Epidemiologia generale

Presentazione sul tema: "Epidemiologia generale"— Transcript della presentazione:

1 Epidemiologia generale
Studi epidemiologici

2 Il metodo epidemiologico consiste nel:
Porre un’ipotesi Verificarla per mezzo di una ricerca specifica Utilizzare le conclusioni per porre nuove ipotesi

3 La realizzazione di questo metodo si avvale dell’utilizzo, in successione di tre tipi di indagine di complessità ed efficacia gradualmente crescenti: DESCRITTIVE ANALITICHE SPERIMENTALI

4 STUDI EPIDEMIOLOGICI DESCRITTIVI STUDI EPIDEMIOLOGICI ANALITICI
Metodo epidemiologico applicato alla individuazione delle cause di malattia STUDI EPIDEMIOLOGICI DESCRITTIVI Lo studio della distribuzione spaziale e temporale di una malattia consente di porre le prime ipotesi su 1 o più fattori causali possibili STUDI EPIDEMIOLOGICI ANALITICI Servono a verificare se il/i fattore/i supposti causali si presentano associati alla malattia in studio. Se l’associazione è provata in modo evidente e statisticamente significativo, si ricorre agli STUDI SPERIMENTALI Consentono di verificare se l’associazione è di tipo causale o no

5 Analitici o Investigativi
Studi epidemiologici Studi osservazionali Studi Sperimentali Studi Descrittivi Studi Analitici o Investigativi Sperimentazioni cliniche (Clinical trials) Interventi preventivi Studi Trasversali Studi Longitudinali TRIAL CLINICI: coinvolgono persone ammalate TRIAL SUL CAMPO: coinvolgono persone che sono libere da malattia STUDI COMUNITARI: Coinvolgono comunità di persone sane che sono sottoposte a interventi preventivi senza coinvolgimento diretto (es. educazione sanitaria, fluorazione acque, rimozione inquinanti). Sul campo (individui) Comunitari (gruppi) Studi Caso-controllo (Retrospettivi) Reviews, Revisioni sistematiche e meta-analisi (Retrospettivi) Studi Coorte (Prospettivi)

6 STUDI EPIDEMIOLOGICI DESCRITTIVI
Rivelano la frequenza e distribuzione spaziale di eventi sanitari in popolazioni o gruppi di individui (mortalità, morbosità, natalità, ecc.). Gli studi descrittivi sono importanti perché: Richiamano l’attenzione del medico 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

7 TAPPE DI UNO STUDIO DESCRITTIVO
Definizione degli obiettivi (definizioni e protocolli diagnostici internazionali - ICD) Individuazione delle informazioni disponibili Individuazioni delle informazioni realmente utili Raccolta ed elaborazione

8 L’EPIDEMIOLOGIA DESCRITTIVA RISPONDE A TRE QUESITI:
Chi è interessato dal fenomeno di massa? Quando si manifesta il fenomeno di massa? Dove si produce il fenomeno di massa?

9 ANALISI DELLE CARATTERISTICHE DELLA POPOLAZIONE
Passaggio fondamentale negli studi epidemiologici descrittivi consiste nell’accertare le caratteristiche degli individui interessati o meno da un determinato evento (o malattia): Età Sesso Razza Luogo di nascita Caratteristiche familiari Stato di nutrizione

10 ANALISI DELLA DISTRIBUZIONE TEMPORALE
Variazione dei fenomeni di massa nel tempo Non periodiche Periodiche Utili per studiare il ruolo di fenomeni individuali e collettivi nel determinare variazioni di esposizione o di suscettibilità a determinate malattie: - Variazioni periodiche stagionali - Variazioni periodiche annuali - Tendenza secolare e a lungo termine Epidemia Riscontro di un numero di casi in eccesso in una popolazione rispetto alla presenza media di quella malattia in quella popolazione

11 ANALISI DELLA DISTRIBUZIONE SPAZIALE
Fornire un quadro descrittivo del fenomeno secondo la sua distribuzione spaziale (fattori di rischio ambientali) Contribuire alla formulazione di ipotesi eziologiche

12 Rappresentazione cartografica della prevalenza della Degenerazione maculare senile in Europa
Prevalence of AMD in Europe according to available data (per 100,000 people) Age-related macular degeneration (AMD) Prokofyeva E & Zrenner E. Epidemiology of Major Eye Diseases Leading to Blindness in Europe: A Literature Review. Ophthalmic Res 2012;47:171–188

13 Rappresentazione cartografica della mortalità per tumori
The incidence of lung cancer in the European Union (2000). Age standardised incidence rates (per 100,000 people).

14 STUDI DESCRITTIVI VANTAGGI
Dati rilevati routinariamente e spesso disponibili già parzialmente elaborati Buona completezza della rilevazione per mortalità e ricoveri ospedalieri Uso di classificazioni standard

15 SVANTAGGI Mancanza di solito di ipotesi specifiche
Dati personali non disponibili Talora non disponibilità di “denominatori” adeguati o non omogeneità tra numeratore e denominatore Dati spesso disponibili in ritardo Uso di classificazioni standard spesso superate o troppo grossolane

16 SORGENTI DI DISTORSIONE
? ? ? SORGENTI DI DISTORSIONE Attendibilità del dato originale dubbia, variabile nel tempo e nello spazio e comunque difficilmente controllabile Variabilità nella codifica

17 STUDI ECOLOGICI (o DI CORRELAZIONE)
Studi che si pongono in una posizione intermedia rispetto agli studi descrittivi e a quelli analitici Affinità con Studi descrittivi Analizzano la diffusione delle malattie nelle popolazioni Valutano l’associazione tra esposizione ed effetto ed analizzano la corrispondenza dei due fenomeni in diverse aree geografiche o intervalli di tempo Utilizzano statistiche correnti (ISTAT, Ministeri, Osservatori epidemiologici, OMS, ISS, registri di malattie, ecc.) Analizzano dati aggregati (nessun problema di riservatezza) riguardanti malattie o fattori di rischio Illustrano il quadro della distribuzione delle varie malattie in rapporto a tempo, spazio ed alcune caratteristiche individuali (età, sesso, ecc.) Calcolano tassi di mortalità o di morbosità Ottengono informazioni a livello di popolazione sull’esposizione e sulla prevalenza di una patologia in un determinato periodo Tendono a mettere in relazione la diffusione delle malattie con la diffusione dei fattori di rischio Affinità con Studi analitici

