite B nella popolazione (sono DIFFERENZE).

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Numeri

• Assoluto: il più semplice ma non il più utile (morti/anno per incidente stradale = 1620 nel 2016; erano 3653 nel 2012).

• Rapporto: confronto tra due quantità (morti/anno per tumore M-F nel 2012 = 28.600 M e 9.900 F, quindi M/F = 2.77/1).

• Proporzione: sempre tra 0 e 1, permettono di confrontare la parte con l’intero, spesso anche espresse in %, (x100) o anche x1000, x10.000, x100.000 e x1.000.000.

• Tasso: rapporto tra eventi e popolazione a rischio in un dato tempo (morti tumore polmone per anno al sud, 2016 -> M = 65,8/100.000, F = 14,4/100.000 abitanti).

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Rapporto

• Ratio = Rapporto

• Si divide una quantità per un’altra • Le due possono anche essere

indipendenti

• Da esso derivano proprozione e tasso

• Es.: rapporto costo/beneficio di una terapia per la pressione espresso in Euro/mmHg di riduzione

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(stillbirth = nato morto)

Proporzione

• E’ sempre un rapporto

• Ma il numeratore è incluso nel denominatore

• Spesso riferito a 100, cioè espresso in percentuale • Es.: morti fetali su totale

gravidanze

• per avere il totale devi sommare i nati vivi e i morti in utero! • se fai x 100 esprimi in % (ovvio!)

Tasso

• E’ sempre un rapporto, ma non una proporzione

• Esprime quanto velocemente qualcosa cambia

• Il numeratore non è un

sottogruppo del denominatore • Va specificato tempo, luogo e

popolazione

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Prevalenza

E’ la più semplice misura di morbosità:

• prevalenza = il numero di eventi; è una misura «statica»,

che vale al momento in cui viene fatta. Si può calcolare

• puntuale = misura fatta in un punto solo, detta anche

«istantanea»

• periodale = misura fatta in un certo tempo, in genere

breve (es.: un mese)

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Incidenza

Incidenza: una misura di morbosità un po’ più complessa,

ma anche ricca di informazioni.

E’ il numero di nuovi casi che insorgono in un certo lasso di

tempo.

E’ una misura «dinamica».

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Tasso di incidenza

Si calcola prendendo:

• al numeratore il numero dei soggetti che hanno presentato l'evento nel periodo in studio;

• al denominatore la somma dei tempi di osservazione delle persone nel periodo in studio.

In questo modo si ottiene una misura di rischio riferita ad una unità di tempo, tipicamente «anni-persona».

Es.: 5/100.000 anni-persona vuol dire che in una popolazione di 100.000 persone si ammaleranno 5 persone ogni anno.

Incidenza cumulativa = rischio!!!

RISCHIO DI INFARTO: conoscendo età, sesso, colesterolemia, pressione arteriosa, presenza di diabete e abitudine fumatoria possiamo

determinare che rischio ha un soggetto di avere infarto nei prossimi 10 anni.

Ci basiamo su lunghi studi di popolazione: questo tipo di rischio si incrementa col passare degli anni e l’invecchiamento.

RISCHIO DI MENINGITE: ci basiamo sulla storia naturale della malattia: dopo 10 giorni dal contatto col malato il rischio diviene ZERO.

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Tasso di attacco

E’ il numero di malati tra i soggetti esposti fino all'esaurimento

dell'episodio epidemico, quando non vengono più osservati nuovi casi anche se il periodo di osservazione viene prolungato indefinitamente. In genere è utile distinguere:

• casi primari di malattia (casi indice)

• casi nei soggetti venuti in contatto con loro (casi secondari). Il tasso di attacco secondario indica la proporzione dei casi che si sviluppano per contatto con uno o più casi indice, nel periodo di incubazione della malattia.

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Mortalità, letalità, sopravvivenza e durata

Mortalità: numero di morti nella popolazione. Di fatto è una misura di INCIDENZA: tutti siamo a rischio, e ogni caso è un nuovo caso.

Letalità: rapporto tra numero di morti e numero di malati, espresso in %. E’ una PROPORZIONE.

Letalità meningite da Pneumococco: totale = 18%; > 64 anni = 30% Sopravvivenza: rapporto percentuale tra soggetti vivi e totale ad una certa distanza dall’inizio dello studio.

Durata: tempo totale tra l’insorgenza della malattia e la fine (guarigione o morte). Correla incidenza e prevalenza.

