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Obiettivi del corso di Statistica Medica. (Lo studente,alla fine del corso, deve raggiungere quattro obiettivi e quindi sapere… e saper fare …)

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Presentazione sul tema: "Obiettivi del corso di Statistica Medica. (Lo studente,alla fine del corso, deve raggiungere quattro obiettivi e quindi sapere… e saper fare …)"— Transcript della presentazione:

1 Obiettivi del corso di Statistica Medica. (Lo studente,alla fine del corso, deve raggiungere quattro obiettivi e quindi sapere… e saper fare …)

2 Obiettivo#1 (Assumere informazioni) Valutare lattendibilità dei metodi di raccolta dati e tecniche di misura. 1 Illustrare il concetto di attendibilità di una misura. 2 Fornire esempi di cause di errori sistematici ed errori casuali. Prendere coscienza della Variabilità 3 Fornire esempi di variabilità dei caratteri quantitativi entro individuo e tra individui. 4 Fornire esempi di associazione tra caratteri quantitativi. Interpretare i diagrammi di dispersione. Calcolare quantità atte a misurare lassociazione tra due caratteri quantitativi. 5 Conoscere il significato di centile di una distribuzione. Apprendere i Metodi descrittivi della variabilità 6 Interpretare le rappresentazioni grafiche di una distribuzione. 7 Illustrare i concetti di valore medio, dispersione e forma di una distribuzione. Calcolare i principali indici di posizione e dispersione di una distribuzione. Apprendere i metodi di rilevazione dati antropometrici e biochimici 8 Conoscere il significato degli indici di accuratezza e di precisione delle misure. 9 Utilizzare tecniche grafiche per confrontare due metodi di misura. Apprendere i Metodi descrittivi di frequenza di malattia in epidemiologia 10 Illustrare il significato di proporzione, rapporto, tasso e del concento di prevalenza ed incidenza Interpretare i dati di popolazione mediante il modello normale 11Descrivere le caratteristiche del modello gaussiano di distribuzione degli errori di misura.

3 Obiettivo#2 (Prendere decisioni) Valutazione della attendibilità di un test diagnostico 12 Descrivere i criteri di scelta di un gruppo di riferimento (come si definiscono i valori normali) 13 Illustrare il con­cetto di distribuzione dei valori di riferimento. 14 Confrontare il valore di un marker diagno­stico rilevato in un individuo con la pertinente distribuzione di valori di riferimento. 15 Illustrare il fondamento logico del test diagnostico. 16 Spiegare le definizioni di esito falsa­mente positivo e di esito falsamente negativo rispetto ad un valore soglia del marker dia­gnostico. 17 Conoscere le definizioni di sensibilità e di specificità di un test diagnostico o di un sin­tomo. 18 Conoscere la definizione di rapporto di verosimiglianza per un esito positivo (o per un esito negativo) al test diagnostico. Validità di un test diagnostico in relazione alla prevalenza di malattia 19 Illustrare la nozione di probabilità di un evento semplice 20 Illustrare la nozione di probabilità condizionata di un evento 21 Conoscere le definizioni di probabilità e odds pretest e post-test. 22 Calcolare l'odds post-test in funzione di odds pre-test e rapporto di verosimiglianza. 23 Calcolare la probabilità post-test in funzione della probabilità pre-test e delle sensibilità e specificità di un sintomo o di un test diagnostico (teorema di Bayes).

4 Obiettivo#3 (Identificare fattori di rischio) 24Fornire esempi di fattori di rischio e di fattori prognostici. 25Distinguere tra fattore progno­stico e esito di un intervento sanitario. 26Fornire esempi di esiti utilizzati nella valutazione dell'importanza dei fattori prognostici. 27Distinguere tra studi di coorte e studi caso-controllo. 28Distinguere i concetti di rischio e di incidenza. 29Illustrare il significato di rischio relativo (RR) e rischio attribuibile (AR). 30Calcolare RR e AR in base ai risultati di uno studio di coorte. 31Illustrare il significato di rapporto tra odds (OR). 32Calcolare l'OR in base ai risultati di uno studio caso-controllo. 33Illustrare il concetto di variabile di confondimento. 34Illustrare il concetto di stratificazione per controllare gli effetti delle variabili di confondimento. 35Calcolare l'OR aggiustato per l'effetto di una variabile di confondimento (procedura di Mantel- Haenszel). 36Distinguere tra associazione statistica e nesso causale. 37Valutare l'adeguatezza dell'uso fatto in letteratura degli strumenti concettuali e tecnici illu­strati nel ciclo 3.

5 Obiettivo#4 (fare Inferenza Statistica in Biomedicina ) Stime campionarie di variabili quantitative misurate in scala continua 38Distinguere i concetti di stima campionaria di un parametro di una popola­zione e di parametro di una popolazione. 39Illustrare il significato di distribuzione delle stime campionarie. 40Illustrare il significato di errore standard di una stima campionaria. 41Calcolare l'intervallo di probabilità delle proporzioni campionarie. 42Illustrare il concetto di intervallo di confidenza di un parametro. 43Distinguere tra intervallo di probabilità e inter­vallo di confidenza. 44Calcolare l'intervallo di confidenza per la differenza tra due proporzioni. Stime campionarie di variabili quantitative misurate in scala discreta 45Stimare la differenza di efficacia (o di tollerabilità) tra due trattamenti, di eventi favorevoli (o avversi). RR, OR. 46Calcolare gli intervalli di confidenza per RR e per OR. 47Stimare la riduzione assoluta del rischio (ARR) e numero di pazienti da trattare per evitare un evento sfavorevole (NNT). 48Calcolare gli intervalli di confidenza per AAR e NNT. 49Stimare la differenza di efficacia (e tollerabilità) tra due trattamenti espressa come variazione di un marker biologico. 50Descrivere i criteri per valutare l'applicabilità dei risultati di una sperimentazione clinica al singolo paziente.

6 Obiettivo #4 (fare Inferenza Statistica in Biomedicina ).cont. Stime campionarie ottenute tramite lapplicazione di un modello lineare 51Illustrare, attraverso esempi, il concetto di relazione dose-effetto. 52Conoscere le caratteristiche del modello di regressione lineare semplice. 53Conoscere il signifi­cato dei parametri della regressione lineare semplice. 54Calcolare le stime dei parametri della regressione lineare semplice. Applicazione: Valutare lefficacia e la tollerabilità di una terapia (Clinical TRIAL) 55Fornire esempi di esiti primari e secondari per la valutazione dell'efficacia e della tollerabilità di una terapia. 56Distinguere i differenti tipi di studi che possono essere condotti per va­lutare l'efficacia e la tollerabilità di una terapia. 57Descrivere le finalità delle sperimentazioni cliniche controllate. 58Illustrare le finalità dei criteri di inclusione/esclusione. 59Esporre le ragioni per cui è opportuno assegnare casualmente i pazienti ai trattamenti a con­ fronto. 60Esporre le ragioni per cui è opportuno confrontare un trattamento efficace con un trattamento già in uso o con un placebo. 61Illustrare le ragioni per cui è opportuno che medico e paziente siano allo scuro del trattamento a confronto somministrato 62Illustrare il concetto di variabilità campionaria. Distinguere i concetti di campione e popolazione.


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