18 STUDI ECOLOGICI (o DI CORRELAZIONE)
Consistono nello stimare la relazione fra insorgenza della malattia ed entità di esposizione per aree geografiche o intervalli di tempo Oggetto di studio non è il singolo individuo ma l’area geografica di residenza I dati sono generalmente già raccolti Studi di correlazione geografica e temporale Valutano l’associazione tra esposizione ed effetto ed analizzano la corrispondenza dei due fenomeni in diverse aree geografiche o intervalli di tempo Le unità di analisi non sono gli individui ma le popolazioni o i gruppi di persone. Spesso si basano su dati raccolti per altri scopi(statistiche correnti;notificazione di malattie infettive, registri di patologia...) Rappresentano spesso la prima fase di indagini da approfondire con altri studi, sono rapidi e poco costosi Possono essere studi di semplice descrizione di fenomeni sanitari e sociali Possono essere studi di correlazione che mettono in relazione l’incidenza di un certo evento, misurata a livello di popolazione con una esposizione sempre misurata a livello di popolazione Es. studi per valutare il rischio tumorale dovuto al consumo di acque contenenti prodotti derivati dalle procedure di clorazione Svantaggi: non sono disponibili dati individuali, si possono difficilmente vagliare ipotesi etiologiche specifiche

19 STUDI ECOLOGICI (o DI CORRELAZIONE)
Confrontare gruppi o popolazioni con diversi livelli di esposizione Studi multi-group Individuare differenze nella distribuzione geografica della malattia Scopo Studi ecologici Studi di correlazione geografica e temporale Confronto delle incidenze di diverse popolazioni (o sottopopolazioni) o dell’incidenza in una stessa popolazione a diversi tempi. E’ necessario avere database accurati per l’incidenza della malattia e per l’entità dell’esposizione. Occorre controllare eventuali differenze o cambiamenti nella diagnosi della malattia, che possono portare a conclusione errate. Studi time-series Confrontare la stessa popolazione nel tempo Osservare/ricercare trend temporali Scopo

20 Mortalità per cancro del colon-retto e consumo di grassi e olio
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Tassi di mortalità corretti per età (x persone/anno) Consumo pro-capite grassi e olio(g/giorno) 50 100 Giappone Cile Finlandia Israele Italia Austria Norvegia Svezia Svizzera Stati Uniti Francia Inghilterra Germania Occ. Danimarca Olanda Esempio di studio ecologico nel quale si considera la correlazione tra tassi standardizzati di mortalità per cancro del colon retto e il consumo stimato di grasso e olio rilevati in diversi paesi Misura dell’associazione: si utilizza in genere un modello di regressione lineare. Più la pendenza della retta si avvicina a 45°, più l’associazione è forte.

21 Rappresentazione cartografica della mortalità per tumori del polmone
Lung cancer mortality in the province of Lecce, Bilancia M & Fedespina A. Geographical clustering of lung cancer in the province of Lecce, Italy: 1992–2001. International Journal of Health Geographics 2009, 8:

22 STUDI ECOLOGICI VANTAGGI Rapidità di esecuzione Economici
Valido per generare ipotesi Può consentire una iniziale valutazione dell’associazione esposizione-effetto Indagare gli effetti sulla salute esercitati da fattori ambientali e da caratteristiche proprie dei gruppi (es. Herd immunity) Valutare esposizioni che variano poco all’interno delle popolazioni, ma variano molto tra popolazioni (es. carenza Iodio) Evidenziare andamenti geografici e/o temporali nella distribuzione delle malattie

23 STUDI ECOLOGICI SVANTAGGI (DEBOLEZZA)
Fallacia ecologica: le associazioni saggiate a livello aggregato, possono non essere vere anche a livello individuale (non è possibile sapere se il fattore di rischio e la malattia siano copresenti nello stesso soggetto) Confondimento: non sono in grado di separare l’effetto di una variabile correlata alla malattia da quello di altre variabili correlate sia con la malattia che con la variabile in studio Difficile controllo delle variabili di confondimento N.B.: l’esistenza di un’associazione a livello ecologico (delle popolazioni) non implica necessariamente l’esistenza di una correlazione a livello individuale (in una popolazione) Impossibilità di disaggregare l’effetto di ciascuna delle variabili per il carattere aggregato (ecologico) dell’informazione relativa all’esposizione e alla malattia

24 STUDI ECOLOGICI Confondimento
Vi sono diversi motivi per i quali non sempre si riesce efficacemente a eliminare il confondimento: I gruppi a confronto, appartengono spesso a popolazioni diverse, possono differire tra loro in molti aspetti, difficilmente controllabili non sempre sono disponibili dati routinari sui potenziali confondenti molti fattori sono più strettamente correlati tra loro a livello di popolazione che a livello individuale; è anche possibile che un fattore non sia confondente a livello individuale, ma lo sia a livello ecologico

25 SORGENTI DI DISTORSIONE
? ? ? SORGENTI DI DISTORSIONE Bias di informazione: errori sistematici nel processo di acquisizione delle informazioni (in misura maggiore rispetto agli studi individuali) Variabilità nei metodi di rilevazione e nei criteri di classificazione/codifica Utilizzo, negli studi time-series, dei dati di mortalità al posto dei dati di morbosità nonostante la vera misura del rischio di una malattia sia il tasso di incidenza (misura spesso non disponibile). L’utilizzo dei dati di mortalità (misura di esito), potrebbe far emergere una tendenza alla diminuzione che non corrisponde a una reale diminuzione della morbosità, ma al miglioramento dei sistemi di cura

26 STUDI EPIDEMIOLOGICI ANALITICI O INVESTIGATIVI
Scopo dell’epidemiologia investigativa è quello di individuare la causa delle malattie ed i fattori che ne favoriscono od ostacolano l’insorgenza e la diffusione. In questo ambito distinguiamo: Studi trasversali Studi longitudinali

27 Direzionalità dei tre più importanti studi osservazionali
Exp Mal TRASVERSALI Exp Mal COORTE Exp Mal CASO-CONTROLLO TEMPO

28 STUDI TRASVERSALI (o di PREVALENZA)
(Prevalence study, survey, cross-sectional study) Si tratta di una indagine osservazionale i cui dati sono raccolti sulla base di obiettivi di conoscenza specifici e che mira a misurare in una popolazione la presenza di una o più condizioni a un ipotetico istante t Lo studio trasversale è dunque uno studio in cui la dimensione tempo è assente Si può studiare anche solo un fenomeno: malattia o FR

29 L’associazione statistica fra evento in studio e determinante evidenziata con uno studio trasversale, non può essere considerata associazione causale Infatti la mancanza del fattore tempo non permette di distinguere, nella maggior parte dei casi, quale dei fenomeni in studio, fra malattia e determinante, sia precedente all’altro (es. prevalenza disordini mentali maggiore nei soggetti di bassa classe sociale) La misura di occorrenza tipica degli studi trasversali è la PREVALENZA (puntuale o di periodo) È stato più volte dimostrato che la prevalenza di disordini mentali è maggiore nei soggetti di bassa classe sociale. Ma è vero che i disturbi mentali (evento) si sviluppano con maggior frequenza nei soggetti di bassa classe sociale (determinante) o è vero che i soggetti con disturbi mentali (determinante) tendono a scendere nella scala sociale (evento) dove vengono individuati al momento dell’indagine? Qual è la causa e quale è l’effetto?

