1) LA DOMANDA DELLA RICERCA:
La miglior domanda di una ricerca deve specificare un solo risultato misurabile, così come tutte le condizioni e variabili importanti.
La domanda comprende: popolazione, manovra o le condizioni che colpiscono la popolazione dello studio, ed infine i risultati.
2) IPOTESI:
Supposizione, fondata su osservazioni o riflessioni, che può portare a predizioni confutabili.
Oppure, congettura elaborata in modo che possa essere comprovata o confutata.
- a) Ipotesi alternativa:
Generalmente si definisce in modo che la ipotesi nulla (non si hanno differenze) non sia certa.
Se l’obiettivo dell’esperimento è di comparare un farmaco con un placebo, l’ipotesi nulla consisterà nel non avere differenze tra i due gruppi, e l’ipotesi alternativa è che si riscontri una differenza.
- b) Ipotesi nulla:
Ipotesi che non esista differenza tra i due gruppi (ad esempio: due trattamenti).
Quando entrambi i gruppi differiscono in modo sufficiente, la ipotesi nulla è molto improbabile.
3) RANDOMIZZAZIONE:
Idealmente, un processo che assicura che ogni membro della popolazione abbia una possibilità uguale di essere incluso nel campionamento dello studio. Questo non è sempre possibile.
Più importante: la randomizzazione consiste nell’assegnare i pazienti dello studio ai gruppi di trattamento o placebo per l’esperimento, senza che la scelta sia pilotata da qualsiasi caratteristica dei pazienti o desideri-obiettivi del personale che esegue lo studio.
4) POPOLAZIONE:
Ogni persona che soddisfa i criteri di inclusione dello studio.
Gruppo di persone con una caratteristica definita (femmina bianca) o un assestamento definito (gente che vive in Andalusia).
Denominatore nel calcolo di un tasso.
5) CAMPIONE:
La gente che soddisfa i criteri di inclusione dello studio e che viene effettivamente incorporata nello studio. Un sottoinsieme della popolazione.
Frazione selezionata di una determinata popolazione, idealmente rappresentativa della popolazione di riferimento e di grandezza sufficiente. Sottogruppi di osservazioni della popolazione in studio.
6) CAMPIONAMENTO
Selezione dei soggetti di una popolazione che prenderanno parte allo studio.
Una volta definita in modo preciso la popolazione alla quale si riferisce un esperimento clinico, i partecipanti devono essere selezionati idealmente in modo casuale, vale a dire in modo che ogni potenziale paziente della popolaione studiata abbia lestesse probabilità di essere incluso nel campione.
Questo accade raramente, visto che le persone identificate come elementi della popolazione di riferimento possono avere alcune caratteristiche che lo rendono identificabile con precisione.
7) MANOVRA:
Ogni esposizione o trattamento che si eroga ai pazienti per produrre un risultato.
8) RISULTATO O OUTCOME:
L’effetto di una manovra.
In inglese, questa parola si usa anche per designare variabili predeterminate in un esperimento clinico (per esempio: mortalità cardiovascolare + re-infarto, in esperimenti con pazienti che hanno sofferto di infarto al miocardio).
9) validità INTERNA:
I risultati dello studio sono validi per la popolazione di pazienti studiata?
Grado in cui i due gruppi (sperimentale e di riferimento) sono stati formati e confrontati in modo che le differenze osservate tra di loro nelle variabili dipendenti studiate si possano attribuire solamente all’intervento che si sta studiando.
10) validità ESTERNA:
i risultati ottenuti sono validi al di fuori della popolazione studiata? I risultati dello studio fatto su maschi sono validi anche per persone di sesso femminile?
Grado in cui le conclusioni, ottenute con il campione della popolazione che partecipa ad uno studio, possono essere generalizzati alla propria popolazione di riferimento o altre popolazioni, luoghi, momenti o ricercatori.
11) VARIABILE:
Ogni attributo, fenomeno o fatto che può avere differenti valori. Una proprietà di un individuo che può essere osservata; ad esempio: altezza, peso, sesso; questa proprietà varia da un individuo ad un altro.
Esistono 3 livelli di precisione di misurazione di una variabile: nominale, ordinale e di intervallo.
Il più semplice è il nominale: i valori assunti per una variabile a questo livello indicano semplicemente alcune categorie (sesso, gruppo di trattamento, …).
Le variabili possono essere anche ordinate (raggruppamento ordinale) ad esempio secondo il livello di dosi, categorie di durata del trattamento o secondo la classe sociale.
Le categorie che si possono non solo ordinare, ma altresì permettono la misurazione della distanza tra le categorie, si definiscono intervalli (per esempio: altezza, peso, pressione arteriale, numero di decessi).
I valori che può prendere qualsiasi varabile, che sia già esplicativa o risposta, costituiscono i livelli delle variabili.