Prevalenza = Incidenza x Durata

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Tasso grezzo e tasso specifico

Tasso grezzo ("crude"): esprime tutti gli eventi che si sono verificati, in un certo periodo di tempo, nell'intera popolazione studiata, ed è la «fotografia media» di una popolazione, che contiene tutti i gruppi differenti per età, sesso, etc., tutti «fattori di bias» (confondenti). Tasso specifico: si calcola per gruppo (= sesso, età, livello socio-economico etc.).

Attenzione: a parte le analisi per genere (M/F) e fascia d’età, le altre categorizzazioni possono essere difficili da interpretare e diventare ulteriori fattori di bias!

Standardizzazione per gruppi

Se confrontiamo, ad esempio, la mortalità in differenti popolazioni quasi di certo troviamo differenti valori.

Ma la differenza potrebbe dipendere dal fatto che, ad esempio, una delle popolazioni ha una grande quota di anziani.

Lo stesso ragionamento vale per altri parametri di gruppo, non solo per l’età: sesso, esposizione lavorativa o ambientale, etc.

Allora, per rendere confrontabili i dati si ricorre alla standardizzazione, che nella forma più semplice può essere eseguita confrontando la popolazione «spacchettata» nei gruppi che la compongono.

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Esempio 1 – allevamento di pesci

Un allevatore di pesci tropicali d'acqua dolce tiene le vasche di allevamento in due diverse località, Loc-1 e Loc-2. • Tutte le caratteristiche principali

dell'allevamento sono identiche, solo i mangimi sono diversi.

• Loc-1 usa Mang-1, Loc-2 usa Mang-2. • Il problema è che in Loc-2 muoiono

molti più pesci che in Loc-1.

http://www.quadernodiepidemiologia.it/epi/freq/stn_mis.htm

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Es. 1 – la mortalità dipende dal cibo?

NO!

Se si «spacchetta» ogni

allevamento in base alle

specie allevate, viene fuori

quello che risulta nella tabella

a destra!

http://www.quadernodiepidemiologia.it/epi/freq/stn_mis.htm

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Tanichtys

Esempio 2 – Alaska vs. Arizona

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Esempio 2 – l’età distorce il dato!!!

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Esempio 2 – come evitare la distorsione

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tipi di studi epidemiologici

Classificazione

• Studi osservazionali: si basano sull'osservazione di quanto accade nella realtà, senza intervenire (rilevazione di dati sanitari, interviste con questionari, misure ambientali o individuali); sono

• descrittivi • analitici

• Studi sperimentali: si basano su interventi che modificano, in senso positivo, l'esposizione a fattori di rischio in gruppi selezionati; sono

• RCT Randomized Controlled Trial (studi randomizzati controllati) • Field Trial (studi preventivi sul campo)

• Community Trial (studi di comunità)

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Studi osservazionali

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Studi osservazionali descrittivi

Forniscono una immagine della situazione o delle condizioni presenti nella popolazione, con eventuale confronto (altri studi o più gruppi). Essi rilevano gli eventi al momento in cui si verificano, sono semplici e poco costosi; in genere si limitano a raccogliere e analizzare dati già esistenti (es.: cartelle cliniche, diagnosi, prescrizioni etc.).

Possono riguardare: • Distribuzione geografica • Andamento temporale

• Correlazione nello spazio o nel tempo (studio ecologico)

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https://it.wikipedia.org/wiki/Epatite_C

https://www.epatitec.info/patologia/epidemiologia

Studi descrittivi ecologici

• Si eseguono valutando assieme sia la distribuzione, spaziale o temporale, di un fenomeno morboso che di un fattore di rischio o protettivo.

• In questo modo si possono correlare i due indicatori. • Esempio: correlazione per

consumo di carne e incidenza di tumori per nazione (la linea 0% rappresenta la media mondiale).

