OBIETTIVO DEL CORSO
La fase di scrittura di protocolli di studio in medicina e in biologia richiede la traduzione in termini statistici delle domande di ricerca, la definizione della dimensione ottimale dello studio e la specificazione dei metodi statistici da utilizzare per l’analisi dei dati. Questo richiede una strategia che permetta al biostatistico e all’epidemiologo di tradurre alcune domande di ricerca in medicina e biologia in termini di verifica di ipotesi statistiche, identificare il test di ipotesi da utilizzare, procedere al calcolo della sua potenza in relazione alla dimensione del campione, interpretarne i risultati.
Il corso affronta questi aspetti fornendo la strumentazione teorica e applicata del calcolo della dimensione del campione e della potenza nei principali di metodi parametrici e non parametrici di verifica di ipotesi applicati ai principali disegni di studio con variabili di risposta: continue, binarie, categoriali, di sopravvivenza. Parallelamente, si vedranno esempi di contributi di scrittura a protocolli sfruttando le potenzialità grafiche che il software Stata possiede a differenza di altri software.
Verrà illustrato come pianificare la dimensione dello studio utilizzando con parsimonia le risorse disponibili, rispondendo alle tipiche domande: “Quante unità statistiche è necessario includere per identificare la possibile presenza di un effetto mantenendo sotto controllo gli errori di decisione?”, “Come esprimere questo concetto contribuendo alla scrittura di un protocollo di studio?”
Si comprenderà perché uno studio con un numero subottimale di unità statistiche abbia una possibilità ridotta di identificare effetti importanti, mentre uno studio con un numero troppo elevato di unità statistiche porti ad un dispendio di risorse con benefici marginali modesti. Verrà valutato l’esito di una verifica di ipotesi, ad esempio riportato da una pubblicazione scientifica, ricostruendo la domanda-ricerca motivante con la dimensione dello studio utilizzata.
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di individuare i test di ipotesi da utilizzare in riferimento alle domande di ricerca, specificare l’effect size da includere nel calcolo della dimensione dello studio, calcolare la potenza associata ad una data dimensione dello studio ed un dato effect size, calcolare l’effect size minimo che garantisce una fissata potenza per una dimensione dello studio nota, produrre contributi di scrittura a protocolli, interpretare le verifiche di ipotesi presenti in articoli scientifici.
DESTINATARI
Il corso è rivolto a ricercatori clinico-epidemiologici coinvolti nelle fasi di pianificazione degli studi e scrittura dei protocolli su aspetti di disegno dello studio e calcolo della sua dimensione. Il programma è stato sviluppato per medici e professionisti in sanità pubblica provenienti da istituzioni pubbliche e private, ma è anche indicato per Studenti, Dottorandi, Specializzandi e Assegnisti di Ricerca.
REQUISITI RICHIESTI
Conoscenza di base dei principali test statistici e dimestichezza nell’uso del PC e del software di statistica Stata.
PROGRAMMA
SESSIONE I: INTRODUZIONE
Tipi di studio e quesiti sperimentali
Concetto di verifica di ipotesi
Non inferiorità, Superiorità, Differenza, Equivalenza
SESSIONE II: TEST PER DISEGNI SPERIMENTALI CON CAMPIONI INDIPENDENTI
Test T di Student
Test F di Fisher Snecodor
Test Log Rank (analisi della sopravvivenza)
Confronti multipli (analisi della varianza e della sopravvivenza)
Potenza e dimensione del campione
Esempio di contributo protocollo
SESSIONE III: TEST PER DISEGNI SPERIMENTALI CON CAMPIONI APPAIATI, MISURE RIPETUTE
Student T test e Fischer F test (analisi della varianza)
Potenza e dimensione del campione
Esempio di contributo protocollo
SESSIONE IV: TEST PER TABELLE DI CONTINGENZA
Test Chi-quadrato sull’associazione tra due variabili categoriali
Test di Cochrane Armitage sulla presenza di trend lineare
Test di McNemar sul confronto di proporzioni per campioni appaiati
Potenza e dimensione del campione
Esempio di contributo protocollo
SESSIONE V: TEST PER DATI DI SOPRAVVIVENZA E DIMENSIONAMENTO DEGLI NTERVALLI DI CONFIDENZA
Log Rank test sull’uguaglianza di funzioni azzardo
Potenza e dimensione del campione
Dimensionamento per la costruzione di intervalli di confidenza
Esempio di contributo protocollo
LETTURE CONSIGLIATE
Wang B, Wang H, Tu XM, Feng C. Comparisons of Superiority, Non-inferiority, and Equivalence Trials. Shanghai Arch Psychiatry. 2017;29(6):385-388. doi:10.11919/j.issn. 1002-0829.217163