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Lamberti Nicola 1
La Metodologia della ricerca: dalla stesura della
tesi alla pubblicazione di uno studio clinico
Nicola Lamberti, MSc, PhD
Lamberti Nicola 2
Link utili
CV docente
http://docente.unife.it/nicola.lamberti
Scheda del corso e materiale didattico (slides)
http://www.unife.it/medicina/scienzemotorie/minisiti-LM/la-
metodologia-della-ricerca/folder_contents
Pubmed docente
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=nicola+lamberti+ferra
ra
Lamberti Nicola 3
Lezioni
Venerdì 03 Marzo ore 14-18, aula F9
Venerdì 10 Marzo ore 14-18, aula F4
Venerdì 17 Marzo ore 14-18, aula F8
Mercoledì 22 Marzo ore 14-17, aula F3
Venerdì 24 Marzo ore 14-17, aula F4
Venerdì 31 Marzo ore 14-17, aula F4
Lunedì 29 Maggio ore 14-17
Frequenza obbligatoria
Lamberti Nicola 4
Parte 3. I soggetti e le misure di outcome
Abbiamo completato una buona ricerca bibliografica
Abbiamo costruito il nostro razionale dello studio
Abbiamo scelto il disegno dello studio migliore possibile
Dobbiamo procedere selezionando i soggetti per il nostro lavoro
Lamberti Nicola 5
Parte 3. I soggetti
Il setting dello studio
Perché secondo voi è importante definire dove fisicamente viene
effettuato lo studio??
Lamberti Nicola 6
Parte 3. I soggetti
Il setting dello studio
È importante definirlo perché:
• Rende uno studio replicabile
• Consente di identificare se uno studio è monocentrico o
multicentrico
• Definisce dettagli essenziali (indoor vs outdoor) per alcune
misure di outcome
È quindi importante descriverlo nei suoi dettagli, quali fra questi
secondo voi è una descrizione corretta?
Lamberti Nicola 7
Parte 3. I soggetti
Il setting dello studio
Per ogni opzione, rispondete se secondo voi è corretta
1) Lo studio si è svolto presso i locali della palestra «Nome
inventato»
2) Lo studio si è svolto presso i locali della palestra «Nome
inventato» fra i mesi di Luglio e Settembre
3) Lo studio si è svolto presso i locali della palestra «Nome
inventato» fra i mesi di Luglio e Settembre 2016
4) Lo studio si è svolto presso la sala muscolazione nei locali della
palestra «Nome inventato» fra i mesi di Luglio e Settembre
2016
Lamberti Nicola 8
Parte 3. I soggetti
I soggetti del mio studio (partecipanti)
Una volta specificato dove avverrà / è avvenuto lo studio, è
necessario arruolare con criterio i partecipanti
Criteri d’inclusione ed esclusione dei partecipanti. Se applicabile,
criteri di eleggibilità dei centri partecipanti allo studio e dei
professionisti che erogheranno gli interventi in studio (es. chirurghi,
psicoterapeuti)
Facciamo come sempre un esempio…
Lamberti Nicola 9
Parte 3. I soggetti
I soggetti del mio studio (partecipanti)
Lo scopo del mio studio è confrontare in soggetti anziani affetti da
arteriopatia periferica medio-severa l’efficacia di un programma
riabilitativo confrontata al gold standard di riferimento (ovvero
l’intervento chirurgico) sulla qualità della vita (misurata con
dominio AF del SF-36).
Tipo di studio: RCT di non inferiorità.
Sono chiamato ad inserire criteri di inclusione ed esclusione dei
miei partecipanti allo studio.
Cosa scelgo??
Soggetti
I pazienti eleggibili sono stati identificati da una corte di 513 nuovi pazienti consecutivi
afferenti alla U.O.C. di Chirurgia Vascolare ed Endovascolare dell’Azienda Ospedaliero-
Universitaria di Ferrara fra Giugno 2011 e Giugno 2014.
Criteri di inclusione:
Età ≥ 60 e ≤ 80 anni
ABI a riposo ≤ 0,8;
AOP di grado I e categoria 2-3
Rutherford
Distanza ai sintomi nella prova al
treadmill a carico costante ≤ 100m.
