Summary of Medical Statistics | e-Learning

Course Syllabus

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Obiettivi

La finalità generale del corso è di portare il futuro medico a conoscere i principali concetti e strumenti di statistica medica che sono alla base di una corretta metodologia di approccio alla ricerca in medicina. Lo studente sarà in grado di produrre le statistiche descrittive principali e apprezzare le caratteristiche di un campione dai principali indici statistici e dai grafici. Lo studente sarà in grado di valutare l’accuratezza di un test diagnostico con gli indici di sensibilità, specificità e valore predittivo. Lo studente sarà in grado di calcolare probabilità specifiche da distribuzioni Guassiana e Binomiale. Lo studente sarà in grado di impostare, sviluppare e interpretare un test di ipotesi (per medie e proporzioni) e l’intervallo di confidenza. Lo studente sarà in grado di leggere criticamente un articolo scientifico.

Contenuti sintetici

Incertezza in medicina. Metodi per la descrizione di dati. Probabilità. Inferenza statistica: test d’ipotesi e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria. Introduzione al modello di regressione. Tipi di studio.

Programma esteso

METODI STATISTICI PER LA DESCRIZIONE DELLA VARIABILITA’ BIOLOGICA: Unità statistica, campione e popolazione, variabili e dati; Tipi di variabili; Indici di posizione e dispersione. RILEVAZIONE E PRESENTAZIONE DEI DATI: Metodi per la raccolta, codifica e controllo di qualità dei dati; La strutturazione di un archivio dati ai fini dell’elaborazione statistica; Presentazione dei dati in grafici e tabelle. L’ERRORE NELLA MISURA DI FENOMENI BIOLOGICI:Valutazione dell’attendibilità dei metodi di misura; Errore casuale e precisione della misura; Errore sistematico ed accuratezza della misura.

VARIABILE CASUALE e DISTRIBUZIONE di PROBABILITA’: Le definizioni di probabilità; Concetto di probabilità condizionata e di indipendenza; Definizione di variabile casuale e distribuzione di probabilità, Distribuzioni Binomiale e Gaussiana. VALUTAZIONE DI UN PROCESSO DIAGNOSTICO: Sensibilità e specificità di un test diagnostico; Decisione clinica: probabilità come misura di incertezza; Valore predittivo di un test diagnostico.

VALUTAZIONE DEI RISULTATI DI UNO STUDIO CLINICO: Concetto di parametro di una popolazione, sua stima campionaria ed errore standard; Intervallo di confidenza di un parametro: La logica del test di ipotesi, livello di significatività e potenza del test; L’applicazione di un test, valore di probabilità p e relazione con l’intervallo di confidenza; Dimensione campionaria; Inferenza statistica; Analisi della relazione fra variabili quantitative, qualitative e miste, cenni al modello di regressione semplice; Diversi tipi di studio nella ricerca clinica e nell’epidemiologia clinica; studi osservazionali e studi sperimentali; cenni alle diverse misure di efficacia (rischio relativo e odds ratio); cenni alla meta-analisi.

Prerequisiti

I prerequisiti sono quelli previsti dal regolamento del Corso di Laurea

Modalità didattica

Lezioni frontali affiancate da esercitazioni, salvo successive diverse disposizioni ministeriali legate all’emergenza pandemica

Lettura critica di articoli scientifici.

Materiale didattico

Marc M. Triola, Mario F. Triola, Jason Roy. Biostatistics for the Biological and Health Sciences, 2nd Edition, ISBN 978-0-13-403901-5, published by Pearson Education © 2018.J. Martin Bland. An Introduction to Medical Statistics, Oxford 2015

Stanton A.Glantz. Primer of Biostatistics, McGraw-Hill Education / Medical 2011

Martin Bland. An Introduction to Medical Statistics, Oxford 2015

Bossi Anna, Cortinovis Ivan Statistica medica : esercitazioni Milano [poi] Torino : CittaStudi edizioni, 1996. ISBN 88-251-7163-3

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Primo semestre

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Prova scritta finale che comprende:

-3/4 esercizi per valutare la capacità di applicazione dei concetti statistici affrontati nel programma

-4/5 risposte a scelta multipla per il controllo estensivo della preparazione sul programma d’esame

-1 esercizio su un estratto di un lavoro clinico per valutare la capacità di interpretazione della statistica di base presente nella letteratura medica

Orario di ricevimento

Martedì 10-12 con appuntamento.

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Aims

This course aims to provide the basic tools of medical statistics that are at the basis of a proper methodological approach to a research project in medicine. The student will be able to calculate the main descriptive indexes and to appreciate the characteristics of a sample by descriptive statistics and plots. The student will be able to evaluate the accuracy of a diagnostic test by the sensitivity, specificity and predictive value indexes. The student will be able to calculate specific probabilities from Gaussian and Binomial distribution. The student will be able to calculate and interpret statistical tests for means and proportions and confidence intervals. The student will know how to critically read the methodology and results paragraphs of a clinical paper.

Uncertainty in medicine. Methods for data description. Probability. Statistical inference: hypothesis testing, sampling and introduction to modelling. Sample size calculation. Type of studies.

Detailed program

DESCRIPTIVE STATISTICS FOR BIOLOGICAL VARIATION: Statistical unit, target population, sample, variables and data. Types of variables. Summary indicators (central tendency and dispersion). DATA COLLECTION AND PRESENTATION OF DATA: Methods for collecting and coding data; quality control; Data-bases for statistical analysis; Presentation of data in graphs and tables. ERROR IN THE MEASURE OF BIOLOGICAL PHENOMENA: Reliability evaluation of measurement methods; Random error and measurement accuracy; Systematic error and accuracy of the measure. RANDOM VARIABLES AND PROBABILITY DISTRIBUTIONS: definitions of probability; conditional probability and independence; probability distributions and random variables (examples of Gaussian and Binomial distribution). DIAGNOSTIC PROCESS EVALUATION: sensitivity, specificity; clinical decision: probability as uncertainty measure; predictive value of a test. EVALUATION OF RESULTS IN A CLINICAL STUDY: population parameter, sample estimate and standard error; confidence intervals; statistical hypothesis test, significant level and power; application of a statistical test, p-value; sample size calculation; statistical inference; basic concepts of regression and correlation; different types of studies in clinical and epidemiological research, observational and experimental studies; efficacy measures (relative risk, odds ratio); meta-analysis.