Medicine is a science of uncertainty and an art of ... · • Rischio (assoluto) = incidenza...

La medicina è scienza o arte ?

“ Medicine is a science of uncertainty and an art of probability”

William Osler(considerato il “padre della medicina moderna”)

La Repubblica , 23/12/2015

OBIETTIVI DELL ’EPIDEMIOLOGIA

1. Descriverelo stato di salute di popolazioni o gruppi = studi descrittivi

2. Analizzare le cause delle malattie ed i fattori che influenzano la loro insorgenza in una popolazione =studi analitici e sperimentali

3. Valutare l’impatto di interventi di prevenzione e fornire un supporto razionale alla gestione dei servizi sanitari (health policy) =studi valutativi

Le variabili piLe variabili pi ùù comunemente studiate comunemente studiate in epidemiologiain epidemiologia

Individuo: •età•sesso (genere)•etnia (razza)•Stato civile, istruzione, professione, ecc.

Ambiente: •luogo •tempo•comunità, vicini•parametri ambientali

Le misure in epidemiologiaLe misure in epidemiologia

• Frequenza di un fenomeno morboso o di una condizione di interesse nella popolazione

• Associazione tra un fenomeno morboso e uno o più fattori di rischio/protettivi o di fenomeni morbosi o di fattori di rischio/protettivi tra di loro

• Impatto di uno o più fattori di rischio o protettivi nella popolazione

PrevalenzaPrevalenza

La prevalenza misura il numero totale dei casi di una specifica malattia presenti in un determinato momento in una popolazione

Prevalenza (to) = N

P* K

Ove : t0 = momento in cui i casi sono stati osservati

N = numero totale dei casi osservati in t0

P = entità della popolazione in t0K = costante

Misure di incidenzaMisure di incidenza

• Incidenza cumulativa (rischio) = numero complessivo dei nuovi casi di malattia che si verificano in un determinato

intervallo di tempo in soggetti a rischio. Essa è una misura del rischio di contrarre la malattia, che per le malattie

croniche aumenta con l’aumentare del tempo di osservazione.

• Tasso di incidenza = numero dei nuovi casi di malattia che si verificano nell’unità di tempo, in soggetti a rischio. Essa è

una misura della frequenza della malattia nel periodo e non aumenta all’aumentare della durata dell’osservazione se il

fenomeno è costante nel tempo.

R (t1 - t0) =N

P* K

Ove : t1 - t0 = Intervallo di tempo in cui i casi sono stati osservati

N = Numero di casi di malattia compresi nell’intervallo t 1 - t0

P = Popolazione a rischio al tempo t0

K = Costante

Incidenza cumulativa (rischio)Incidenza cumulativa (rischio)

Esempi di calcolo di prevalenza e incidenza Esempi di calcolo di prevalenza e incidenza cumulativacumulativa

Prevalenza dei soggetti con infezione da virus dell’epatite C

nell’ASL di Brescia al 31/12/05:

Prevalenza = 20.000 / 1.000.000 = 2%

Rischio (incidenza cumulativa) di contrarre un’infezione da

HIV a seguito di puntura con ago infetto su 10.000 operatori

sottoposti a sorveglianza:

Rischio = 50 / 10.000 = 0,5%

INumero di casi osservati in un intervallo di tempoPopolazione in cui i casi sono stati osservati

K

P

N(t)

Costante (di solito multiplo di 10)

Dove:

Tasso di incidenza

Calcolo del tasso di incidenza su popolazione

N(t)

I = * KP* T

T Tempo di osservazione

Calcolo e interpretazione del tasso in Calcolo e interpretazione del tasso in una popolazione: esempiouna popolazione: esempio

Si sono riscontrati 300 casi di tumore polmonare in 3 anni in una popolazione di 200.000 abitanti in 3 anni; il tasso di incidenza è:

I = 300 / (200.000 *3) = 50 / 100.000 anni-persona

• In questo esempio, il denominatore del tasso è costituito da un numero di individui osservati per un certo tempo, che si suppone uguale per tutti, e si esprime in tempo-persona (person-time: anni-persona, mesi-persona, giorni-persona).

• Il tasso esprime la frequenza della malattia nell’unità di tempo: è di fatto una media aritmetica della frequenza della malattia nel periodo di osservazione. Nell’esempio: si sono osservati in media 50 casi ogni 100.000 persone per anno nel periodo di osservazione.