30 Obiettivi di uno studio trasversale
Stima della prevalenza Stima della distribuzione dei fattori di rischio nella popolazione Stima della distribuzione di caratteristiche biologiche della popolazione Studio, attraverso indagini ripetute, dell’evoluzione di una caratteristica di salute o di una esposizione ad un rischio nel tempo Studio della domanda e offerta di prestazioni per la pianificazione di servizi o interventi sanitari Generazione di ipotesi etiologiche nel rapporto causale di malattie e fattori di rischio

31 Protocollo di uno studio trasversale
Definizioni degli obiettivi Valutazione del modello di studio Rassegna bibliografica Scelta e definizione della popolazione di studio (campionamento) Scelta e definizione delle variabili da rilevare Scelta e definizione dei metodi di rilevazione Scelta e definizione delle modalità di presentazione dei dati e delle tecniche di analisi statistica Scelta e addestramento dei rilevatori Studio pilota Procedura di controllo e analisi dei dati

32 I risultati di uno studio trasversale prima di essere utilizzati, vanno valutati alla luce della:
Validità interna Capacità di rappresentare i fenomeni in studio nel modo più prossimo possibile alla realtà: Assenza di distorsioni (ricordo, etc.) Inaccuratezza informazioni Imprecisione strumenti Inadeguata dimensione campione Confondimento Validità esterna Generalizzazione dei dati ottenuti alla popolazione bersaglio: Coerenza vs altri studi Rappresentatività del campione

33 Studi trasversali VANTAGGI
Studio di elezione per descrivere lo stato di salute di una popolazione Strumento più potente per studiare la distribuzione di condizioni frequenti e di lunga durata Stima della domanda sanitaria Limitato utilizzo di risorse e tempi di realizzazione brevi

34 SVANTAGGI Impossibilità di determinare la sequenzialità temporale e quindi di distinguere causa ed effetto I casi prevalenti individuati potrebbero rappresentare soprattutto i casi di malattia di lunga durata (selective survival bias) ed indicare pertanto non un’associazione causale ma prognostica Poco adatti a studiare eventi/esposizioni molto rare Poco adatti a studiare malattie di breve durata Punto 2: le persone che sono guarite o morte più rapidamente per la malattia in studio hanno una minore probabilità di essere incluse nello studio. Se le caratteristiche di questi soggetti non inclusi nello studio sono differenti da quelli che sopravvivono, l’associazione che viene misurata con il dato di prevalenza può rappresentare in realtà non un’associazione causale, ma prognostica. Malattie rare oculari (Congiuntivite lignea) Degenerazioni della cornea Degenerazione nodulare Degenerazione nodulare di Salzmann Degenerazione marginale Terrien sindrome di Le malattie rare (MR), secondo una definizione adottata in ambito comunitario, hanno una prevalenza nella popolazione inferiore a 5 casi ogni abitanti.

35 Sieroprevalenza VZV per età in Italia VZV seroprevalence (%)
Confronto dati e VZV seroprevalence (%) Gabutti G. et al, BMC PH 2008

36 Studi Retrospettivi o Studi Caso-Controllo
STUDI LONGITUDINALI Studi Retrospettivi o Studi Caso-Controllo (Case-control studies) Gli studi caso-controllo hanno lo scopo di confermare il sospetto che un determinato fattore di rischio possa essere associato ad una determinata patologia. Si tratta tipicamente di studi retrospettivi la cui performance è: La stima del fattore di rischio relativo La verifica di una differenza statisticamente significativa tra malati e non malati in quanto a esposizione Stima del rischio attribuibile

37 Nello studio caso-controllo si considerano sempre due gruppi di soggetti:
Malati o affetti dalla particolare condizione in studio (CASI); Soggetti aventi le stesse caratteristiche dei primi, dai quali differiscono solo per non essere stati affetti dalla malattia (CONTROLLI) L’attendibilità dei risultati dipende principalmente dalla corretta selezione dei casi e dei controlli

38 Esempio di studio di caso-controllo
OGGI TEMPO Direzione dell’indagine Inizio dello studio Esposti CASI (persone con malattia) Non esposti Con lo studio caso-controllo, infatti, il problema di un’attesa troppo lunga per osservare un numero sufficiente di casi è risolto: arruoliamo direttamente una popolazione di casi, ovvero di soggetti malati! In questo campione di casi valutiamo retrospettivamente l’esposizione al fattore di rischio in studio. Analogamente reclutiamo un campione di popolazione sana e valutiamo, con la stessa metodologia, la probabilità di esposizione in questa popolazione di sani. In questa maniera, anche se con un procedimento differente da un punto di vista logico, abbiamo impostato uno studio non troppo dissimile da quello di coorte. Nello studio di coorte ci si chiedeva: “Vediamo se (e quanto) l’incidenza di malattia negli esposti è maggiore rispetto alla popolazione non esposta”; nello studio caso-controllo ci si chiede: “Vediamo se (e quanto) la probabilità di trovare soggetti esposti è maggiore fra i malati rispetto alla popolazione sana”. Da un punto di vista procedurale, per ogni caso è bene arruolare da 1 a 3 controlli sani. Maggiore è il numero di controlli, maggiore è la potenza dello studio. Questo è vero fino a un numero massimo di 3 (o 4) controlli per caso: l’ulteriore aumento di questo rapporto produrrebbe uno spreco di risorse non giustificabile dal relativo (minimo) aumento di potenza che deriverebbe. La popolazione di controllo, ovviamente, deve presentare caratteristiche sovrapponibili a quella dei casi (ricordate l’esempio degli studi su coppie di gemelli?). In alcuni studi i controlli sono selezionati in maniera appaiata con ciascun caso (se il caso è una donna di 50 anni, allora il controllo sarà rappresentato da una donna di 50 anni, ecc.); è comunque possibile anche selezionare la popolazione di controllo utilizzando un appaiamento generico o per strati. Questi problemi saranno comunque approfonditi quando affronteremo i fattori di confondimento negli studi analitici. Esposti CONTROLLI(persone senza malattia) Non esposti Popolazione

