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

Obiettivo#1 (Assumere informazioni) Valutare l’attendibilità 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 l’associazione 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.

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).

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

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

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