Calcolo del tasso di incidenza su dati individuali

N(t)

I = * K∑ T i

Dove: ∑ Ti = somma dei tempi di osservazione (periodi a rischio di sviluppare la condizione in studio) per ciascun individuo

1. Tassi grezzi1. Tassi grezzi

quando esprime la misura di tutti gli eventi verificatisi, in un certo periodo di tempo, nell’intera popolazione

Tasso grezzoTasso grezzo

N. tot. dei mortiTM grezzo= popolazione

K*

Es. evento morteEs. evento morte

Letalità = N° morti di una determinata malattiaN° casi di quella malattia

Mortalità =N° totale morti

Popolazione * K

MortalitMortalit àà e letalite letalitàà

Il tasso di letalitàper Aids in Italia è sensibilmente diminuito negli ultimi anni dopo aver raggiunto nella seconda metà degli anni ’80 livelli superiori al 90 %, attestandosi al 9% nel 2008.

3. Misure proporzionali3. Misure proporzionali

Consentono di calcolare la frazione del totale degli eventi

ascrivibile ad un carattere particolare (es. mortalità

proporzionale riferita ad una specifica malattia

rapportata ai decessi totali).

Possono essere molto utili per valutare il peso relativo di

una specifica malattia nell’ambito del tipo di patologia di

sua appartenenza (es. morti per tumore polmonare vs

morti per tutti i tipi di tumori).

Es. di misure proporzionali in Es. di misure proporzionali in epidemiologiaepidemiologia

MortalitMortalit ààproporzionale per proporzionale per una malattiauna malattia

NN°°. soggetti morti x una malattia. soggetti morti x una malattia

Totale delle mortiTotale delle morti* 100100

LE PRINCIPALI CAUSE DI MORTE NEGLI USA NEL 1900 E 2010

PRINCIPALI FONTI DEI DATI STATISTICO -EPIDEMIOLOGICI

Dati demografici (Censimento, dati anagrafici)Scheda di morteNotifica delle malattie infettiveScheda di dimissione ospedaliera (SDO)Esenzioni ticket sanitario per patologiaPrescrizioni farmaceuticheFlussi sanitari ministeriali (denunce INAIL di mal.

o infortuni professionale, ecc.)Registri di patologia (Registri Tumori, della

malattia Celiaca, Diabetici, ecc.)Studi epidemiologici e banche dati ad hoc

SCHEDA DI DIMISSIONE OSPEDALIERA (SDO)

Dati anagrafici del pazienteInformazioni sulla degenza

Giorni di ricoveroProcedure diagnostiche ed interventi terapeuticiTrasferimenti di reparto

Diagnosi di dimissione

Notevole importanza amministrativa dopo l’introduzione del D.lgs 502/92, del pagamento per prestazione (DRG)

Il flusso informativo delle SDO è regolato dal D.M. 26 luglio 1993

18/10/2012 Corriere della Sera

Esenzioni Farmaci File F SDO Specialistica ambulatoriale

Broncopneumopatie X X X

Cardiovasculopatie X X X

Diabete X X X

Dislipidemie X X X

Epato-enteropatie X X

E/G/Duodenopatie X X

HIV/AIDS X X X

Insufficienza renale X X X

Malattie autoimmuni X X

Malattie endocrine X X X

Neoplasie X X X X

Neuropatie X X X

Trapianti X X

La Banca Dati Assistito (BDA) dell’ASL di Brescia: patologie individuate e fonti disponibili

Numero di persone prese in

carico

prevalenza (x 1.000)

Cardiovasculopatie 184.679 169,1 Diabete 40.028 36,6 E/G/Duodenopatie 37.485 34,3 Dislipidemie 31.674 29,0 Neoplasie 31.451 28,8 Neuropatie 28.177 25,8 Broncopneumopatie 27.873 25,5 Malattie endocrine 17.708 16,2 Epato-enteropatie 10.076 9,2 Malattie autoimmuni 3.868 3,5 Insufficienza renale 3.229 3,0 HIV/AIDS 3.103 2,8 Trapianti 555 0,51

totale patologie 419.906

totale persone con patologia cronica 275.601 252,3 senza patologia cronica 816.600 747,7

di cui nessun contatto 210.697 192,9 totale assistiti 1.092.201 1.000,0

BDA 2004 dell’ASL di Brescia:prevalenza delle singole patologie

Tabella 31- Stime in base alle prevalenze riportate nel Atlante

Italiano del diabete e i dati estratti dalla BDA per la popolazione dell’ASL di Brescia (presente in BDA)

Stime in base alla prevalenza nel Nord

Ovest dati BDA Tabella-

31

popolazione BDA 35-

74 anni diabetici %

diabetici diabetici % diabetici

Tutti 567.200 31.248 6% 28.008 5%maschi 285.325 19.973 7% 16.675 6%femmine 281.875 11.275 4% 11.333 4%

REGISTRI DI PATOLOGIA

Sistemi centralizzati in grado di registrare i dati riguardanti una determinata patologia