39 LO STUDIO CASO-CONTROLLO
FREQUENZA DI ESPOSIZIONE AL FATTORE DI RISCHIO Gruppo A (Casi) Gruppo B (Controlli) 2014 2013 Con lo studio caso-controllo, infatti, il problema di un’attesa troppo lunga per osservare un numero sufficiente di casi è risolto: arruoliamo direttamente una popolazione di casi, ovvero di soggetti malati! In questo campione di casi valutiamo retrospettivamente l’esposizione al fattore di rischio in studio. Analogamente reclutiamo un campione di popolazione sana e valutiamo, con la stessa metodologia, la probabilità di esposizione in questa popolazione di sani. In questa maniera, anche se con un procedimento differente da un punto di vista logico, abbiamo impostato uno studio non troppo dissimile da quello di coorte. Nello studio di coorte ci si chiedeva: “Vediamo se (e quanto) l’incidenza di malattia negli esposti è maggiore rispetto alla popolazione non esposta”; nello studio caso-controllo ci si chiede: “Vediamo se (e quanto) la probabilità di trovare soggetti esposti è maggiore fra i malati rispetto alla popolazione sana”. Da un punto di vista procedurale, per ogni caso è bene arruolare da 1 a 3 controlli sani. Maggiore è il numero di controlli, maggiore è la potenza dello studio. Questo è vero fino a un numero massimo di 3 (o 4) controlli per caso: l’ulteriore aumento di questo rapporto produrrebbe uno spreco di risorse non giustificabile dal relativo (minimo) aumento di potenza che deriverebbe. La popolazione di controllo, ovviamente, deve presentare caratteristiche sovrapponibili a quella dei casi (ricordate l’esempio degli studi su coppie di gemelli?). In alcuni studi i controlli sono selezionati in maniera appaiata con ciascun caso (se il caso è una donna di 50 anni, allora il controllo sarà rappresentato da una donna di 50 anni, ecc.); è comunque possibile anche selezionare la popolazione di controllo utilizzando un appaiamento generico o per strati. Questi problemi saranno comunque approfonditi quando affronteremo i fattori di confondimento negli studi analitici. 2012 2011

40 STUDI CASO-CONTROLLO VANTAGGI
Semplicità di esecuzione (fattibilità), poco costoso, rapido Utilità nell’identificare possibili fattori causali o facilitanti (possibilità di valutare più fattori di rischio) Adeguati in caso di malattie rare o per malattie con periodo di latenza molto lungo Permettono di saggiare ipotesi recentemente emerse Validi in quanto è semplice mantenere costanti le modalità di rilevazione

41 STUDI CASO-CONTROLLO SVANTAGGI
Semplicità di esecuzione (approssimazione nella stima del F.R. perché si utilizza un rapporto di prevalenza e non di incidenza tra esposti e non esposti al F.R.) Non adatti se il F.R. è poco frequente nella popolazione Mancanza di dati oggettivi sull’entità dell’esposizione pregressa Problematica la scelta dei casi e dei controlli Impossibile annullare le fonti sistematiche di distorsione (bias)

42 SORGENTI DI DISTORSIONE
? ? ? SORGENTI DI DISTORSIONE Recall bias Interviewer bias

43 Studi retrospettivi o caso-controllo
Malattia MALATI (casi) NON MALATI (controlli) ESPOSTI a b NON ESPOSTI c d TOTALE a+c b+d Fattore di rischio L’associazione di una esposizione e una malattia in uno studio Caso-Controllo viene misurata mediante il calcolo del rapporto di probabilità o Odds Ratio (OR), che è il rapporto della probabilità di esposizione tra i casi con la probabilità di esposizione tra i controlli. Odds di esposizione a c b d a c b d : = a d b c . Odds ratio (OR) Stima del RR =

44 Fattore di rischio fumo vs carcinoma polmonare
MALATI (casi) NON MALATI (controlli) ESPOSTI 90.000 NON ESPOSTI 10.000 TOTALE Odds Ratio 36 90.000 10.000 : = * *

45 Fattore di rischio talidomide vs malformazioni arti
MALATI (casi) NON MALATI (controlli) ESPOSTI 41 5 NON ESPOSTI 300 TOTALE 305 Odds Ratio ∞ 41 : = 5 300 41 * 300 5 * 0

46 Studi Prospettivi Studio di coorte
La coorte (cohort) era un’unità della legione romana La parola coorte deriva dalla coorte latina, una delle 10 divisioni di una legione. Un soldato, una volta entrato nella divisione di soldati, rimaneva nel gruppo fino alla morte, dopo la quale non veniva rimpiazzato da un altro soldato Il termine è passato ad indicare in generale una schiera di armati. La coorte legionaria, diversa per numero e composizione nelle varie epoche, era la decima parte di una Legione

47 Studi Prospettivi Studio tipo coorte
(Cohort studies) Una coorte è un gruppo di persone che vivono un’esperienza comune nell’arco di un tempo definito L’indagine di questo tipo considera un gruppo o coorte di soggetti costituito in parte da soggetti nei quali la variabile (A) è presente ed in parte da soggetti in cui la variabile (A) è assente; si rileva poi come i nuovi casi della malattia (B) si distribuiscono nei due sottogruppi

48 INCIDENZA DELLA PATOLOGIA Quantificazione dei rischi :
LO STUDIO DI COORTE INCIDENZA DELLA PATOLOGIA 2017 2016 2015 2014 Gruppo A esposto al fattore di rischio Gruppo B controllo Quantificazione dei rischi : Rischio assoluto, Rischio relativo, Rischio attribuibile individuale e di popolazione