Almeno una stenosi (≥50%) al
distretto aorto-iliaco e/o femoro-
popliteo
Almeno una comorbidità
Criteri di esclusione:
AOP di grado II e categoria 4 o
maggiore Rutherford
Aneurisma aorta addominale
Condizioni che precludano o limitino
l’esercizio
Patologie responsabili di sintomi
dolorosi agli arti inferiori di natura
extravascolare
Lesioni endovascolari isolate al
distretto sottopopliteo
Riabilitazione nei 6 mesi precedenti
Rifiuto a partecipare
Lamberti Nicola 11
Parte 3. I soggetti
I soggetti del mio studio (partecipanti)
Maaaaa
Risultati
Valutati per eleggibilità (n = 513)
Esclusi (n = 486) Non rispettati i criteri inclusione (n = 404)
Rifiuto a partecipare (n = 82)
Analizzati (n = 6) Esclusi dall’analisi (n = 0)
Persi al follow up (n = 2) riscontro di patologia neoplastica in corso di follow up
(n = 2)
Gruppo Rivascolarizzazione (n = 9) Ricevuto il trattamento previsto (n = 8)
Non ricevuto il trattamento previsto (per controindicazioni
all’intervento) (n = 1)
Gruppo Esercizio (n = 18) Ricevuto il trattamento previsto (n = 18)
Non ricevuto il trattamento previsto (n = 0)
Randomizzati (n = 27)
Arruolamento
Assegnazione
Persi al follow up (n = 6) aggravamento quadro vascolare (n = 2)
comorbidità intercorrenti (n = 3)
problematiche familiari (n = 1)
Follow up
Analizzati (n = 12) Esclusi dall’analisi (n = 0)
Analisi
Lamberti Nicola 13
Parte 3. I soggetti
I soggetti del mio studio (partecipanti)
Quindi come posso fare per avere un campione comunque
significativo ma non perdere troppi pazienti??
Scegliere con accuratezza i criteri di esclusione o inclusione,
cercando di escludere tutte quelle patologie o condizioni che
possono selettivamente ed in maniera importante alterare l’outcome
del mio studio:
Ad esempio:
Se sto studiando l’incidenza dell’arteriopatia periferica con
claudicatio nei bevitori di caffè (ipotizzo che se bevi caffè è più
facile che ti venga AOP) devo certamente escludere i fumatori.
Ma siamo certi che sia una buona domanda??
Lamberti Nicola 14
Parte 3. I soggetti
I soggetti del mio studio (partecipanti)
Devo comunque ricordare sempre che:
Meno escludo, più ottengo una popolazione con «Validità
ecologica», ovvero con risultati facilmente trasferibili nella realtà
Meno escludo, più rischio di avere significativi fattori confondenti
che vanno ad inficiare il mio outcome
Meno escludo, più soggetti posso permettermi di «perdere» durante
il mio studio
Meno escludo, più necessità di avere personale che somministra i
miei trattamenti
Lamberti Nicola 15
Parte 3. Gli interventi
Quando ho correttamente identificato i soggetti che sono parte
integrante del mio studio, devo descrivere con precisione gli
interventi (di qualsiasi tipo essi siano) che vado a proporre.
Perché?
Perché qualcuno possa in seguito replicare efficacemente il mio
studio.
Lamberti Nicola 16
Parte 3. Gli interventi
Per descrivere gli interventi, esiste una checklist, che si chiama
TIDIER (Template for intervention description and replication)
È composta di 10 punti.
Proviamo a dare alcuni esempi per ognuno di questi punti, per
descrivere correttamente l’intervento che propongo
Lamberti Nicola 17
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 1:
BRIEF NAME: provide the name or a phrase that describes the
intervention.
(dare un nome o una frase all’intervento che ho in programma)
Ad esempio??
Su un RCT non posso limitarmi solo da dire: gruppo sperimentale,
ma potrei dire: gruppo cammino a bassa intensità.