Importante per il calcolo dell’incidenza delle malattie

Sono disponibili diversi tipi di registri:Registro tumoriRegistro nazionale AIDSRegistro nazionale della malattia di Creutzfeldt-JackobRegistro nazionale delle malattie rareSistema epidemiologico integrato dell’epatite virale acuta

(SEIEVA)

LE MISURE DI ASSOCIAZIONE IN MEDICINA

• Rapporto tra rischi = Rischio Relativo (RR)

• Rapporto tra tassidi incidenza, mortalità,

sopravvivenza, ospedalizzazione, ecc. = Rischio Relativo (RR)

• Rapporto tra casi osservati e attesi= SMR

(rapporto standardizzato di mortalità,

o morbosità = rischio relativo)

• Rapporto degli odds(= rischio relativo) = Odds Ratio (OR)

RISCHIO ASSOLUTO E RISCHIO RELATIVO: DEFINIZIONI

• Rischio (assoluto)= incidenza cumulativa = esprime la probabilità di sviluppare la malattia in un determinato arco di tempo. Es.: un individuo ha un rischio del 20% di sviluppare un evento cardiovascolare ischemico in 10 anni (“rischio coronarico”) in relazione alla sua età, sesso, abitudini fumatorie, pressione arteriosa, presenza di diabete mellito e livello di colesterolemia totale.

• Rischio relativo = esprime il rischio di sviluppare una malattia in presenza di un determinato fattore di rischio (o protettivo) rispetto alla sua assenza. I soggetti che hanno un determinato fattore si dicono esposti, e quelli che non lo presentano si dicono non esposti.Es.: un individuo con il diabete mellito ha un rischio di sviluppare un evento coronarico circa 2 volte maggiore rispetto a quello di un soggetto senza diabete, a parità di tutti gli altri fattori.

RISCHIO ASSOLUTO E RISCHIO RELATIVO: MODALITA ’ DI CALCOLO

Rischio (assoluto) ( R):N° di eventi in un determinato intervallo di tempo / popolazione a rischio all’inizio del periodo di osservazione. Es.: su 10 bambini suscettibili che vengono a contatto con un bambino affetto da morbillo, 9 sviluppano la malattia entro 2 settimane.Rischio di contrarre il morbillo tra contatti non immuni: 9/10 = 90%.

Rischio relativo (RR):Rischio o tasso di incidenza negli esposti / Rischio o tasso di incidenza nei non esposti. Es.: il rischio di eventi coronarici a 10 anni è del 20% tra soggetti maschi di 50+ anni con diabete mellito e del 10% tra soggetti della stessa età e sesso, non diabetici, confrontabili con i diabetici per tutti gli altri fattori di rischio. RR = R 1 / R0 = 20% / 10% = 2.

Ammalati(M+)

Non ammalati(M-)

Totale

Esposti (Exp+) a b a+b

Non esposti (Exp-) c d c+d

RR=Incidenza cumulativa negli esposti: a/(a+b)

Incidenza cumulativa nei non esposti: c/(c+d)

CALCOLO DEL RISCHIO RELATIVO (RR) - 1

Ammalati(M+)

Non ammalati(M-)

Totale



RR=Tasso di incidenza negli esposti: a/(anni-persona)

Tasso di incidenza nei non esposti: c/(anni-persona)

CALCOLO DEL RISCHIO RELATIVO (RR) - 2

CALCOLO DELl’ODDS RATIO (OR)

Ammalati(Casi)

Non ammalati(Controlli)

Totale



OR=a / b

c / d

Anche l’OR è una misura della forza dell’associazione e l’interpretazione è la stessa del RR (a certe condizioni)

a*d

b*c=

RISCHIO RELATIVO (RR) = misura della forza dell’associazione tra fattore di rischio e malattia

RR=Rischio/incidenza negli esposti

Rischio/incidenza nei non esposti

RR = 1il fattore non influenza l’insorgenza della malattia

RR > 1

il fattore aumenta il rischio di insorgenza della malattiaRR < 1

il fattore protegge dal rischio di insorgenza della malattia

La differenza tra il rischio relativo e 1 esprime l’eccesso di rischio dovuto all’esposizione, in genere espresso in percentuale (= aumento o riduzione percentuale dei casi per l’esposizione).