49 prospettici, retrospettivi e bidirezionali
Studi di Coorte prospettici, retrospettivi e bidirezionali OGGI PROSPETTIVO Esposizione Effetto RETROSPETTIVO Esposizione Effetto Outcome: esito, effetto Esistono anche studi di coorte di tipo retrospettivo e bidirezionale in cui l’effetto nella coorte viene rilevato attraverso registri o archivi. CONCURRENT = PROSPETTIVO CARATTERISTICHE DA RICERCARE IN UNO STUDIO DI COORTE Quanto bias di selezione era presente? Erano incluse solo persone a rischio dell’effetto? L'esposizione è stata chiara, specifica e misurabile? Sono stati i gruppi esposti e non esposti simili in tutti gli aspetti importanti, tranne per l'esposizione? Quali passi sono stati adottati per minimizzare i bias informazioni? Il risultato è stato chiaro, specifico e misurabile? Il risultato è stato individuato nello stesso modo per entrambi i gruppi? Determinazione del risultato è stato reso cieco da un osservatore per il trattamento? Quanto completo è stato il follow-up di entrambi i gruppi? Quali sono stati gli sforzi fatti per limitare le perdite al follow-up? Era in perdita al follow-up simile nei due gruppi? Sono stati cercati e controllati potenziali fattori di confondimento per l'analisi? Possono i ricercatori anticipare e raccogliere informazioni sui potenziali fattori di confondimento? Quale metodo di (s) sono stati utilizzati per valutare e controllare i fattori confondenti? Esposizione Effetto Esposizione Effetto bidireZionalE TEMPO Grimes & Schulz, 2002

50 Studi di Coorte retrospettivi
Studi a coorte storica (prospettico-storici) PRESUPPONGONO L’ESISTENZA DI ARCHIVI ATTENDIBILI che rappresentino il punto di partenza di una coorte sotto osservazione Tali archivi devono contenere informazioni che permettano al ricercatore di ricostruire a posteriori la storia di esposizione e malattia del soggetto (cartelle cliniche di lavoratori dell’industria; registro di diabetici)

51 Studi prospettivi e retrospettivi
L’aspetto che distingue una coorte prospettiva da una retrospettiva è semplicemente e soltanto se l’esito di interesse (malattia) si è già verificato nel momento in cui l’investigatore dà inizio allo studio

52 Esempio di studio di coorte prospettico
OGGI TEMPO Domani (tempo stabilito) Inizio dello studio Quanti dei soggetti esposti avranno la malattia (a) Coorte di soggetti esposti ad un determinato fattore (a+b) Quanti dei soggetti esposti rimarranno sani (b) Quanti dei soggetti non esposti avranno la stessa malattia (c) Coorte di soggetti non esposti allo stesso fattore di rischio (c+d) Quanti dei soggetti non esposti resteranno in buona salute (d)

53 Coorti chiuse e coorti aperte
La differenza chiave sta nella modalità con cui si determina l’appartenenza alla coorte Coorte chiusa Il criterio che definisce l’appartenenza alla coorte si realizza in un determinato momento Numero di soggetti arruolati fisso iniziato il follow-up, nessuno può essere aggiunto alla coorte Coorte La coorte chiusa, con il passare del tempo, diventa tendenzialmente sempre più piccola per: morte, perdita al follow-up, sviluppo di malattia Esempi di coorte chiusa: Framingham Hearth Study Abitanti dell’Aquila al momento del terremoto nel 2009 Esperimenti randomizzati

54 Coorti chiuse e coorti aperte
Coorte aperta (o dinamica) È costituita da individui che contribuiscono con il loro tempo-persona alla coorte, finché soddisfano i criteri di appartenenza Esempi di questi criteri sono: Luogo di residenza Età Stato di salute Coorte Quando un individuo non può più essere caratterizzato dallo stato che definisce l’appartenenza alla coorte, cessa di contribuire con il suo tempo-persona e non è più membro della coorte stessa. Viceversa, altri individui possono acquisire i requisiti per entrare nella coorte e, quindi, essere arruolati Una persona può essere membro di una coorte solo finché è residente a Lecce e non è malata di cancro. Se una persona emigra da Lecce ad un altro Paese, cessa di contribuire con il suo tempo-persona alla coorte dal suo trasloco. Allo stesso modo, se un residente fuori Lecce immigra qui, può iniziare a contribuire con il suo tempo-persona alla coorte. Esempi di coorte aperta o dinamica: Popolazione residente in un’area geografica Registri tumore Studenti di una scuola

55 Pianificazione di uno Studio di Coorte
Nella pianificazione di uno studio per coorte occorre considerare preliminarmente gli aspetti legati: alla fattibilità alle dimensioni del numero di soggetti richiesto (scegliere soggetti che possano essere facilmente seguiti ed escludere coloro che già presentano la malattia o che già siano stati esposti al rischio in esame) al numero di informazioni da raccogliere ai costi da affrontare ecc.

56 VANTAGGI Uniformità delle osservazioni sia per quanto riguarda l’identificazione del fattore di rischio oggetto all’indagine sia il riconoscimento dei nuovi casi di malattia Possibilità di ottenere: stime sugli eventuali aumenti del rischio e calcolare l’incidenza Possibilità di descrivere in modo completo ciò che accade in conseguenza dell’esposizione (riduzione delle fonti di distorsione)

57 SVANTAGGI Follow-up Necessità di arruolamento di un numero elevato di soggetti Costi Richiedono notevole organizzazione e standardizzazione nella realizzazione del progetto Di lunga durata Difficile mantenere costanti nel tempo le modalità di rilevazione Non si possono saggiare ipotesi etiologiche che emergono in itinere Validi per malattie a media ed alta incidenza

58 SORGENTI DI DISTORSIONE
? ? ? SORGENTI DI DISTORSIONE Perdita al follow-up Cambiamenti nelle metodiche di rilevazione

59 Epidemiologia Sperimentale
Negli studi sperimentali il ricercatore interviene attivamente e direttamente in due momenti fondamentali della sperimentazione: Assegnazione di singoli individui o di gruppi a distinte unità di studio Applicazioni di un fattore modificante Sul campo Interventi preventivi il ricercatore interviene attivamente nella realtà somministrando un trattamento e controllando le condizioni della sperimentazione. Comunitari Studi Sperimentali Controlled clinical trial Sperimentazioni cliniche (Clinical trials) Cross-over trial Randomized Controlled Trial (RCT)

60 Sperimentazioni sul campo (Field trial)
Coinvolge individui sani potenzialmente a rischio di contrarre una malattia che vengono sottoposti a trattamenti preventivi (es. campagne vaccinali, chemioprofilassi)

61 Sperimentazioni comunitarie (Community trial)
Comunità di persone sane vengono sottoposte a interventi preventivi senza coinvolgimento diretto (es. educazione sanitaria, fluorazione acque, rimozione inquinanti). L’intervento non è effettuato direttamente sulla persona, bensì su una intera comunità o comunque su un territorio geografico ben definito. Esempi: Fluorazione acqua potabili per prevenire carie dentarie Campagne di educazione sanitaria per prevenire malattie cardiovascolari (Carelia del nord - Finlandia e Västerbotten - Svezia)

