Statistica e valutazione dell'evidenza in medicina (D53)

Programma del corso :
Valutazione dell'attendibilità dei metodi di raccolta e di misura di dati di interesse biomedico
Illustrare il concetto di attendibilità di una misura, campione, popolazione, stima e parametro
Fornire esempi di cause di errori sistematici ed errori casuali

Variabilità
Fornire esempi di variabilità dei caratteri quantitativi entro individuo e tra individui

Metodi descrittivi
Interpretare le rappresentazioni grafiche di una distribuzione
Illustrare i concetti di valore medio, dispersione e forma di una distribuzione
Calcolare i principali indici di posizione e dispersione di una distribuzione
Spiegare il significato degli indici di accuratezza e di precisione delle misure
Spiegare il significato di quantile (quartili, centili) - Limiti di riferimento
Correlazione e statistica Kappa

Modello Gaussiano
Interpretazione di dati di popolazione mediante il modello Gaussiano
Descrivere le caratteristiche del modello gaussiano di distribuzione degli errori di misura

Test di screening
Definire i concetti di unione ed intersezione di eventi
Definire il concetto di probabilità
Calcolare la probabilità di un evento
Calcolare la probabilità dell'intersezione di eventi indipendenti, la probabilità di eventi condizionati
Illustrare il fondamento logico del test di screening
Spiegare le definizioni di esito falsamente positivo e di esito falsamente negativo rispetto ad un valore soglia del marker diagnostico
Definire i concetti di sensibilità e di specificità di un test diagnostico o di un sintomo
Calcolare e discutere il concetto di valore predittivo positivo e negativo
Definire il rapporto di verosimiglianza per un esito positivo (o per un esito negativo) al test diagnostico
Definire il concetto di probabilità e odds pre-test e post-test
Spiegare il significato del teorema di Bayes

Stima campionaria dei parametri della popolazione a partire dai dati espressi con varie modalità
Illustrare il concetto di variabilità campionaria. Distinguere i concetti di campione e popolazione
Distinguere i concetti di stima campionaria di un parametro e di parametro di una popolazione

Distribuzione di campionamento
Illustrare il significato di distribuzione delle stime campionarie
Illustrare il significato di errore standard di una stima campionaria

Intervallo di confidenza e suo significato
Illustrare il concetto di intervallo di confidenza e spiegarne il significato

Test di ipotesi
Spiegare il significato di errore di errore di I e di II tipo e di potenza di un test
Spiegare il fondamento logico del calcolo della dimensione del campione
Discutere la differenza tra significatività statistica e rilevanza clinica
Saper costruire un test statistico relativo all'efficacia quando espressa come media o differenza tra medie
Saper distinguere tra campioni indipendenti e campioni appaiati.
Saper costruire un test statistico relativo all'efficacia quando espressa come differenza tra campioni dipendenti
Saper costruire un test statistico relativo all'efficacia quando espressa come proporzione o differenza tra proporzioni
Test di indipendenza tra variabile: il chi-quadrato

Modello deterministico e modello probabilistico
Distinguere tra modello deterministico e modello probabilistico
Illustrare le caratteristiche del modello di regressione lineare semplice e il significato dei parametri della regressione lineare semplice
Calcolare test di ipotesi sui parametri del modello di regressione lineare semplice
Spiegare come correggere (aggiustare) per una variabile di confondimento l'associazione tra due serie di dati

Identificazione di fattori di rischio e di fattori prognostici
Studi osservazionali e loro ruolo nella medicina basata sulle prove di efficacia
Studi trasversali/ studi retrospettivi o caso-controllo/ studi longitudinali o di coorte
Misure di occorrenza in epidemiologia e in epidemiologia clinica: prevalenza, incidenza, incidenza cumulativa
Misure di associazione tra fattore di rischio e malattia: rischio assoluto, rischio attribuibile, rischio relativo, odds ratio.