• RR = 1= 1-1 = 0 non vi è differenza di rischio di malattia tra esposti e non esposti

• RR = 2 : gli esposti hanno un rischio doppio di malattia• RR = 1,25= 1,25-1 = 1 = +25% : gli esposti hanno un rischio di malattia aumentato del 25%

• RR= 0.25= 1 / 4: gli esposti hanno un rischio 4 volte minore)• RR= 0,75= 0,75-1 = - 0,25= - 25% : gli esposti hanno un rischio ridotto del 25% di malattia (l’esposizione è protettiva)

RISCHIO RELATIVO: INTERPRETAZIONE

LIMITI DI CONFIDENZA (CI)

Sia il RR che l’OR devono essere indicati con i relativi limiti di confidenza, generalmente al 95%, che danno un’idea della possibile oscillazione del valore

L’IC mostra la precisione della stima

Un’associazione si considera significativa quando il limite di confidenza inferiore del RR o dell’OR è superiore a 1

RR (A) = 5 (IC: 0-7); RR (B) = 4 (IC: 3-6); RR (C) = 0.5 (IC: 0-5)

012345678

BA

C

LE MISURE DI IMPATTO IN MEDICINA

• Rischio attribuibile negli esposti

• Rischio attribuibile di popolazione

• Proporzione attribuibile negli esposti

• Proporzione attribuibile nella popolazione

• Anni di vita perduta (potentially years of life lost = PYLL)

• Anni di vita perduta, aggiustati per la qualità(quality-adjusted life years = QUALY)

IL RISCHIO ATTRIBUIBILE COME MISURA ASSOLUTA

• Rischio attribuibile negli esposti:n° casi verificatisi negli esposti a un certo fattore di rischio e dovuto al fattore

• Rischio attribuibile nella popolazione:n° casi verificatisi nella popolazione dovuti a un certo fattore di rischio presente in una parte della popolazione

IL RISCHIO ATTRIBUIBILE COME MISURA RELATIVA: PROPORZIONE ATTRIBUIBILE

• Proporzione attribuibile (rischio attribuibile %) negli esposti:proporzione di casi dovuti a un certo fattore di rischio sul totale dei casi verificatisi negli esposti

• Proporzione attribuibile (rischio attribuibile %) nella popolazione:proporzione di casi dovuti a un certo fattore di rischio, presente in una parte della popolazione, sul totale dei casi verificatisi nella popolazione

GLI EFFETTI DEL FUMO DI TABACCO SULLA SALUTE: LO STUDIO DEI MEDICI INGLESI (Doll e Peto, 1976)

Nel 1951 sono stati arruolati 59.600 medici inglesi che hanno inviato un questionario sulle abitudini fumatorie (risposta: 69%). I questionari sono stati ri-somministrati nel 1966 e 1972. Gli eventi considerati erano: il decesso e la causa di morte.

Mortalità annuale

x 100.000

RR RAx 100.000

Non Fumatori Fumatori

Tumore del polmone 10 140 14.0 130

Malattie cardiovascolari 413 669 1.6 256

Il RR, e quindi la forza dell’associazione, è molto più elevato per il tumore polmonare, ma poichél’incidenza della CHD è più alta, il RA è maggiore per quest’ultima.

In pratica, anche se per il fumatore è più alto il rischio di sviluppare un K polmonare, un intervento di prevenzione dell’abitudine al fumo di sigaretta previene molti più casi di CHD che di K polmonare.

Il rischio di cancro del polmone nei nonfumatori è 1 su 100 nel corso della vita, nei forti fumatoriè di 25 su 100 (RR=25)

In chi consuma piùdi 50 g al giorno di carnerossa lavorata il rischio di cancro del colon passada circa 5 casi per 100 individui nel corso della vitaa 6 per 100 (RR=1,2)

3. Tassi standardizzati3. Tassi standardizzati

Sono influenzati dalle caratteristiche della popolazione cui si riferiscono (distribuzione per età, sesso, classe sociale, razza, ecc…)

Tassi grezziTassi grezzi

Queste caratteristiche sono diversamente Queste caratteristiche sono diversamente rappresentate nelle differenti popolazioni, cosrappresentate nelle differenti popolazioni, cosììcome sono soggette a variare nel tempo, allcome sono soggette a variare nel tempo, all’’ interno interno della medesima popolazione.della medesima popolazione.

Aging is the greatest risk factor for the leading causes of death in developed nations. Risk of death from Alzheimer’s Disease,

diabetes, heart disease, and cancer increase dramatically with age. Graphs represent data taken from the United States Center for

Disease Control database for deaths in 2010.

Tassi standardizzatiTassi standardizzati

1.1. standardizzazione direttastandardizzazione diretta

2.2. standardizzazione indirettastandardizzazione indiretta

I tassi standardizzati sono medie pesate dei tassi specifici per la categoria su cui si effettua la standardizzazione (in genere l’età)

100

120

140

160

180

200

220

240

1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 1998

Anno

Tas

si p

er 1

00.0

00

Tasso grezzo

Tassostandardizzato

Box 4.13. Mortalità per tumori in Italia nelle donne nel periodo 1955-98.Tassi grezzi e standardizzati per età sulla popolazione del 1971.