62 Sperimentazioni cliniche (Clinical trial)
Studi sperimentali prospettici (le cui condizioni sono specificate e controllate dal ricercatore) che valutano l’effetto di un intervento (terapia, farmaco, etc.) in soggetti umani rispetto a un campione di controllo i soggetti “eleggibili” vengono allocati in due o più gruppi nei quali vengono valutati gli esiti (es. guarigione, sopravvivenza, complicanze) Controlled clinical trial Utilizzate per valutare nuovi interventi terapeutici; Studi sperimentali prospettici (le cui condizioni sono specificate e controllate dal ricercatore) che valutano l’effetto di un intervento (terapia, farmaco, etc.) in soggetti umani rispetto a un campione di controllo. (For Medline Mesh also experiments without a control group) CONTROLLED CLINICAL TRIAL (Sperimentazioni cliniche controllate). Clinical trial comparing the effect of one or more interventions against a control group (There is a control group): The method of patient allocation to the groups is not randomized (the physician or the patient decides), or The method of allocation could be predicted in advance (not blinded): alternation, date of birth, day of the week, case record number, etc.: (“quasi random”), or Historical control for Medline Mesh, not for Cochrane Controlled Trials Register RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL (Sperimentazioni cliniche randomizzate). Clinical trial comparing the effect of one or more interventions against a control group. The method of patient allocation to the groups is randomized (each patient has an equal chance of appearing in any of the treatment groups): The allocation is done by table of random numbers, computer generated random numbers, sealed opaque envelopes. The method of allocation is concealed (cannot be predicted in advance by patient or physician) CROSS-OVER TRIAL (Sperimentazioni incrociate). Cross-over: ciascun gruppo riceve entrambi i trattamenti. Special case of controlled trial where each subject serves as his own control. Each subject receives the experimental (or the control) treatment in the first period and the control (or the experimental) treatment in the succeeding period (Experimental treatment --- wash out period --- control treatment on the same patient): Advantage: it’s possible to reduce the sample size Disadvantage: suitable only for chronic yet stable illnesses and for symptomatic treatments RANDOMIZED CROSS OVER TRIAL: the order in which the experimental and the control treatment are given to each patient is randomized Clinical trial Cross-over trial Randomized Controlled Trial (RCT)

63 Principali tipi di studi sperimentali
Tipi di sperimentazione Oggetto Area di interesse Esempi Terapeutica Preventiva Malato Soggetto in fase preclinica Soggetto con fattori di rischio Soggetto sano Clinica Prevenzione secondaria e primaria Protocolli di chemioterapia del cancro Terapia anti-ipertensiva per la prevenzione dell’ictus, vaccinazione

64 Modelli di sperimentazione in “cieco”
Tipo di cecità Fase sperimentale Oggetto Singola Doppia Tripla Assegnazione Assegnazione + trattamento e follow-up Assegnazione + Trattamento e follow-up + analitica Soggetto trattato Soggetto trattato + Osservatore Soggetto trattato + Osservatore + Analista

65 TIPOLOGIE DI STUDI IN CIECO
SINGOLO CIECO DOPPIO CIECO TRIPLO CIECO SOGGETTO NON CONOSCE OSSERVATORE CONOSCE ANALISTA DEI DATI

66 Popolazioni oggetto di sperimentazione e loro organizzazione gerarchica
POPOLAZIONE DI RIFERIMENTO Popolazione sperimentale Non partecipazione al programma Partecipazione al programma Assegnazione (randomizzazione) Gruppo di trattamento Gruppo di controllo Gruppo di valutazione

67 Tipi di studio epidemiologico Retrospettiva (da E a D)
Ecologico Trasversale Caso-controllo Coorte Sperimentale Possibilità di manipolare l’esposizione Capacità di dimostrare associazioni causali Presenza della dimensione temporale Direzione dell’osservaz. (relazione cronologica tra determinante D ed evento E) Calcolo Incidenza NO Nulla SI Retrospettiva Si Scarsa Contemporanea No Forte Retrospettiva (da E a D) Molto forte SI (longitudinale) Prospettica (da D ad E) Massima

68 Caratteristiche fondamentali degli studi sperimentali
Attiva applicazione di un fattore modificante (intervento) Assegnazione di soggetti o di popolazioni a diversi gruppi di studio (gruppo di intervento, gruppo di controllo) Valutazione dell’efficacia dell’intervento

69 Revisioni (Reviews) Revisioni (reviews)
Sono lavori scientifici nei quali l’autore fa una revisione ed una sintesi dei risultati dei principali studi pubblicati su riviste scientifiche di uno specifico argomento L’Unità di osservazione è lo studio Negli studi clinici (Clinical trial) l’Unità di osservazione è il paziente Revisioni narrative (narrative reviews o reviews) Revisioni (reviews) Revisioni sistematiche(systematic reviews) Meta-analisi (meta-analysis)

70 Revisioni narrative (Narrative reviews)
Overview descrittiva della presentazione dei risultati (spesso senza figure) e conclusioni sull’efficacia di un trattamento di un certo numero di lavori scientifici scelti dall’autore tra i principali studi pubblicati su riviste scientifiche internazionali Limiti La strategia/metodologia di selezione dei lavori non è descritta I criteri di inclusione degli studi inclusi non è specificata Le caratteristiche degli studi non sono chiaramente descritte Le conclusioni possono riflettere il giudizio personale dell’autore Overview = visione d’insieme Il concetto di revisione non rappresenta una componente nuova della ricerca scientifica. Infatti le rassegne tradizionali, o narrative, costituiscono da sempre un tentativo informale di superare le difficoltà legate alla ricerca ed alla interpretazione degli studi originali. Occorre però tenere presente che le revisioni narrative classiche presentano alcuni limiti che contribuiscono ad ostacolare il trasferimento dei risultati della ricerca. Innanzitutto, esse rappresentano studi osservazionali e retrospettivi, e pertanto soggetti a numerosi errori sistematici (bias). Le revisioni tradizionali rappresentano inevitabilmente un compromesso tra l’opinione dell’autore e gli studi originali; esse infatti non sono basate su una ricerca sistematica delle evidenze disponibili, ma su una loro selezione legata a diversi fattori: reperibilità, accessibilità linguistica, sintonia con le idee dell’autore. Il processo di selezione, interpretazione e sintesi delle evidenze, non essendo reso esplicito dagli autori, risulta poco riproducibile e non verificabile. Per tali motivi, se da una parte le revisioni tradizionali rimangono uno strumento utile per ottenere una conoscenza generica su un determinato argomento sono scarsamente affidabili per fornire risposte quantitative a specifici quesiti. Nelle revisioni sistematiche, a differenza delle narrative classiche, vi è invece possibilità di ridurre tali bias attraverso l’applicazione di un protocollo scientifico. Non c’è una esplicita dichiarazione dello scopo della revisione né dei materiali e metodi usati: viene lasciato molto spazio al giudizio dell’autore …