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http://healthhubs.net/cancer/meat-and-cancer-country-comparisons/

Altri studi descrittivi (poco diffusi in Italia)

• Case reports: accounts of a single occurrence of a noteworthy health-related incident or of a small collection of such events. Examples:

• Bison encounters—Yellowstone National Park

• Adverse reactions due to cosmetic surgery in the United States • Imported rabid dogs

• Case series: a larger collection of cases of disease, often grouped consecutively and listing common features (i.e., characteristics of affected patients). Example: Reported cases of primary

meningoencephalitis (121 cases reported between 1937 and 2007)

• Primary exposure source: fresh water in lakes and rivers da Epid101

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Studi osservazionali analitici

Servono a valutare associazioni tra un fattore di rischio, o protettivo, e una malattia. Si possono studiare varie associazioni:

• tra diverse patologie (co-morbosità) • tra diverse condizioni di rischio

• tra diversi fattori di ricorso ai servizi sanitari, etc. Si classificano in:

• trasversali • di coorte • caso-controllo

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1. Studi analitici trasversali

In inglese «cross-sectional studies», esaminano una popolazione o uno suo campione, in un dato momento, rilevando la presenza di una o più condizioni o eventi.

Permettono di calcolare: • la prevalenza delle malattie

• la prevalenza dei fattori di rischio o protettivi • le associazioni

• tra fattori (es: glucosio e colesterolo nel sangue) • tra malattie (es.. diabete e cardiopatia ischemica)

• tra fattori e malattie (es.: colesterolo e cardiopatia ischemica)

Metodo per uno studio trasversale

Le fasi sono, di solito:

1. identificazione della popolazione da studiare («popolazione target») 2. scelta di un campione rappresentativo (campionamento statistico) 3. definizione delle variabili e degli strumenti, utilizzando il più

possibile definizioni precise e standard internazionali;

4. definizione del tempo nel quale la ricerca deve essere effettuata:

• se è un solo giorno, si parla di «prevalenza puntuale» • se è un periodo di tempo, si ha la «prevalenza periodale»

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Vantaggi e svantaggi

Vantaggi:

• sono relativamente semplici

• si svolgono in breve tempo

• richiedono un modesto impiego di risorse

Svantaggi

• valutano male malattie rare o di breve durata

• non permettono di misurare rischi o tassi

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2. Studi analitici di coorte

Detti anche «prospettivi» o «longitudinali» o «di follow-up».

Occorre arruolare un gruppo di persone con una o più caratteristiche in comune (coorte) che vengono seguiti nel tempo per valutare l'inciden-za di un fenomeno o di una malattia (evento).

La coorte comprende, in genere, DUE gruppi: • uno di soggetti esposti al fattore in studio

• uno di soggetti non esposti, per confrontare i risultati.

Nessuno dei soggetti arruolati deve avere già l’evento all’inizio dello studio (es.: colesterolo normale, M, 35-40 anni, fumatori vs. non-fum.)

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Studio di coorte prospettivo

E’ uno studio di coorte in cui si segue nel tempo una popolazione rilevando:

• l'esposizione al fattore o ai fattori in ciascun soggetto all'inizio dello studio;

• la comparsa degli eventi di interesse nei mesi e negli anni successivi all'inizio dello studio.

Esempio: Studio di Doll e Hill (1951)

• Primo studio su fumo di sigaretta e tumore del polmone

• Questionario su abitudine a fumare inviato a 34.439 medici negli anni: 1951, 1957, 1966, 1971, 1978, 1991, 2001

• Dati raccolti: mortalità per causa (schede di morte)

• Misure: tasso di mortalità totale, per causa, standardizzato per età • Risultati: sin dalla prima osservazione (1957) si evidenziava che

• i fumatori avevano più tumori e patologie cardiovascolari • vi era relazione dose-effetto (più sigarette = più danni)

• la speranza di vita media era di circa 10 anni meno dei non-fumatori

http://aulascienze.scuola.zanichelli.it/biologia-e-dintorni/2012/10/14/lanno-in-cui-la-sigarett-ha-perso-linnocenza/

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Esempio: Studio Moli-Sani

• 25,000 people living in Molise: The cohort of the Moli-sani Project recruited from about 200,000

persons, aged >=35 years, resident in the Molise region.

• Aged 35 years or more (7% over 75 yrs)

• Recruitment phase: 2005-2010 • follow-up: every 5 years

• Study duration: undefined

The “common soil” hypothesis

Cardiovascular, cerebrovascular disease and cancer are trees that embed their roots in a common ground

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Studi di coorte retrospettivo

Si basa su una coorte storica, cioè composta da persone delle quali sono disponibili i dati medici.

Esempio: studio sul rischio occupazionale

• si selezionano persone che hanno lavorato in una azienda

• si attribuisce a ciascuno il rischio legato alla mansione svolta ed alla durata di esposizione (es.: chi ha lavorato in ufficio NON era esposto ai rischi nei reparti di produzione)

• si verifica per ciascuno la mortalità o la morbosità • si calcolano i risultati

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Il rischio

L’associazione tra un fattore e un evento si misura con il confronto delle incidenze

Se i soggetti esposti hanno maggiore incidenza dei non esposti, allora hanno un rischio maggiore!

