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L’EPIDEMIOLOGIA CLINICA

L’EPIDEMIOLOGIA CLINICA. Igiene, Epidemiologia e Sanità Pubblica Dip. Medicina Sperimentale ed Applicata Università degli Studi di Brescia. EPIDEMIOLOGIA Popolazioni Studi/Valutazioni Prevenzione Valutazione Pianificazione. MEDICINA CLINICA Individui Diagnosi Trattamento Guarigione

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L’EPIDEMIOLOGIA CLINICA

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Presentation Transcript

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

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

  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) PRECISIONE VALIDITA’

  5. Risultati possibili del test

  6. Risultati possibili del test

  7. 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)

  8. 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)

  9. 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)

  10. 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%

  11. Calcolo di Sensibilità e specificità – Es. (II) SENSIBILITA’ : 90/100 = 0,9 = 90% SPECIFICITA’: 9.500/10.000 = 0,95 = 95% PV (+): 90/590 = 0,152 = 15,2%

  12. 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) 1–Spec. Prob. (test- | malato) 1 – Sens. • RV- = ------------------------------------------ = ---------------- Prob. (test- | non malato) Spec.

  13. 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) 1 – Prev. Prob. (malato | test+) V.P.P. • Odds post-test = ---------------------------------- = ---------------- 1 – Prob. (malato | test+) 1 – V.P.P. Odds post-test = odds pre-test * RV+

  14. Calcolo dei rapporti di verosimiglianza – Es. • Sens. = 0.9 • Spec. = 0.95 • VPP = 0.152 • Prev. = 0.0099 • Odds pre-test = 0.0099 / (1 – 0.0099) = 0.0099 • Odds post-test = 0.152 / (1 – 0.152) = 0.179 • RV test+ = 0.9 / (1 – 0.95) = 18 • RV test- = (1 - 0.9) / 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.

  15. 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)

  16. 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

  17. 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

  18. 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

  19. MISCLASSIFICAZIONEnel bias di informazione • NON DIFFERENZIALE occorre con la medesima frequenza in entrambi i gruppi • DIFFERENZIALE varia nei diversi gruppi

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