71 Revisioni sistematiche e meta-analisi
Principi generali Sintetizzare i risultati della ricerca ha una storia riconosciuta, tuttavia è fondamentale adottare metodologie rigorose per la sintesi dei risultati provenienti da studi diversi condotti sul medesimo argomento Le revisioni sistematiche (RS) e meta-analisi (MA) si sono guadagnate uno spazio sempre più grande all’interno della metodologia epidemiologica grazie alla capacità di: - risolvere controversie scientifiche - definire le priorità per gli indirizzi di ricerca futura

72 Revisioni sistematiche e meta-analisi
Principi generali Le conoscenze scientifiche devono essere considerate un processo continuo e cumulativo Nei fatti quando si leggono i risultati dei singoli studi ci si dimentica di tutto questo e si finisce per convincersi che ogni ricerca rappresenti un “mondo” a sé stante (parcellizzazione conoscitiva)

73 Revisioni sistematiche e meta-analisi
La quantità/qualità delle informazioni La quantità delle informazioni cui il ricercatore/operatore è chiamato ad affrontare per valutare un quesito è crescente Ogni anno vengono pubblicati ~ di articoli su fra riviste scientifiche e divulgative e circa libri di testo in campo biomedico con una crescita annuale stimata di ≈7% Esiste il problema della qualità: valutare validità e affidabilità delle informazioni contenute nelle pubblicazioni scientifiche è un compito arduo soprattutto senza una preparazione adeguata Solo la valutazione di un lavoro nel contesto degli altri studi disponibili può permettere un’interpretazione appropriata dei risultati

74 Revisioni sistematiche e meta-analisi
Revisione Sistematica (RS) È una revisione che è stata pianificata secondo un percorso metodologico esplicito e riproducibile volto a minimizzare le possibili distorsioni e le errate conclusioni dovute alla perdita oppure all’omissione di importanti studi condotti su un determinato argomento (analisi complessiva della coerenza, consistenza e qualità di un insieme di studi) Meta-analisi (MA) Una revisione sistematica è una overview degli studi primari che usa espliciti e riproducibili metodi. Una meta-analisi o revisione sistematica quantitativa, è una sintesi matematica dei risultati di due o più studi che affrontano una stessa ipotesi con la stessa metodologia. Sebbene le meta-analisi possano aumentare la precisione di un risultato, è importante assicurarsi che la metodologia sia applicata correttamente. È la combinazione statistica dei dati provenienti da studi indipendenti intrapresi con la stessa metodologia per produrre una stima complessiva dell’effetto di un intervento/esposizione

75 Revisioni sistematiche e meta-analisi
Le RS e le MA sono da considerare studi retrospettivi nei quali il ricercatore considera e valuta in modo integrato studi che sono stati disegnati, condotti e analizzati in modo separato e non programmato a priori Messaggi chiave Uno studio deve sempre essere valutato nel contesto degli altri studi simili presenti in letteratura Questa valutazione, tuttavia, presenta dei rischi se non è fatta in modo sistematico e riproducibile Non tutte le RS possono necessariamente arrivare alla combinazione quantitativa dei risultati (MA) Quando sussistono le condizioni di comparabilità fra gli studi, una RS può prevedere una MA. Questo processo di sintesi quantitativa può fornire un’indicazione della dimensione “media” del rischio di un’esposizione o dell’effetto di un intervento

76 L’impiego di revisioni sistematiche e meta-analisi
Sono lo strumento oggi più utilizzato per la produzione di conoscenze scientifiche basate su prove di efficacia (Evidence Based Medicine) Sono attualmente il metodo più rapido e di riconosciuta attendibilità per l’aggiornamento continuo in medicina Vengono sempre più utilizzate da società scientifiche, task force e gruppi di lavoro ad hoc per esprimere raccomandazioni e linee guida Vengono sempre più utilizzate per indirizzare le politiche sanitarie

77 Revisione sistematica
Tappe fondamentali nella realizzazione di una RS: Definizione dell’obiettivo/quesito Ricerca sistematica delle fonti Valutazione della qualità metodologica degli studi eleggibili Sintesi qualitativa delle informazioni Sintesi quantitativa dei risultati (metanalisi) se fattibile e appropriata SYSTEMATIC REVIEW Review of the literature which would be comprehensive and conducted according to explicit and reproducible methodology. Explicit statement of the objectives Clear description of the search strategy Clear description of inclusion and exclusion criteria of primary studies Tabulation of the characteristics of each trial identified Assessment of methodological quality of primary studies and description of the criteria used Clear presentation of the results of primary studies (figures and statistics)

78  statistical synthesis of the studies results 
Meta-analisi Sequenza di operazioni: Definizione dell’obiettivo Definizione dei criteri di inclusione ed esclusione dei trial Ricerca dei trial di interesse Analisi critica dei trial inclusi (valutarne la qualità) Combinazione dei risultati di trial (pooling) simili tra loro Interpretazione che tenga conto della eventuale eterogeneità inter-trial META-ANALYSIS Systematic review of the literature where the numerical results of primary studies are statistically combined to obtain an overall measure of the effect of treatment  statistical synthesis of the studies results  It is feasible when: The patients included in primary studies are sufficiently omogeneous The treatments of primary studies are sufficiently similars The outcome measures of primary studies are the same or are sufficiently similars

79 Meta-analisi Meta-analisi di pochi trial e con un piccolo numero totale di soggetti sono inaffidabili e poco riproducibili È difficile combinare insieme trial troppo eterogenei per le caratteristiche dei soggetti, per modalità di trattamento, per end-point, per risultati