Rapporti tra tassi standardizzatiRapporti tra tassi standardizzati

�� Calcolo del rapporto tra due tassi standardizzati con metodo Calcolo del rapporto tra due tassi standardizzati con metodo diretto (RR = Rate ratio = rapporto dei tassi)diretto (RR = Rate ratio = rapporto dei tassi)

RAPPORTO DEI TASSI (RR) =RAPPORTO DEI TASSI (RR) =Tasso St. pop ATasso St. pop A

* 100* 100

Tasso St. pop. BTasso St. pop. B

La popolazione B ha una mortalità doppia rispetto a quella della popolazione ARRB/A = 15/7,5 = 2

Il rapporto tra due tassi standardizzati è equiparabile a un rischio relativo

RAPPORTO STANDARDIZZATO DI MORTALITA ’ ( STANDARDIZED MORTALITY RATIO ,SMR)

SMR = N° di morti osservati

N° di morti attesi

Se il rapporto è inferiore a 1 significa che il numero degli osservati èinferiore agli attesi, se superiore ad 1 che il numero di osservati èmaggiore degli attesi

La popolazione A ha una mortalità per quella determinata malattia del 21% inferiore alle atteseSMRA = 0,79

La popolazione B ha una mortalità per quella determinata malattia del 34% superiore alle attese

SMRB = 1,34

Il rapporto tra osservati e attesi (SMR) è equiparabile a un rischio relativo

Rapporto Standardizzato di MortalitRapporto Standardizzato di Mortalit àà(SMR): interpretazione(SMR): interpretazione

Pop. Studiata ha una mortalitPop. Studiata ha una mortalitàà maggioremaggioredella Pop. Standarddella Pop. Standard

Pop. Studiata ha una mortalitPop. Studiata ha una mortalitàà ugualeugualealla Pop. Standardalla Pop. Standard

Pop. Studiata ha una mortalitPop. Studiata ha una mortalitàà inferioreinferioredella Pop. Standarddella Pop. Standard

SMR > 1SMR > 1

SMR = 1SMR = 1

SMR < 1SMR < 1

ASL Tasso grezzo(per 10.000)

Tasso standardizzato

(per 10.000)

SMR

01 – BERGAMO 34,6 40,1 1,1

02 – BRESCIA 36,3 39,6 1,1

03 – COMO 33,9 35,0 1,0

04 – CREMONA 44,9 41,0 1,1

05 – LECCO 35,6 37,7 1,0

06 – LODI 42,7 42,5 1,2

07 – MANTOVA 38,4 32,1 0,9

08 – MILANO CITTA’ 40,8 34,1 0,9

09 – MILANO 1 32,6 37,5 1,0

10 – MILANO 2 31,5 39,4 1,1

11 – MILANO 3 32,2 35,3 1,0

12 – PAVIA 46,2 37,5 1,0

13 – SONDRIO 38,5 40,7 1,1

14 – VARESE 33,9 34,1 0,9

15 – VALLECAMONICA-SEBINO 44,7 51,6 1,4

REGIONE LOMBARDIA 36,5 37,0 1

Mortalità per tumori nei maschi nelle ASL della Lombardia nel 1997. Confronto tra tassi grezzi, tassi standardizzati per età sulla popolazione della Lombardia e rapporti di mortalità standardizzati (rapporto tra morti osservati e attesi, SMR).

CLASSIFICAZIONE DEGLI STUDI EPIDEMIOLOGICI

STUDI OSSERVAZIONALI

STUDISPERIMENTALI

DESCRITTIVI

TRASVERSALI

CASO-CONTROLLO

A COORTE

SPERIMENTAZIONI CLINICHE

SPERIMENTAZIONI SU COMUNITA’

SPERIMENTAZIONI SUL CAMPO

TIPI DI STUDI EPIDEMIOLOGICI IN RELAZIONE ALLA CRONOLOGIA DELL’OSSERVAZIONE

Inizio dello studio

1Inizio

esposizione

2

Inizio esposizione

Inizio malattia

Inizio malattia

3

Inizio esposizione

Inizio malattia

1 e 2 = studi prospettici

3 = studi retrospettivi

4 = studi trasversali4

STUDI DESCRITTIVI

Uno studio descrittivo si propone di descrivere un fenomeno morboso nella popolazione, e quindi le caratteristiche delle persone colpite da una certa malattia, in rapporto al luogo ed al tempo in cui si è verificata.