• Rischio assoluto = malati/totale per esposti e non esposti. Es.: esposti a sostanze chimiche hanno incidenza tumori 2.5% ogni anno, i non esposti 0.5%.

• Rischio relativo = rischio assoluto malati/rischio assoluto sani. Es.: rapporto tra esposti e non esposti 2.5/0.5 = 5/1 (il 500% in più!).

Incidenza cumulativa

• Il metodo più comune per misurare il rischio

• E’ sempre una proporzione, con valori da 0 a 1 (o a 100, 1000, 10.000, 100.000, 1.000.000…)

• Misurata in periodi di tempo brevi, in connessione ad un evento (es.: tossinfezione ad un matrimonio), è in pratica il tasso d’attacco

• Il problema è che sarebbe correttamente misurata solo con una

coorte fissa, cioè senza entrate o uscite, con tutti i soggetti seguiti per lo stesso tempo

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3. Studi analitici caso-controllo

Sono tipicamente studi retrospettivi: • si definisce l’evento che si vuol studiare

• si individua la popolazione, che deve contenere sia i casi che i controlli • si selezionano i casi (= soggetti con l’evento) e i controlli (= soggetti

senza l’evento)

• si sceglie il tipo di casi da selezionare:

• casi incidenti = hanno sviluppato la malattia in un tempo recente • casi prevalenti = hanno la malattia da lungo tempo

• casi deceduti = hanno sviluppato la malattia e sono morti per causa sua

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Casi incidenti, prevalenti, deceduti

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I controlli

Debbono essere confrontabili!!! Esempio:

• casi = maschi 50-69 anni, operai chimici a fine lavoro o in pensione • controlli = stesso sesso ed età, fattori di rischio e variabili individuali, e

stessa distribuzione dei casi (ricordatevi la standardizzazione!): Come selezionare i controlli?

Ricerchiamo persone che hanno lavorato come operai metalmeccanici: hanno caratteristiche simili ma non sono stati esposti agli agenti

chimici.

Odds ratio

Negli studi caso-controllo non abbiamo una popolazione da cui estraiamo i soggetti da studiare, ma solo i due gruppi formati dai soggetti: i casi e i controlli.

Quindi non possiamo calcolare incidenza e prevalenza e nemmeno il rischio assoluto e relativo.

Si usa, invece, un indicatore chiamato ODDS RATIO che è una misura di associazione tra l’esposizione al fattore di rischio e la comparsa

dell’evento.

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OR e RR: somiglianti ma differenti

L’OR (Odds Ratio) è interpretabile come il RR (Rischio Relativo):

• maggiore di 1: la probabilità di sviluppare la malattia è maggiore negli esposti al fattore di rischio, tanto più quanto è alto il valore;

• minore di 1: il fattore produce minro rischio, cioè è protettivo.

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OR e RR: differenze

• Per calcolare RR: abbiamo i dati di TUTTA la popolazione, che parte con lo stesso rischio, e nella popolazione identifichiamo i due gruppi

• Per calcolare OR: abbiamo SOLO i dati dei due gruppi studiati, conosciamo solo un quadro limitato

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Studi sperimentali

Definizione e inquadramento generale

A differenza di quelli osservazionali, prevedono un intervento attivo del ricercatore (sperimentatore) sulla realtà esistente.

Esempio: usare un nuovo farmaco ai malati di una data malattia per valutarne l'efficacia rispetto al farmaco normalmente usato, che non risolve tutti i casi ed ha alcuni effetti collaterali negativi.

Questi studi si possono eseguire:

• per valutare un intervento terapeutico (farmaco, chirurgia) • per valutare un intervento preventivo (vaccino, screening) • per valutare un intervento diagnostico (analisi, radiografia)

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Tipi di studi sperimentali

Il più classico è la sperimentazione randomizzata controllata

(randomized controlled trial, RCT), spesso denominato anche «trial clinico».

Esistono, poi, due differenti tipi di studi di popolazione: • sperimentazione sul campo (field trial)

• sperimentazione di comunità (community intervention trial).