80 La rappresentazione dei risultati nelle meta-analisi: il Forest Plot
Linea di “non significatività” Il quadratino indica la stima puntuale di effetto di ogni studio. La dimensione può essere proporzionale al peso dello studio nella metanalisi. La linea orizzontale indica l’intervallo di confidenza, ovvero il grado di incertezza dei risultati. Rischio Relativo (IC95%) Peso (%) 0,29 (0,17-0,39) 6,9 0,53 (0,33-0,85) 8,0 0,15 (0,07-0,36) 2,5 0,61 (0,47-0,78) 29,1 Il risultato finale della meta-analisi è rappresentato da un diamante: il centro indica la stima puntuale e complessiva dell’effetto, l’ampiezza dei lati l’intervallo di confidenza. 0,33 (0,18-0,62) 4,9 0,72 (0,47-1,10) 2,5 Il Forest Plot rappresenta la modalità di presentazione delle componenti di una meta-analisi. Permette di visualizzare la “foresta” dell’evidenza senza perdere di vista gli “alberi” dei singoli studi. Il grafico facilita infatti la comprensione intuitiva dei risultati e fornisce, nel contempo, a chi lo legga con attenzione, tutte le informazioni principali su obbiettivi, modalità e risultati della meta-analisi. Il forest plot: Questo grafico riporta i risultati di tutti gli studi analizzati nella revisione e, se possibile, l’esito della meta-analisi. Questi studi, in genere, confrontano gli effetti del trattamento in esame con un trattamento alternativo (standard) di controllo. Il grafico è diviso in due da una linea verticale, detta di non significatività statistica, che indica l’assenza di differenze rilevabili negli effetti dei trattamenti confrontati. Gli studi le cui stime di effetto favoriscono il trattamento sperimentale cadono, per convenzione, alla sinistra di questa linea, mentre quelli le cui stime favoriscono il trattamento standard cadono alla sua destra. Semplicemente guardando da che parte del grafico si trova uno studio è possibile capirne gli esiti. Il forest plot: Ogni studio è rappresentato da una linea orizzontale con un quadratino al centro. La collocazione del quadratino indica la stima puntuale di effetto. La grandezza è invece proporzionale al peso che lo studio ha nella meta-analisi, a sua volta dipendente dal numero di esiti verificatisi. La linea orizzontale indica l’intervallo di confidenza, ovvero il grado di incertezza dello studio. Tanto più grande è questa linea tanto più i risultati sono incerti: potenzialmente attribuibili, cioè, al solo effetto del caso. Se l’intervallo di confidenza attraversa la linea verticale, i risultati dello studio, convenzionalmente, vanno considerati come statisticamente non significativi (α=0.05). Questo non significa che non siano “veri” o “validi”, ma piuttosto che la numerosità del campione analizzato nello studio non è sufficiente a garantire che i risultati siano indipendenti dal “caso”. All’aumentare della numerosità campionaria l’intervallo di confidenza si riduce. Linea di “non significatività”: non ci sono differenze rilevabili negli effetti dei trattamenti confrontati 0,50 (0,43-0,57) Studi a favore del trattamento di controllo Studi a favore del trattamento sperimentale I risultati di una meta-analisi non sono definitivi, includendo nuovi studi potrebbero cambiare

81 Profilassi antibiotica N° pazienti con infezione
Risultati di 16 studi che hanno valutato l’efficacia della profilassi antibiotica nel ridurre il rischio di infezioni nosocomiali in pazienti ricoverati in terapia intensiva Studi Profilassi antibiotica Controllo Stima effetto del trattamento N° pazienti con infezione N° pazienti totali N° pazienti con infezione RR (95%CI) Abel-Smith 13 58 23 30 0.29 (0.17,0.49) Aerdts 1 28 29 60 0.07 (0.01,0.51) Blair 12 161 38 170 0.33 (0.18,0.61) Boland 14 32 17 0.82 (0.49,1.37) Cockerill 4 75 0.33 (0.11,0.99) Finch 20 7 24 0.69 (0.23,2.01) Jacobs 45 46 0.11 (0.01,2.04) Kerver 5 49 31 47 0.15 (0.7,0.36) Palomar 10 50 25 0.39 (0.21,0.73) Rocha 54 0.32 (0.15,0.68) Sanchez 131 140 0.57 (0.40,0.81) Stoutenbeek 61 202 99 200 0.61 (0.47,0.78) Ulrich 55 26 57 0.28 (0.13,0.59) Verwaest1 22 193 40 185 0.53 (0.33,0.85) Verwaest2 0.72 (0.47,1.09) Winter 3 91 92 0.18 (0.5,0.59)

82 Rappresentazione dei risultati degli stessi studi e della loro combinazione mediante forest plot
Quando si valutano i risultati di una MA bisogna capire se gli studi combinati sono fra loro simili e se quindi la stima complessiva rappresenta la stima migliore dell’effetto del trattamento. Per fare ciò, si valuta l’eterogeneità statistica.

83 0,1 1 10 Statisticamente significativo negativo
Statisticamente non significativo negativo Neutrale Statisticamente non significativo positivo Statisticamente significativo positivo 0,1 1 10 Studi a favore del trattamento o intervento di controllo Studi a favore del trattamento o intervento sperimentale

84 Caratteristiche di una meta-analisi ideale
Esaustiva = include tutti gli studi (compresi quelli non pubblicati) Obiettiva = indipendente da chi la effettua Quantitativa = misura complessiva dell’effetto in esame Sistematica = procedimento di estrazione e analisi rigoroso (assenza di bias)

85 I pregi delle meta-analisi
Sono l’unico modo, se pure imperfetto, di sintetizzare l’evidenza scientifica complessivamente prodotta su di un determinato aspetto Sono relativamente rapide e poco costose Costituiscono una misura oggettiva e riproducibile e quindi evitano i problemi dei conflitti di interesse e dei pareri autorevoli (“ipse dixit”) Consentono di ottenere una stima complessiva dell’effetto che supera i limiti di numerosità dei singoli studi Un mega trial è meglio di una meta-analisi di tanti piccoli trial?

86 Problemi e limiti della meta-analisi
Le meta-analisi non sono studi sperimentali Il valore di una meta-analisi dipende dalla qualità degli studi inclusi Dovrebbero tenere conto della qualità ed esaustività degli studi rilevanti esaminati, ma a tutt’oggi non esiste alcun criterio standardizzato di valutazione della qualità dei lavori scientifici Meta-analisi diverse sullo stesso argomento possono dare risultati diversi (eterogeneità che non sempre è possibile spiegare), a seconda del peso assegnato ai diversi studi e dei metodi di analisi Una meta-analisi può individuare ma non correggere bias di pubblicazione (bias di selezione) o errori metodologici di conduzione degli studi (bias di informazione/selezione) Richiedono lo stesso rigore metodologico degli studi “primari” e possono essere egualmente affette da errori sistematici Possono sovrastimare l’effetto a causa dell’errore di disponibilità