Lamberti Nicola 18
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 2:
WHY: describe any rationale, theory or goal of the elements
essential to the intervention
(descrivere il razionale e lo scopo del mio intervento)
Ad esempio??
In parte lo abbiamo già fatto nel razionale dello studio; però nel
nostro RCT potrei proporre un cammino a bassa intensità perché si
è già dimostrato efficace ma voglio vedere se proponendolo
intervallato si dimostra ancora più efficace.
Lamberti Nicola 19
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 3:
WHAT: Materials: describe any physical or informational material
used in the interventions, including those provided to participants.
Provide information on where the material can be accessed
(descrivere i materiali e dove trovarli)
Ad esempio??
Per il nostro cammino a bassa intensità abbiamo usato un
metronomo per musica (Seiko 3000, Seiko LTD, Osaka, Japan)
Lamberti Nicola 20
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 4:
WHO PROVIDED: For each category of intervention provider (e.g.
nursing assistant) describe their expertise, background, and any
specific training given
(descrivere chi somministra l’intervento e la sua preparazione)
Ad esempio??
Gli interventi saranno somministrati da LM STAMPA con tesi
inerente alle problematiche del cammino, dopo specifico training di
almeno un mese presso l’ambulatorio di riabilitazione vascolare
dell’ospedale San Giorgio.
Lamberti Nicola 21
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 5:
HOW: describe modes of delivery of the intervention and whether it
was provided individually or in a gruop
(descrivere come viene somministrato l’intervento)
Ad esempio??
I soggetti svolgeranno esercizio in supervisione, a gruppi di 2
Lamberti Nicola 22
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 6:
WHERE: describe the type(s) of location(s) where the intervention
occurred, including any necessary infrastructure or relevant features
(descrivere dove viene somministrato l’intervento)
Ad esempio??
I soggetti svolgeranno esercizio presso la palestra «nome inventato»
Lamberti Nicola 23
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 7:
WHEN AND HOW MUCH: describe the number of times the
intervention was delivered and over what period of time, including
the number of sessions, their schedule, their duration, intensity and
dose
(quando e come viene somministrato)
Ad esempio??
I soggetti svolgeranno esercizio per un totale di 24 sedute, ognuna
della durata di 1 ora, per un totale di 8 settimane, con cadenza di
3/settimana
Lamberti Nicola 24
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 8:
TAILORING: if the intervention was planned to be personalized,
titrated or adapted, then describe what, why, when, how
(se l’intervento è personalizzato)
Ad esempio??
I soggetti svolgeranno esercizi di cammino ad intensità diversa a
seconda della loro performance durante il 6MWT secondo quanto
riportato in tabella Y.
Lamberti Nicola 25
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 9:
MODIFICATIONS: if the intervention was modified during the
course of the study, describe the changes (what, why, when, how)
(se l’intervento è cambiato dall’inizio dello studio)
Ad esempio??
Da riportare nei risultati: ad esempio dopo i primi 10 pazienti le
tabelle di partenza dell’esercizio sono state aggiornate perché
troppo poco intense.
Lamberti Nicola 26
Parte 3. Gli interventi
TIDIER 10:
HOW WELL: Planned: If intervention adherence or fidelity was
assessed, describe how and by whom, and if any strategies were
used to maintain or improve fidelity, describe them.
Actual: If intervention adherence or fidelity was assessed, describe
the extent to which the intervention was delivered as planned.
(se viene misurata l’adesione all’intervento)
Ad esempio??
Al termine di ogni seduta il terapista compilava un diario attestante
la corretta esecuzione del programma.