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Trial clinico

Prevede una sperimentazione in cui la «intervention» (nuovo farmaco, terapia, analisi etc.) viene somministrata a due gruppi di soggetti: • gruppo di intervento

• gruppo di controllo

Esempio: l’intervento consiste in un nuovo farmaco contro

l’ipertensione che dovrebbe controllare la pressione con una sola dose e senza nessun effetto collaterale (mal di testa, insonnia).

• gruppo di intervento = nuovo farmaco, sconosciuto ma promettente • gruppo di controllo = farmaco tradizionale, ben conosciuto

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Osservazione e misurazione

Cosa facciamo? A ciascun gruppo:

• facciamo fare automisura della pressione tutti i giorni • facciamo un Holter pressorio ogni 2 mesi per 1 anno

• facciamo segnalare al medico episodi di mal di testa e insonnia • facciamo fare una visita di controllo ogni 4 mesi.

Alla fine confrontiamo i risultati.

Placebo

A volte il gruppo di controllo non riceve nessun trattamento.

O meglio, riceve un trattamento che sembra tale, ma non contiene alcun principio attivo.

Questo si chiama «placebo».

Lo stato di salute del paziente che ha accesso a tale trattamento può migliorare, a condizione che il paziente riponga fiducia in tale sostanza o terapia.

Questo miglioramento indotto dalle aspettative positive del paziente è detto "effetto placebo".

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Uso del placebo nei trial clinici

E’ possibile che l'effetto imputabile alle aspettative del paziente possa sovrapporsi e aggiungersi all'effetto diretto della terapia.

Allora, per distinguere tra l'effetto placebo e l'effetto diretto della terapia bisogna ricorrere ai trial clinici.

Un nuovo farmaco si giudica efficace:

• se dà risultati significativamente diversi da un placebo

• se essi sono, ovviamente, migliori rispetto al farmaco «tradizionale».

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Effetto placebo e malattie psicosomatiche

Nelle malattie psicosomatiche l’effetto placebo può arrivare all’80% del risultato.

E’ dimostrato che non si tratta solo di un effetto di suggestione ma di una risposta biochimica, ormonale e immunitaria del corpo, in risposta al significato attribuito dal soggetto all'atto terapeutico.

Questo è dovuto anche al fatto che un clima di fiducia reciproca tra paziente e terapeuta può aumentare l’efficacia della terapia ed apportare benefici al paziente stesso.

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Cieco: singolo, doppio e triplo

Il «cieco» si riferisce al fatto che uno o più degli attori coinvolti non sia al corrente del fatto che stia trattando il farmaco o il placebo.

• Singolo cieco: il paziente non sa se sta prendendo il farmaco o il placebo (es.: scatolina di pillole marcata 1 o 2)

• Doppio cieco: anche l’operatore non sa cosa sta dando al paziente e quindi non lo può influenzare con le spiegazioni e le informazioni che dà durante lo studio (es: dai al paziente X la scatolina marcata 1 o 2) • Triplo cieco: anche chi fa l’analisi dei dati non sa quale trattamento sta

valutando (es.: confronta la pressione del gruppo 1 con il 2)

RCT = RANDOMIZED Controlled (clinical) Trial

La randomizzazione, ovvero l’inserimento a caso dei pazienti nei gruppi, è una componente fondamentale di questi studi.

Essa aumenta la probabilità che altre variabili, non considerate nel disegno dello studio, si distribuiscano in maniera uniforme nel gruppo sperimentale e in quello di controllo.

In questo modo, le differenze eventualmente osservate tra i due gruppi possono essere attribuite al trattamento.

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Randomizzazione semplice e stratificata

http://www.quadernodiepidemiologia.it/epi/campion/met_cam.htm

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Altri studi sperimentali

• Studi sul campo (Field trials): interventi preventivi di vaccinazioni, screening, ecc., effettuati in condizioni operative (es.: pazienti dei medici di medicina generale), con i due gruppi ma non in cieco. • Studi di comunità (Community intervention trials): interventi di

carattere preventivo applicati a comunità intere (es.: educazione alimentare, fluorazione dell'acqua potabile per la riduzione della carie dentaria, etc.), in cui può anche non essere presente un gruppo di controllo.

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Errori in Epidemiologia

Dobbiamo, infine, ricordare che esistono DUE tipi differenti di errore da tenere in considerazione:

• errore casuale: dovuti alla variabilità casuale dei fenomeni morbosi, del campione esaminato e dello strumento di misura.