La natura di questi livelli è ciò che determina il tipo delle variabili.
Così si ottengono i seguenti tipi di variabili:
- Dicotomica: la variabile che riguarda solo 2 valori possibili.
- Nominale: la variabile che può considerare valori differenti.
- Ordinale: la variabile che può comprendere diversi valori nei quali si può stabilire un ordine tra le categorie.
- Quantitativa: la variabile che può comprendere un range numerico di valori.
- Censurata: la variabile quantitativa che può dare un informazione parziale o non completa (tempo fino a quando succede qualcosa in Analisi della Sopravvivenza).
- Variabile binaria: variabile o risultato che può avere solo uno di due possibili valori.
- Variabile categorica (sinonimo: variabile discreta): si dice della variabile che presenta interruzioni.
– Una variabile è categorica se, tra i differenti valori potenzialmente osservabili, c’è un valore che non può essere osservato.
– Le variabili binarie sono un tipo di variabile categorica, che può comprendere solo due valori.
- Variabile continua: si dice della variabile che non presenta interruzioni; una variabile è continua se, tra due valori osservabili, sempre esiste la possibilità che ci sia un altro valore osservabile.
Esempi: età, peso, altezza, pressione arteriale.
- Variabile dipendente: variabile il cui valore dipende dall’effetto di una altra (altrea9 variabile (variabili) – (le variabili indipendenti).
– Manifestazione o risultato il cui valore si pretende di spiegare o giustificare con l’influenza delle variabili indipendenti, soprattutto il modello di regressione.
– In statistica, è la variabile che può essere predetta mediante una equazione di regressione.
– Variabile indipendente: caratteristica da cui si suppone una influenza su un fatto o una manifestazione (la variabile dipendente).
– In statistica, la variabile indipendente è uno degli elementi di una equazione di regressione.
- Variabile intermedia (sinonimo: variabile contingente): variabile presente in una catena causale da una variabile indipendente a un’altra dipendente.
Determina la variabile dipendente, ma è a sua volta soggetta a variazioni da arte della variabile indipendente e si associa simultaneamente agli altri due tipi di variabili (dipendente e indipendente).
12) ASSEGNAZIONE CASUALE:
In uno studio in cui si confrontano due o più modalità di trattamento, conviene che i due gruppi formati siano paragonabili in tutte le caratteristiche prognostiche ad eccezione del trattamento ricevuto, in modo che ogni differenza nel decorso clinico registrata sia attribuibile ai differenti trattamenti somministrati (e solo a quelli).
La assegnazione casuale consiste nel assegnare ogni partecipante a uno dei due gruppi di trattamento con un procedimento casuale, in modo che ogni soggetto abbia esattamente le stesse possibilità di far parte di uno o l’altro gruppo di trattamento.
I pazienti di un gruppo hanno la stessa probabilità di possedere una determinata caratteristica come i soggetti dell’altro gruppo; succede con tutti i fattori prognostici, conosciuti o meno.
Quando il numero di pazienti inclusi in un esperimento clinico è limitato, la assegnazione casuale può determinare la formazione di gruppi un po’ differenti; ciò è tanto meno probabile quanto maggiore sarà il numero dei pazienti.
Allo scopo di valutare se l’assegnazione casuale è andata a buon fine, alla fine dell’esperimento è necessario confrontare la distribuzione delle caratteristiche pronostiche conosciute in ogni gruppo.
La maggioranza delle pubblicazioni su esperimenti clinici contiene una tabella di comparazione di queste caratteristiche.
Allo scopo di evitare una distribuzione diseguale delle caratteristiche pronostiche in ogni gruppo, si può realizzare una assegnazione a blocchi oppure si possono correggere le differenze riconosciute con una analisi stratificata o con una analisi di regressione.
La assegnazione casuale è la caratteristica ce definisce gli esperimenti clinici controllati, differenziandoli dagli studi di coorte.
Assegnazione casuale stratificata:
– Metodo con cui, prima dell’assegnazione casuale, i pazienti vengono inclusi in sottogruppi (strati) con caratteristiche pronostichi simili e quindi vengono assegnati in modo casuale, separatamente per ogni strato, per ciascuna delle modalità di trattamento.
– In questo modo i gruppi e sottogruppi finali di trattamento formati sono paragonabili, per lo meno ciò che concerne i fattori che sono stati considerati nella formazione dei blocchi/strati.
– Per esempio: il rischio di complicazioni cardiovascolari associate all’ipertensione arteriale è maggiore nei pazienti diabetici, ma può essere che alcune classi di farmaci anti ipertensivi diano luogo a maggiori effetti indesiderati tra i pazienti diabetici.
– In un esperimento clinico su farmaci anti ipertensivi, si può procedere ad una asseganazione casuale generale, oppure asseganre i pazienti diabetici e non diabetici separatamente ad ogni modalità di trattamento; in entrambi i casi si potranno analizzare separatamente i risultati in pazienti diabetici o meno.