Lamberti Nicola 27
Parte 3. Gli interventi
Ma non solo la TIDIER,
Potrebbe essere utile specificare anche altre cose riguardanti gli
interventi:
Criteri per sospendere o modificare gli interventi assegnati a un
determinato partecipante (es. modificare la dose del farmaco in
seguito ad effetti avversi, per richiesta del partecipante, in
conseguenza di un miglioramento/peggioramento della malattia)
Strategie per migliorare l’aderenza agli interventi previsti dal
protocollo e procedure per monitorare l’aderenza (es. restituzione di
compresse, test di laboratorio)
Assistenza e interventi sanitari concomitanti e rilevanti ermessi/non
consentiti durante il trial
Lamberti Nicola 28
Parte 3. Le misure di outcome
E adesso serve definire con precisione le misure di outcome che io
vado a scegliere. Queste sono le indicazioni delle cose da inserire:
Outcome primario, outcome secondari e altri outcome, con
indicazione della variabile di misurazione specifica (es. pressione
sistolica), di metrica dell’analisi (es., modifica dei dati basali, valore
finale, tempo all’evento), del metodo di aggregazione (es. mediana,
proporzione) e il timing di rilevazione per ciascun outcome.
E’ fortemente raccomandata la spiegazione della rilevanza clinica
degli outcome di efficacia e di sicurezza selezionati.
Lamberti Nicola 29
Parte 3. Outcome primario
L’outcome primario è la misura principale dello studio
Deve essere consistente ai vostri obiettivi
Deve essere chiaramente esplicitato
E dev’essere il risultato principale del mio studio.
Largo agli esempi… Quali possono considerarsi outcome primari
del mio studio??
Lamberti Nicola 30
Parte 3. Outcome primario
Ad esempio se propongo il confronto fra due programmi di
cammino, potrò scegliere il 6MWT come outcome primario
Al contrario se confronto un programma di forza e uno di potenza
muscolare, potrò scegliere una misura clinica di forza (5STS)
oppure la 1-RM
Se studio retrospettivamente gli effetti di un programma di esercizio
sulla vascolarizzazione degli arti inferiori, potrò prendere la misura
di ABI come outcome primario
Lamberti Nicola 31
Parte 3. Outcome secondario
Gli outcome secondari comprendono tutte le altre misure dello
studio, in aggiunta all’outcome primario, che possono risultare
interessanti o spiegare parzialmente i risultati dell’outcome primario
Vanno esplicitate tutte
Non possono costituire il risultato principale dello studio, ma sono
risultati secondari
Largo agli esempi… Quali possono considerarsi outcome secondari
del mio studio??
Lamberti Nicola 32
Parte 3. Outcome secondario
Ad esempio se propongo il confronto fra due programmi di
cammino, potrò scegliere il 6MWT come outcome primario
(secondari: QoL, 5STS)
Al contrario se confronto un programma di forza e uno di potenza
muscolare, potrò scegliere una misura clinica di forza (5STS)
oppure la 1-RM (ma anche 6MWT e QoL)
Se studio retrospettivamente gli effetti di un programma di esercizio
sulla vascolarizzazione degli arti inferiori, potrò prendere la misura
di ABI come outcome primario (ma anche pressione in mmHg,
Questionari specifici).
Lamberti Nicola 33
Parte 3. Misure di outcome
Che siano primari o secondari, i nostri outcome meritano due cose:
1) Di essere descritti BENE!!!!
2) Di essere utilizzati ancora meglio
Lamberti Nicola 34
Parte 3. Misure di outcome
1) Essere descritti bene.
Quando siamo in fase di descrizione di outcome, è sempre utile
guardare bene la fonte bibliografica che lo ha proposto (oltre
naturalmente a citarla nel testo), ed attenersi alle indicazioni
Ad esempio:
Apolone G, Mosconi P. The Italian SF-36 Health Survey:
translation, validation and norming. J Clin Epidemiol. 1998;51(11):
1025-1036.
Lamberti Nicola 35
Parte 3. Misure di outcome
2) essere utilizzati meglio e al meglio
Oltre alla pubblicazione riferita, c’è un sito che riporta tantissime
misure di outcome «riabilitativi» che possono essere utili anche nel
nostro ambito
http://www.rehabmeasures.org/default.aspx
È un database di misure
Lamberti Nicola 36
Parte 3. Misure di outcome
Lamberti Nicola 37
Parte 3. Misure di outcome
2) essere utilizzati meglio e al meglio
Possiamo utilizzare il menù a tendina per scorrere eventuali
condizioni patologiche di mio interesse, oppure filtrare per area di
interesse, durata e costi
Lamberti Nicola 38
Parte 3. Misure di outcome
2) essere utilizzati meglio e al meglio
Proviamo a trovare i test migliori e gratuiti per studiare la capacità
aerobica in soggetti cardiopatici
Cosa vi aspettate che esca??
