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Statistica Sanitaria – Corso di laurea in Infermieristica

Statistica Sanitaria – Corso di laurea in Infermieristica . Lorenzo Richiardi, Unità di Epidemiologia dei Tumori, Via Santena 7 E-mail: lorenzo.richiardi@unito.it Giovanna Berti Andrea Evangelisti Barbara Garabello. Obiettivi. Ragionamento quantitativo Sapere descrivere dei dati

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Statistica Sanitaria – Corso di laurea in Infermieristica

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Presentation Transcript


  1. Statistica Sanitaria – Corso di laurea in Infermieristica Lorenzo Richiardi, Unità di Epidemiologia dei Tumori, Via Santena 7 E-mail: lorenzo.richiardi@unito.it Giovanna Berti Andrea Evangelisti Barbara Garabello

  2. Obiettivi • Ragionamento quantitativo • Sapere descrivere dei dati • Sapere interpretare dei risultati Ad esempio: Come commentare una frase come: “la procedura A e molto meglio della procedura B”

  3. Programma • Metodi quantitativi e statistici in medicina: introduzione 2. Rappresentazione dei dati, statistica descrittiva 3. Concetto di inferenza, introduzione alla statistica inferenziale 4. Screening

  4. Libri di testo • Armitage P., Berry G.-Statistica Medica, metodi statistici per la ricerca in Medicina (Terza edizione). Mc Graw-Hill Libri Italia, Milano 1996. • Colton T. -Statistica in Medicina.Piccin, Padova 1988. • Cavalli-Sforza L -Analisi statistica per medici e biologi (Terza edizione). Bollati Boringhieri, Torino 1992. • Bossi A., Cortinovis I. Duca P., Marubini E. -Introduzione alla statistica medica.La Nuova Italia Scientifica, Roma 1991. • Glantz S.A. -Statistica per discipline bio-mediche (Terza edizione).Mc Graw-Hill Libri Italia, Milano 1994. • Pagano M., Gauvreau K.-Biostatistica. Guido Gnocchi Editore,Napoli 1994. • Di Orio F. –Elementi di metodologia epidemiologica clinica.Piccin, Paova 1994. • Qualunque libro introduttivo alla statistica può essere sufficiente…

  5. Definizione di statistica “Disciplina che concerne la trattazione dei dati numerici derivanti da gruppi di singole osservazioni” (Armitage & Berry, 1994) Concetti: • Metodo per descrivere e quantificare (statistica descrittiva) • Metodo per trarre dai dati conclusioni a livello generale (statistica inferenziale) “Saper parlare di ciò che non si conosce: o meglio, parlare correttamente di ciò che non si conosce completamente (Maccacaro, 1975)”

  6. Inferenza Statistica. Def: “Le basi logiche attraverso le quali conclusioni che riguardano una popolazione sono derivate da risultati ottenuti in un campione” Osservazione su un campione Che cosa si può concludere sulla popolazione da cui il campione deriva?

  7. Alcune definizioni STIMA Si utilizza una misura rilevata su un campione come misura che vale per la popolazione INTERVALLO DI CONFIDENZA (def. Operativa) Intervallo di valori intorno alla stima in cui ci aspettiamo con una certa confidenza che vi sia il valore vero della popolazione TEST DI IPOTESI Verificare attraverso il campione se una asserzione a proposito della popolazione sia non ragionevole

  8. Esempio Un medico osserva che un neonato esposto al fumo materno in periodo fetale ha un peso di 2,300 grammi Si può concludere che fumare in gravidanza aumenta il rischio di avere un figlio sotto-peso alla nascita? Lo stesso medico ha anche osservato neonati sotto-peso non esposti a fumo materno

  9. Commento La singola osservazione è raramente informativa sulla natura di un fenomeno che presenta variabilità il singolo clinico utilizza, consciamente o inconsciamente, conoscenze ottenute mediante approcci sovraindividuali. D’altra parte, la singola osservazione può suggerire ipotesi di ricerca