I tre aspetti fondamentali degli studi descrittivi sono:– luogo (dovesi manifesta una determinata malattia)

– tempo (quandosi manifesta)

– persone: residenza, età, sesso, razza o etnia, scolarità, occupazione, livello socio-economico, ed altro) (chi si èammalato)

GLI STUDI EPIDEMIOLOGICI DESCRITTIVI: UN ESEMPIO

La distribuzione spaziale della mortalitLa distribuzione spaziale della mortalitàà tumorale tumorale in Lombardia in Lombardia -- MaschiMaschi

Quintili stimatore KernelQuintili stimatore Kernel

La distribuzione spaziale della mortalitLa distribuzione spaziale della mortalitàà tumorale tumorale in Lombardia in Lombardia -- FemmineFemmine

Quintili stimatore KernelQuintili stimatore Kernel

Incidenza del carcinoma colo-rettale - Maschi

Incidenza del carcinoma colo-rettale - Femmine

Consumo di carne rossa (in Kg pro capite 2011)

Mortalità per tumori per etnia negli USA, 2003-07

Il rischio di cancro nei migranti: lo studio sui

Giapponesi nelle Hawaii(Kolonel, 2004)

Poliomielite: morbositPoliomielite: morbositàà in Italia dal 1925 al 2000in Italia dal 1925 al 2000

Cas

i not

i fic

ati x

100

000

ab i

tant

i

Inizio OPV: 1964

Obbligo OPV: 1966

Inizio IPV: 1958

Andamento temporale della mortalità per tumore negli USA 1930-2007, standardizzati per età - Maschi

Andamento temporale della mortalità per tumore negli USA 1930-2007, standardizzati per età - Femmine

Andamento temporale dell’incidenza del cancro del colon in Inghilterra e Giappone in uomini di 55-60 anni. 1964-95

Sopravvivenza in relazione al livello di inquinamento atmosferico nello studio di sei città negli USA

Effetto età, coorte di nascita e periodo di calendario negli studi di andamento temporale

L’andamento temporale di un fenomeno morboso in periodo più o meno lungo (anni, decadi) può essere dovuto a diversi effetti:

- effettoperiodo di calendario: per la variazione nel tempo di fattori che aumentano o diminuiscono il rischio di malattia (eventi acuti: guerre, catastrofi naturali, eventi tipo Hiroshima, Chernobil, Bhopal, ecc.; eventi cronici:)

- effetto coorte di nascita: per il cambiamento nelle abitudini di vita di soggetti che sono nati nello stesso periodo e hanno acquisito simili abitudini di vita (fumo di tabacco, alimentazione, ecc.)

- effetto età: per il cambiamento della struttura per età della popolazione, ad esempio un aumento di incidenza di una malattia cronica per l’invecchiamento della popolazione.

OBIETTIVI DEGLI STUDI EPIDEMIOLOGICI

STUDI SPERIMENTALI

Valutare gli effetti di un nuovo trattamento su di un gruppo di soggetti o in una comunità

STUDI ANALITICI (studi eziologici)

Analizzare associazioni tra fattori di rischio (determinanti) o fattori protettivi e la patologia in studio

STUDI DESCRITTIVI

Descrivere un fenomeno morboso o una condizione di interesse in una comunità


Inizio dello studio

1Inizio

esposizione

2

Inizio esposizione

Inizio malattia

Inizio malattia

3

Inizio esposizione

Inizio malattia

1 e 2 = studi prospettici



DISEGNO DI UNO STUDIO TRASVERSALE (CROSS-SECTIONAL)

TEMPO

DIREZIONE DELL’INDAGINE

Popolazione

Malate

Non malate

Persone con una determinata esposizione

Persone senza una determinata

esposizione

Malate

Non malate

Gli studi trasversali ripetuti nel tempo con le medesime modalità: la valutazione dei

cambiamenti temporali di un evento sanitario

Prevalenza dei fumatori on Italia secondo le indagini DOXA condotte tra il 1957 e il 2008

MISURE DI ASSOCIAZIONENEGLI STUDI DI PREVALENZA

Si ottengono misurando esposizione e malattia in tutti i soggetti esaminati. I soggetti con la malattia costituiscono casi prevalentie i soggetti non malati costituiscono i controlli. Si possono calcolare:

• Odds ratio di prevalenza: si calcola confrontando l’odds di esposizione nei casi (malati) e nei controlli (non malati);rappresenta una stima dell’odds ratio di incidenza, e quindi del rischio relativo, sotto la condizione di rarità della malattia nella popolazione.

• Rapporto tra prevalenze: rapporto di prevalenza della malattia in esposti e non esposti; rappresenta una stima del rischio relativo solo se la durata della malattia è uguale in esposti e non esposti.