Lamberti Nicola 39
Parte 3. Misure di outcome
Lamberti Nicola 40
Parte 3. Misure di outcome
2) essere utilizzati meglio e al meglio
Oppure posso procedere cercando direttamente il test
Cosa vi aspettate che esca??
Lamberti Nicola 41
Parte 3. Misure di outcome
http://www.rehabmeasures.org/Lists/RehabMeasures/PrintView.aspx?ID=895
Lamberti Nicola 42
Parte 3. Misure di outcome
Il concetto di Minimal Clinical Important Difference (MCID)
È la variazione minima ottenuta nel test al quale viene corrisposto
un miglioramento dello stato clinico
Ad esempio: negli stroke
Stroke (Tang, Eng, & Rand, 2012)
(n= 22; Men= 13/22; Mean Age (SD)= 67 (10.3); Time Post Stroke
(SD)= 1.8 (0.9)). [studio da cui è preso]
Suggested MCID= 34.4 meters
Un miglioramento di 6MWD > 34m è considerato clinicamente
significativo
Lamberti Nicola 43
Parte 3. Timeline
Esprimere una timeline è sinonimo di grande precisione.
Pianificazione delle tempistiche di arruolamento, erogazione degli
interventi (compresi i periodi di run-in e washout), valutazioni e
visite per i partecipanti. E’ fortemente raccomandato l’uso di un
diagramma (figura).
Lamberti Nicola 44
Parte 3. Timeline
Lamberti Nicola 45
Parte 3. Randomizzazione
Procedura mediante la quale i soggetti vengono assegnati
casualmente a ricevere uno dei trattamenti previsti dallo studio
(nel momento in cui si sta decidendo l’entrata di un soggetto nello
studio ci deve essere incertezza sul tipo di trattamento che gli verrà
assegnato)
Lamberti Nicola 46
Parte 3. Randomizzazione
Perché usare la randomizzazione?
La randomizzazione:
• tende a produrre gruppi di soggetti comparabili rispetto a fattori
prognostici noti ed ignoti
• evita la presenza di fattori sistematici di distorsione nella
valutazione dei soggetti
• assicura la valida applicazione dei test statistici
Lamberti Nicola 47
Parte 3. Randomizzazione
SPIRIT 2013 explanation and elaboration: guidance for protocols of clinical trials
An-Wen Chan, Jennifer M Tetzlaff, Peter C Gøtzsche, Douglas G Altman, Howard Mann, Jesse A Berlin, Kay Dickersin, Asbjørn
Hróbjartsson, Kenneth F Schulz, Wendy R Parulekar, Karmela Krleža-Jeric, Andreas Laupacis, David Moher. BMJ.
https://www.sealedenvelope.com/simple-randomiser/v1/lists
Lamberti Nicola 48
Parte 3. Randomizzazione
SPIRIT 2013 explanation and elaboration: guidance for protocols of clinical trials
An-Wen Chan, Jennifer M Tetzlaff, Peter C Gøtzsche, Douglas G Altman, Howard Mann, Jesse A Berlin, Kay Dickersin, Asbjørn
Hróbjartsson, Kenneth F Schulz, Wendy R Parulekar, Karmela Krleža-Jeric, Andreas Laupacis, David Moher. BMJ.
https://www.sealedenvelope.com/simple-randomiser/v1/lists
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Parte 3. Randomizzazione
SPIRIT 2013 explanation and elaboration: guidance for protocols of clinical trials
An-Wen Chan, Jennifer M Tetzlaff, Peter C Gøtzsche, Douglas G Altman, Howard Mann, Jesse A Berlin, Kay Dickersin, Asbjørn
Hróbjartsson, Kenneth F Schulz, Wendy R Parulekar, Karmela Krleža-Jeric, Andreas Laupacis, David Moher. BMJ.