Es.: variazione nel soggetto da orario della misura, assunzione di cibo, farmaci etc.; differenza tra soggetti , per sesso, età, patologia etc.; variazione dovuta allo strumento, apparecchio di analisi, etc.

• errore sistematico (BIAS): errori nel disegno o nella conduzione degli studi o nell'analisi dei dati.

Tipi di bias

• Di selezione: inappropriata scelta dei soggetti che fanno parte del campione in studio.

• Di informazione: la raccolta dei dati relativi all'esposizione o alla malattia in studio è effettuata in modo diverso nei diversi gruppi. • Di confondimento: presenza di un fattore che "confonde", cioè

modifica, la relazione tra il fattore in studio e la condizione (malattia) di interesse. Per essere tale, occorrono due condizioni:

• deve essere un determinante della malattia in studio (di rischio o protettivo) • deve essere associato all'esposizione in studio.

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Esempio di bias di confondimento

Tra i più comuni confondenti degli studi epidemiologici vi sono: • età e sesso • residenza • livello di istruzione • stato socio-economico • abitudini di lifestyle

da Barbuti et. al. «Igiene»

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Meta-analisi ed EBM

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Revisioni della letteratura

Il rapido progresso della scienza richiede un aggiornamento continuo e obbligatorio dei professionisti (in Italia: ECM).

Tuttavia, la quantità di nuove ricerche pubblicate nelle riviste

scientifiche è così grande da richiederne necessariamente una sintesi, la più aggiornata possibile, nei vari settori del sapere medico, attraverso i vari tipi di revisione della letteratura:

• revisioni letterarie • revisioni sistematiche • meta-analisi

Revisioni

• Letterarie: editoriali, commenti o veri e propri articoli su di un argomento di cui l'autore è un esperto riconosciuto, non hanno una metodologia definita, sicché possono essere poco oggettive e non affidabili;

• Sistematiche (review): con metodologia definita per quanto riguarda la ricerca degli studi, la selezione dei lavori, l'estrazione dei dati e l'analisi dei risultati, ma non forniscono una valutazione complessiva in termini quantitativi dei dati dei singoli studi combinati insieme.

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Meta-analisi

Sono revisioni sistematiche basate su metodi statistici.

Esse combinano in termini quantitativi, i dati dei singoli studi, tratti dagli articoli selezionati, producendo stime complessive.

Non si sommano semplicemente i pazienti dei vari studi: si conserva l'effetto individuale di ciascuno studio e si usano metodi statistici che forniscono una stima combinata dell'effetto dell'intervento, con la produzione di un unico indice quantitativo che ha una maggiore precisione rispetto ai singoli studi perché riassume il risultato complessivo di tutti gli studi messi assieme.

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Il Forrest plot

E’ il tipico grafico di sintesi di una metanalisi:

• ogni linea orizzontale mostra il risultato di un singolo studio • la linea perpendicolare corrisponde a «nessun effetto»

• di solito a sinistra cadono le stime di effetto che favoriscono il trattamento sperimentale, a destra quelle a favore del trattamento standard (ma NON è sempre così)

• il quadratino nella linea indica la stima di effetto (dimens. = n. paz.) • la linea rappresenta l’incertezza dello studio (lunga = tanta)

• il rombo rappresenta la stima globale della meta-analisi

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https://figshare.com/articles/_Forest_Plot_of_Cohen_s_d_for_the_Effect_of_the_Patient_Clinician_Relatio nship_on_Healthcare_Outcomes_/992737

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EBM

Le scienze biomediche hanno cominciato ad essere tali solo a partire dal 1800, con le scoperte nel campo della fisiologia, microbiologia e patologia.

Tuttavia solo nel 1992 si parla di «Evidence Based Medicine» (EBM), cioè di medicina basata sulle prove.

In inglese «evidence» vuol dire «prova»; in italiano traduciamo non correttamente il termine in «Medicina Basata sulle Evidenze»: è una tecnica di integrazione tra la migliore conoscenza scientifica e la pratica clinica corrente

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Le 5 fasi della EBM

da Barbuti et al., «Igiene»

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Esempio

La U.S. Preventive Services Task Force utilizza la metodologia EBM per la valutazione critica della letteratura scientifica e definisce

raccomandazioni di vari livelli: • A = fortemente raccomandata • B = raccomandata

• C = non raccomandata di routine, ma applicabile in specifiche situazioni

• D = da non fare • I = prove insufficienti

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Materiale didattico

• da studiare: Barbuti – Giammanco – Fara: capitolo 7