GLI STUDI SPERIMENTALI

Igiene, Epidemiologia e SanitIgiene, Epidemiologia e Sanitàà PubblicaPubblicaDip. Medicina Sperimentale ed ApplicataDip. Medicina Sperimentale ed ApplicataUniversitUniversitàà degli Studi di Bresciadegli Studi di Brescia

PROGETTO

DI UN RCT

popolazione in studio

selezione concriteri definiti

potenziali partecipanti

non partecipanti

partecipanti

invito

randomizzazione

non partecipanti

trattamento controllo

COMITATO COMITATO ETICOETICO

CARATTERISTICHE DEI TRIAL RANDOMIZZATI

CONTROLLATI (RCT)

• intervento dei ricercatori: controllo delle condizioni sperimentali (in particolare dell’esposizione)

• braccio di controllo: per confrontare gli esposti (trattati) con un gruppo di non esposti (non trattati)

• randomizzazione: garantisce la confrontabilità tra i due gruppi perché li rende simili tra loro quanto a composizione dei fattori noti e non noti: si minimizza così il possibile confondimento

• disegno prospettico: intervallo temporale tra trattamento e outcome

• cieco/doppio cieco: assenza di interferenze dovute alla consapevolezza del trattamento somministrato o ricevuto

DISEGNO DI UNO STUDIO DI COORTE

TEMPO


PopolazionePersonesenza lamalattia

Esposte

Nonesposte

Malattia

Senza malattia

Malattia

Senza malattia


Inizio dello studio

1Inizio

esposizione

2

Inizio esposizione

Inizio malattia

Inizio malattia

3

Inizio esposizione

Inizio malattia 1 e 2 = studi prospettici



UN ESEMPIO DI STUDIO DI COORTE:LO STUDIO DI TAIWAN SULL’ASSOCIAZIONE TRA

INFEZIONE HBV CRONICA E HCC (Beasley et al., 1988)

22707 soggetti

3454 HBsAg+ 19253 HBsAg-

3302 non HCC 19244 non HCC152 HCC 9 HCC

152 / 3 454 = 44/ 1 000

Rischio relativo (RR) = ---------------------------- ----------- = 93,6

9 / 19 253 = 0,47 / 1 000

8,9 anni

UN ESEMPIO DI STUDIO DI COORTELO STUDIO DI TAIWAN SULL’ASSOCIAZIONE TRA

INFEZIONE HBV CRONICA E HCC (Beasley et al., 1988)

22707 soggetti

3454 HBsAg+ 19253 HBsAg-

3302 non HCC 19244 non HCC152 HCC 9 HCC

152 / (30 738 a.p.) = 494,5/ 100 000

Rischio relativo (RR) = ---------------------------- ---------------------- = 98,4

9 / (169 811 a.p.) = 5,3 / 100 000

8,9 anni

DISEGNO DI UNO STUDIO CASO-CONTROLLO

TEMPO


Popolazione

Casipersone con malattia

Controlli( persone senza

malattia)

esposti

Non esposti

esposti

Non esposti

TIPI DI STUDI EPIDEMIOLOGICI IN RELAZIONE ALLA

CRONOLOGIA DELL’OSSERVAZIONE

Inizio dello studio

1Inizio

esposizione

2

Inizio esposizione

Inizio malattia

Inizio malattia

3

Inizio esposizione

Inizio malattia 1e 2 = studi prospettici

3 = studi retrospettivi4

STUDI CASO-CONTROLLO:

COMPUTO DELL’ODDS RATIO (OR)

M + M -

Esp + a b a + b

Esp - c d c + d

a + c b + d N

Odds(esposizione) tra i casi [ a/(a+c) ] / [ 1 - a / (a+c) ]

OR = ------------------------------------------- = -------------------------------------- =

Odds(esposizione) tra i controlli [ b/(b+d) ] / [ 1 - b/(b+d]

[a/(a+c)] / [(a+c– a) / (a+c)] [a/(a+c)] / [c/(a+c)] a / c a * dOR = -------------------------------------- = -------------------------- = -------- = --------

[b/(b+d)] / [(b+d – b)/(b+d] [b/(b+d)] / [d)/(b+d] b / d b * c

Odds = Prob. / (1-Prob)

casi controlli

fumatori 1350 1296 2646

nonfumatori

7 61 68

1357 1357 2714

OR=(1350 x 61)/(1296 x 7) = 9.1

RAE% = [(9.1-1)/9.1] x 100 = 89%

IL PRIMO STUDIO CASO-CONTROLLO SUL FUMO E TUMORE AL POLMONE (Doll e Hill, 1952)

Numero di sigarette fumate al giorno0 <5 5-14 15-24 25-49 50+

casi 7 55 489 475 293 38controlli 61 129 570 431 154 12OR 1 3.7 7.5 9.6 16.6 27.6

( a x d ) / ( b x c )

[(RR - 1) / RR] x 100

CRITERI DI VALIDITA ’ DI UNO STUDIO EPIDEMIOLOGICO

VALIDITA ’INTERNA ASSENZA DI DISTORSIONI (BIAS)

VALIDITA ’ESTERNA

GENERALIZZABILITA’ DELLO STUDIO

N.B.: Gli errori casuali influenzano la precisione della stima, nonla validità dello studio.