https://www.sealedenvelope.com/simple-randomiser/v1/lists
Lamberti Nicola 50
Parte 3. Randomizzazione
Lamberti Nicola 51
Parte 3. Randomizzazione
Lamberti Nicola 52
Parte 3. Randomizzazione
Ma non solo. Serve definire anche…
Meccanismo di implementazione della sequenza di allocazione (es.
telefono centralizzato; sequenza numerica di buste opache e
sigillate), con la descrizione di ogni eventuale step finalizzato a
mantenere occultata la sequenza sino all’assegnazione degli
interventi
Implementazione
Chi genera la sequenza di allocazione, chi arruola i partecipanti e
chi assegna i partecipanti agli interventi
Da cui deriva ovviamente il blinding.
Lamberti Nicola 53
Parte 3. Metodi di raccolta dei dati
Anche la raccolta dati non è mai banale
Azioni pianificate per la valutazione e la raccolta degli outcome, dei
dati basali e di altri dati del trial, incluso ogni eventuale processo
correlato per promuovere la qualità dei dati (es. misure duplicate,
training dei valutatori) e una descrizione degli strumenti dello
studio (es. questionari, test di laboratorio) con indicazione della loro
affidabilità e validità, se note. Indicazioni su dove reperire i moduli
di raccolta dati, se non inclusi nel protocollo.
È molto specialistico, ma porta ad una grande qualità del lavoro
Lamberti Nicola 54
Parte 3. Metodi di raccolta dei dati
Figuriamoci la loro gestione…
Azioni pianificate per l’inserimento, la codifica, la sicurezza e
l’archiviazione dei dati, incluso ogni eventuale processo correlato
per promuovere la qualità dei dati (es. doppio inserimento dei dati;
check di range per i valori dei dati).
Ricordiamoci sempre della legge 196/03
Lamberti Nicola 55
Parte 3. Analisi statistica
Tranquilli, la approfondiremo in una lezione dedicata. Però
ricordiamoci che al termine della sezione dei metodi dobbiamo
riportare anche i metodi statistici effettivamente impiegati per le
nostre analisi.
Metodi statistici utilizzati per analizzare l’outcome primario e quelli
secondari. Metodi statistici utilizzati per ogni eventuale analisi
aggiuntiva (es. analisi per sottogruppi e analisi aggiustate)
Definizione della popolazione analizzata in relazione alla mancata
aderenza al protocollo (es. analisi secondo randomizzazione) e di
ogni eventuale metodo statistico per gestire i dati mancanti (es.
imputazione multipla) [ma lo vedremo più avanti]
Lamberti Nicola 56
Parte 3. Analisi statistica: cenni introduttivi
La statistica potrebbe risultare molto strana, in quanto serve per
confrontare valore numerici, ma in fondo mi ritrovo ad avere a che
fare con delle lettere. In particolare tre:
p
r (o ρ)
Cerchiamo di capire prima cosa significano, per poi capire al
meglio quello che i test ci indicano.
Lamberti Nicola 57
Parte 3. Analisi statistica: la p
Con la lettera p si indica di solito un coefficiente di significatività di
una misura. Ma cosa vuol dire??
Si parla di ipotesi nulla per indicare l’ipotesi di base che considera
che non vi siano differenze tra i due gruppi.
Ipotesi sperimentale: quella che si intende mettere alla prova.
Ipotesi nulla: la negazione dell’ipotesi sperimentale.
L’ipotesi nulla (zero) sostiene, quindi, che le relazioni osservate fra
le variabili e le differenze eventualmente riscontrate fra i gruppi
sono accidentali, cioè dovute al caso e non attribuibili ai fattori
ipotizzati (variabili indipendenti). La ricerca sperimentale deve
mirare alla falsificazione, ovvero all’accettazione o alla
falsificazione dell’ipotesi nulla, e non alla conferma dell’ipotesi
sperimentale. La falsificazione dell’ipotesi nulla consente di rendere
più probabile l’ipotesi sperimentale, ma mai sicuramente vera.
Lamberti Nicola 58
Parte 3. Analisi statistica: la p
In pratica la lettera p esprime:
la probabilità che un evento sia avvenuto per caso.
