L’EPIDEMIOLOGIA CLINICA

Presentazione sul tema: "L’EPIDEMIOLOGIA CLINICA"— Transcript della presentazione:

1 L’EPIDEMIOLOGIA CLINICA
Igiene, Epidemiologia e Sanità Pubblica Dip. Medicina Sperimentale ed Applicata Università degli Studi di Brescia

2 EPIDEMIOLOGIA CLINICA
RAPPORTO TRA EPIDEMIOLOGIA Popolazioni Studi/Valutazioni Prevenzione Valutazione Pianificazione MEDICINA CLINICA Individui Diagnosi Trattamento Guarigione Assistenza

3 EPIDEMIOLOGIA CLINICA
L’epidemiologia clinica è l’applicazione dei principi e dei metodi epidemiologici alla pratica clinica. L’epidemiologia clinica si occupa di: definizioni di normalità e anormalità accuratezza dei test diagnostici storia naturale e prognosi efficacia del trattamento e prevenzione

4 Validità (assenza di errori sistematici - bias) e precisione (assenza di errori casuali)

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7 Risultati possibili del test

8 Risultati possibili del test

9 Sensibilità e specificità
SENSIBILITA’: probabilità di un test positivo nelle persone con malattia: a/(a+c) SPECIFICITA’: probabilità di un test negativo nelle persone senza malattia: d/(b+d)

10 Sensibilità e specificità
1 - Sens.= FN/M+ = 1 - a/(a+c) = c/(a+c) 1 - Spec.= FP/M- = 1- d/(b+d) = b/(b+d)

11 Valori predittivi (PV o VP)
VP TEST POSITIVO: probabilità che un soggetto con test positivo abbia la malattia: a/(a+b) VP TEST NEGATIVO: probabilità che un soggetto con test negativo non abbia la malattia : d/(c+d)

12 Calcolo di Sensibilità e specificità – Es.(I)
SENSIBILITA’: 90/100 = 0,9 = 90% SPECIFICITA’: 950/1.000 = 0,95 = 95% VP (+): 90/140 = 0,643 = 64,3%

13 Calcolo di Sensibilità e specificità – Es. (II)
SENSIBILITA’ : 90/100 = 0,9 = 90% SPECIFICITA’: 9.500/ = 0,95 = 95% PV (+): 90/590 = 0,152 = 15,2%

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15 Rapporti di verosimiglianza (RS) Rappresentano la probabilità di un test + o – in presenza o assenza di malattia Pro. (test+ | malato) Sens. RV+ = = Prob. (test+ | non malato) –Spec. Prob. (test- | malato) – Sens. RV- = = Prob. (test- | non malato) Spec.

16 Rapporti di verosimiglianza (RS) -2
Odds = rapporto tra Prob (evento) e il suo complemento a 1: Prob. (malato) Prevalenza Odds pre-test = = 1 – Prob. (malato) – Prev. Prob. (malato | test+) V.P.P. Odds post-test = = 1 – Prob. (malato | test+) – V.P.P. Odds post-test = odds pre-test * RV+

17 Calcolo dei rapporti di verosimiglianza – Es.
Sens. = 0.9 Spec. = 0.95 VPP = 0.152 Prev. = Odds pre-test = / (1 – ) = Odds post-test = / (1 – 0.152) = 0.179 RV test+ = 0.9 / (1 – 0.95) = 18 RV test- = ( ) / 0.95 = 0.10 Interpretazione: i malati hanno una probabilità 18 volte maggiore di avere un test + rispetto ai soggetti senza la malattia, e una probabilità 10 volte inferiore di avere un test- rispetto ai non malati.

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28 Distribuzione percentuale dei livelli di colesterolo nel siero (mg/dl) in uomini tra 50 e 62 anni che possono o meno avere sofferto successivamente di patologie coronariche (Studio Framingham)

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30 RANDOM ERROR (II) L’inferenza statistica è il metodo utilizzato per valutare gli errori random in epidemiologia L’intervallo di confidenza è una misura della precisione di uno studio Con campioni numerosi = bassa possibilità di random error = intervalli di confidenza ristretti

31 BIAS DI SELEZIONE Si riferiscono a una distorsione nella misura della frequenza o all’associazione derivante dalla modalità con cui si selezionano i soggetti per lo studio Il campione non è rappresentativo della popolazione target Alta frequenza di rifiuto o perdita al follow-up Esempi: Bias di Berkson (frequenza ricoveri osp.) Bias di prevalenza-incidenza Effetto legato agli operatori sanitari

32 BIAS DI INFORMAZIONE Distorsioni dovute ad errori di misura o di errata classificazione dei soggetti in uno o più dei fattori in studio Include: difetti del sistema di misurazione questionari e interviste non rilevano ciò che si erano proposti procedure diagnostiche non accurate Recall bias Interviewer bias

33 MISCLASSIFICAZIONE nel bias di informazione
NON DIFFERENZIALE occorre con la medesima frequenza in entrambi i gruppi DIFFERENZIALE varia nei diversi gruppi