  10. Ragionamento quantitativo e statistico • Acquisizione dei dati inerenti ad un fenomeno • Descrizione del fenomeno attraverso i dati • Elaborazione dei dati Ipotesi iniziale  Rifiutata Non rifiutata

  11. Epidemiologia Def “ E’ lo studio delle malattie e della salute nelle popolazioni e l’applicazione dei risultati di tale studio per controllare i problemi di salute” Concetti: • Studio della distribuzione e frequenza delle malattie • Studio delle cause di malattia a livello sovra-individuale • Prevenzione

  12. Fonte: The James Lind library (www.jameslindlibrary.org)

  13. Then the king ordered Ashpenaz, his chief eunuch to take certain of the Israelite exiles of the blood royal and of the nobility, who were to be young men of good looks and bodily without fault…. well-informed, intelligent and fit for service in the royal court; and he was to instruct them in the literature and the language of the Chaldeans. The king assigned them a daily allowance of food and wine from the royal table. Their training was to last for three years… Now Daniel determined not to contaminate himself by touching the food and wine assigned to him by the king, and he begged the master of the eunuchs not to make him do so.God made the master show kindness and goodwill to Daniel and he said to him 'I am afraid of my lord the king: he has assigned you your food and drink and if he sees you looking dejected unlike the other young men of your own age, it will cost me my head.' Then Daniel said to the guard whom the master of the eunuchs had put in charge of Hananiah, Mishael and Azariah and himself 'Submit us to this test for ten days. … Give us only vegetables to eat and water to drink; then compare our looks with those of the young men who have lived on the food assigned by the king and be guided in your treatment of us by what you see.' At the end of ten days they looked healthier and were better nourished than all the young men who had lived on the food assigned them by the king.

  14. L’esempio di Semmelweis • A metà del 1800, Ignaz Semmelweis con un approccio statistico identifica la causa principale della febbre puerperale (setticemia solitamente causata dallo streptococcus hemolyticus) • All’epoca i batteri non erano noti. Semmelweis identifica come causa il trasferimento, operato da medici e studenti, di materiale autoptico alle donne in travaglio.

  15. Contesto Nel 1847 Semmelweis comincia a lavorare presso la clinica ginecologica di un ospedale viennese in cui vi era un’alta mortalità materna Nell’ospedale vi erano due cliniche ginecologiche: • I parti erano seguiti da medici e studenti di medicina  mortalità elevata • I parti erano seguiti solo da ostetriche  mortalità meno elevata

  16. 6.56% 5.58% 9.92% 3.38%

  17. Descrizione della mortalità nel tempo (Tabella 1, Figura 1) • Mortalità nel tempo stratificata per clinica (Tabella 2) Vi sono dati su cui verificare possibili ipotesi! 3) Singola osservazione nel Marzo 1847: un medico legale muore di una malattia clinicamente simile alla febbre puerperale dopo essersi ferito in sala settoria

  18. 4) Ipotesi: le “particelle cadaveriche” erano responsabili della febbre puerperale ed erano trasferite alle partorienti dai medici e studenti (le ostetriche non effettuavano autopsie) 5) Verifica dell’ipotesi: a. Gli studenti avevano cominciato ad effettuare autopsie dal 1823: “ vi è stato un cambiamento nella mortalità dopo il 1823?”

  19. b. Gli studenti avevano frequentato in entrambe le cliniche fino al 1840: “vi era differenza in mortalità tra le due cliniche prima del 1840?” c. Dalla primavera del 1847 Semmelweis raccomandò la disinfezione delle mani con cloruro di calce prima delle visite ginecologiche: “è diminuita la mortalità dopo il 1847?”

  20. Riassumendo

  21. Ancora Semmelweis • Sulla base dei dati raccolti Semmelweis rifiutò alcune delle ipotesi alternative che erano state proposte. Ad esempio: “la febbre puerperale è connessa con fenomeni atmosferici” Verifica?

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