STRATEGIE NEL DISEGNO DEGLI STUDI EPIDEMIOLOGICI

AUMENTARE LA PRECISIONEDELLE STIME PER

RIDURRE L’ERRORE CASUALE:

• Aumentando la dimensione o la durata dello studio

• Aumentando l’efficienza (quantità di informazione per unità di osservazione)

STRATEGIE NEL DISEGNO DEGLI STUDI EPIDEMIOLOGICI

AUMENTARE LA VALIDITA ’ DELLO STUDIO PER RIDURRE L’ERRORE SISTEMATICO:

Validità interna, mediante: SELEZIONEINFORMAZIONECONFRONTO

Validità esterna

Controllo del confondimento:MISURAPREVENZIONECONTROLLO

DISTORSIONI (BIAS) PIU’ COMUNI NEGLI STUDI EPIDEMIOLOGICI

i SELEZIONE

i INFORMAZIONE

iCONFONDIMENTO

Esposizione in studio

Confondente

Malattia Determinante della malattia

Associato all’esposizione

CONFONDIMENTO

CONFONDIMENTO

• Un confondente èfattore di rischioanche in assenza di esposizione (altrimenti è modificatore di effetto)

• Un confondente èassociato all’esposizionee quindi diversamente distribuito tra esposti e non esposti

• Un confondente non è una condizione intermediatra l’esposizione in studio e la malattia

• Il confondimento comporta una distorsione dell’effettodell’esposizione, che può risultare sia in una sovrastima sia in una sottostima dell’effetto puro.

CONFONDIMENTO: bere caffè, fumo di sigaretta e coronaropatia

ESPOSIZIONE(bere caffè)

MALATTIA(cardiopatia)

VARIABILE DICONFONDIMENTO(fumo di sigaretta)

CONFONDIMENTO: ESEMPIO

Si consideri uno studio di coorte su lavoratori di una fabbrica per esposti a possibili cancerogeni respiratori. Per confronto, si considerano gli impiegati della medesima fabbrica, non esposti a cancerogeni nell’ambiente di lavoro. I due gruppi sono simili tra loro per età, genere, gruppo etnico e luogo di residenza.

Per valutare l’esposizione in studio, si calcolano i tassi di incidenza di tumore polmone nei due gruppi, grezzi e stratificati per abitudine fumatoria.

Malattia + Malattia -

Operai 160 840 1000

Impiegati 80 920 1000

RR=160/1000

80/10002

RR=80/200

40/2002

RR=80/800

40/8002

Fumatori Malattia + Malattia -

Operai 80 120 200


Non fumatori Malattia + Malattia -

Operai 80 720 800


NO CONFONDIMENTO


Operai 170 830 1000


RR=170/1000

80/10002.1

RR=160/800

40/2001

RR=10/200

40/8001

Fumatori Malattia + Malattia -

Operai 160 640 800


Non fumatori


Operai 10 190 200


CONFONDIMENTO

VALUTARE LA RELAZIONE TRA UNA POSSIBILE CAUSA E UN RISULTATO

ASSOCIAZIONE OSSERVATA

Potrebbe essere dovuta a bias di selezione o di misura?

Potrebbe essere dovuta a confondimento?

Potrebbe essere il risultato del caso?

Potrebbe essere causale?

Applica linee guidae formula un parere

NO

NO

Probabilmente no

LINEE GUIDA PER LA CAUSALITA’

• Relazione temporaleLa causa precede l’effetto? (essenziale)• Plausibilità L’associazione è coerente con altre

conoscenze? (Meccanismo d’azione; evidenza proveniente da animali da esperimento)

• Coerenza Simili risultati si sono visti in altri studi?• Forza Qual è la forza dell’associazione tra la

causa e l’effetto? (rischio relativo)• Relazione dose- L’aumento dell’esposizione alla possibile

risposta causa è associato all’aumento dell’effetto?• Reversibilità Il rimuovere una possibile causa porta alla

riduzione del rischio di malattia?• Disegno dello studio L’evidenza si basa su un valido disegno?

• Giudicare l’evidenza Quante linee di evidenza portano alla conclusione?

Medicine is a science of uncertainty and an art of ... · • Rischio (assoluto) = incidenza...

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