– Nonostante tutto, i risultati avranno maggiore validità se l’assegnazione è realizzata separatamente, piuttosto che realizzare semplicemente una analisi di sottogruppi.
- Assegnazione aleatoria per gruppi:
Assegnazione casuale applicata a gruppi successivi di pazienti (ad esempio: gruppi di quattro, gruppi da dieci, ecc.), allo scopo di evitare disequilibri tra gruppi in caso di analisi intermedia o per interruzione dell’esperimento.
Assegnazione aleatoria per minimizzazione; consiste in:
a) identificare le variabili che si desidera distribuire in modo equilibrato ad entrambi i gruppi di trattamento (ad esempio: un esperimento clinico sul trattamento dell’infarto acuto del miocardio, età, fumatore, antecedenti di cardiopatia ischemica e diabete).
b) formare strati secondo le variabili di interesse (continuando l’esempio: pazienti con meno di 70 anni o più di 70, fumatori o non fumatori, con precedenti di cardiopatia ischemica o meno, diabete o no).
c) contare, per ogni strato, quanti pazienti sono stati assegnati a ciascuna delle modalità di trattamento.
d) sommare i pazienti inclusi in ognuno degli strati in una e nell’altra modalità di trattamento.
e) assegnare il nuovo paziente alla modalità di trattamento nella quale i soggetti che presentano la stessa caratteristica sono meno rappresentati.
- Assegnazione alterna:
– In un esperimento clinico con due gruppi, metodo di assegnazione di trattamenti in cui il primo paziente riceve un trattamento A, il secondo quello alternativo (B), il terzo riceve l’A, il quarto il B, e così via…
– Questo tipo di assegnazione non è ottimale (generalmente implica che il ricercatore conosca quale tecnica, A e B, toccherà al prossimo paziente) e pertanto può creare gruppi disuguali ed è raramente compatibile con il carattere a doppio cieco di un esperimento).
- Assegnazione occulta:
Processo di assegnazione così descritto, il che fa pensare che sono state prese misure adeguate per occultare, a chi si occupa di valutare i pazienti, l’assegnazione dei pazienti ad ogni gruppo (ad esempio: assegnazione casuale centralizzata, uso di buste numerate, opache e chiuse, poste in una borsa chiusa, o urne numerate o codificate, .. o altri metodi di occultamento che garantiscano che i dati rimangano nascosti).
13) CONSENSO INFORMATO:
Procedimento informale per applicare il principio di autonomia.
Deve contenere per lo meno tre elementi: volontarietà, informativa e comprensione.
La volontarietà implica che i soggetti possano decidere liberamente se vogliono partecipare ad uno studio, senza nessuna opera di persuasione (vale a dire: indurre a “accettare liberamente” attitudini, valori, intenzioni o azioni, manipolazione, opzioni reali o la loro percezione di scelta), né coercizione.
La caratteristica di volontarietà del consenso può essere violata quando viene chiesto da persone in condizioni di autorità o di importante influenza sul soggetto della ricerca, oppure quando non si concede un tempo “sufficiente” perché il soggetto possa riflettere, consultare o decidere.
L’informativa deve essere comprensibile e deve includere l’obiettivo dello studio e il suo procedimento, i benefici ed i rischi potenziali, le possibili incombenze che derivano dalla partecipazione e la possibilità di ritirarsi dallo studio in qualunque momento senza che ciò determini pregiudizi.
In questo contesto, è fondamentale la comprensione della informativa, che non dipende solo dalla formulazione della stessa ma anche dalla competenza di chi la riceve, cioè dalla sua capacità di comprensione.
14) RIPRODUCIBILITÀ
Riferita ad un test, è il grado in cui i risultati sono identici o strettamente assomiglianti ogni volta che si ripete.
15) RISCHIO ASSOLUTO:
Termine usato con significati differenti a seconda della scuola di epidemiologia, e perciò dovrebbe essere evitato.
16) RISCHIO ATTRIBUIBILE:
Sinonimo: frazione eziologica.
Quantità di tutti i casi di una malattia attribuibili ad un determinato fattore di rischio.
17) RISCHIO ATTRIBUIBILE TRA LE PERSONE ESPOSTE:
Quantità di casi esposti che sia attribuibile ad un fattore di rischio determinato.
18) RISCHIO RELATIVO:
Quoziente tra il rischio di soffrire di una determinata malattia tra gli individui esposti a un fattore di rischio determinato e il rischio di soffrire della malattia tra quelli che non sono esposti.
Se a è il numero degli esposti con la malattia, b è il numero degli esposti senza la malattia, c è il numero dei non esposti senza malattia, il rischio tra gli esposti è a/a + b, il rischio tra quelli non esposti è c/c + d ed il rischio relativo è .