E noi dobbiamo confutare questa ipotesi!!!
Lamberti Nicola 59
Parte 3. Analisi statistica: la p
Con il termine della P-value si indica la probabilità (compresa tra 0
e 1) che i risultati osservati in uno studio possano essere ricondotti
ad eventi casuali.
I test di significatività forniscono un valore p che misura la
probabilità che una differenza o una associazione osservata possano
essere dovute a fluttuazioni casuali, ossia alla possibile variabilità
tra campioni, e possano quindi non corrispondere a fenomeni reali.
—
Quanto più p è piccolo, tanto più si può avere fiducia nel
concludere che la differenza o associazione è reale. Il livello di
significatività più comune è 0.05; si conclude cioè che una
differenza non è dovuta al caso se p è uguale o inferiore a 0.05
(1/20).
Lamberti Nicola 60
Parte 3. Analisi statistica: la p
Facciamo un esempio: Immaginiamo 2 trial che confrontino l'
effetto di un farmaco A e di un farmaco B con il placebo sul numero
di articolazioni dolenti in un paziente con una definita malattia X.
Il farmaco A ha ridotto il numero di articolazioni dolenti più del
placebo con una p=0.0001; anche il farmaco B ha ridotto il numero
di articolazioni dolenti più del placebo ma con una p=0.05.
Questi valori ti permettono di essere "più sicuro" nell' affermare che
la differenza osservata con il farmaco A non sia dovuta al caso,
ciononostante questi dati NON devono essere interpretati come una
dimostrazione di una maggiore potenza o maggiore efficacia del
farmaco A rispetto al B.
Lamberti Nicola 61
Parte 3. Analisi statistica: la p
Infine si ricordi che una p=0.05 significa che vi è una probabilità
del 5% che la differenza osservata sia legata al caso (e che quindi
non si osserverebbe di nuovo qualora l’esperimento venisse ripetuto
nella stessa popolazione e nelle stesse condizioni). Il 5 per cento è
proprio il livello di probabilità che viene convenzionalmente
considerato come il limite della significatività statistica.
Se il valore di P è inferiore al livello prefissato di alfa (per esempio
P<0.05, 1 su 20) si rifiuta l’ipotesi (attribuendo le differenze
osservate al trattamento), altrimenti la si accetta (attribuendo
le differenze osservate al caso).
Lamberti Nicola 62
Parte 3. Analisi statistica: la r o rho
Con la lettera r si indica l'indice di correlazione di Pearson (anche
detto coefficiente di correlazione lineare o coefficiente di
correlazione di Pearson o coefficiente di correlazione di Bravais-
Pearson) tra due variabili statistiche è un indice che esprime
un'eventuale relazione di linearità tra esse.
Il coefficiente assume sempre valori compresi tra -1 e 1
Se r è < 0,3 si ha correlazione debole;
Se r è compreso fra 0,3 e 0,7 si ha correlazione moderata;
Se r è > 0,7 si ha correlazione forte.
Lamberti Nicola 63
Parte 3. Analisi statistica: p e r
La maggiore parte delle analisi statistiche più semplici non possono
prescindere dalla presenza di questi due fattori.
Ma naturalmente non sono gli unici.
Esistono altre funzioni che vengono impiegate (e che scopriremo
col tempo).
Lamberti Nicola 64
Parte 3. Analisi statistica: p e r
La maggiore parte delle analisi statistiche più semplici non possono
prescindere dalla presenza di questi due fattori.
Ma naturalmente non sono gli unici.
Esistono altre funzioni che vengono impiegate (e che scopriremo
col tempo).
Lamberti Nicola 65
Parte 3. Soggetti e Metodi
Take Home Message
- I criteri di inclusione ed esclusione sono
fondamentali, non dobbiamo dimenticarli
- Descrivere con precisione l’intervento è indice di
qualità per chi lo legge, ma anche per noi che lo
somministriamo (ce lo abbiamo più chiaro)
- Ad ogni studio le sue misure di outcome
- Randomizzare con criterio (se utile) e non
spaventarsi delle lettere strane che la statistica ci
propone (i numeri sono vostri alleati!)