Course Syllabus
Obiettivi formativi
Obiettivo dell’insegnamento è approfondire gli aspetti statistici legati alla pianificazione e all’analisi di uno studio clinico.
Conoscenza e comprensione
Questo insegnamento fornirà conoscenze e capacità di comprensione relativamente a:
- Implementazione di simulazioni con il linguaggio di programmazione SAS;
- Pianificazione della dimensione campionaria e della potenza statistica di uno studio clinico;
- Strategia di analisi statistica di uno studio clinico nel caso di outcome di sopravvivenza, eventi ripetuti, outcome continui misurati sia all’inizio che alla fine dello studio, dati correlati;
- Le fasi di una sperimentazione clinica.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Alla fine dell’insegnamento gli studenti saranno in grado di:
- Impostare in autonomia delle simulazioni nel linguaggio di programmazione SAS;
- Riconoscere gli elementi fondamenti necessari per il calcolo della dimensione campionaria e della potenza statistica di uno studio clinico;
- Analizzare studi clinici con outcome di sopravvivenza, eventi ripetuti, outcome misurati prima e dopo la fine dello studio, dati correlati.
L’insegnamento consente allo studente di acquisire solide basi nella pianificazione e analisi di uno studio clinico con il supporto del software di programmazione SAS.
Contenuti sintetici
· Simulazioni di dati in SAS
· Approfondimenti sulla regressione di Poisson e Negativa Binomiale per l’analisi di eventi ripetuti
· Dimensione campionaria e potenza statistica di uno studio clinico: un approccio basato sulle simulazioni
· Introduzione alle fasi della sperimentazione clinica
· Strategie per l’analisi di studi con outcome continuo misurato sia all’inizio che alla fine dello studio
- Analisi di dati correlati
Programma esteso
1. Simulazioni di dati in SAS
1.1 Importanza delle simulazioni come strumento di lavoro per il biostatistico
1.2 Elementi e tecniche di base per la simulazione dei dati
1.3 Utilizzo delle simulazioni per valutare distribuzioni campionarie, validità di tecniche statistiche e proprietà di un disegno statistico
2. Modelli per l’analisi di eventi ripetuti ed eventi singoli in uno studio clinico
1.1 Modello di Poisson e modello negativo-binomiale per l’analisi di eventi ripetuti
1.2 Modello di Poisson e modello esponenziale per l’analisi di eventi singoli
1.3 Modello di Poisson e analisi della sopravvivenza
3. Dimensione campionaria e potenza statistica di uno studio clinico: un approccio basato sulle simulazioni
4. Elementi di metodologia della ricerca clinica
4.1 Le fasi della sperimentazione clinica: modelli statistici per gli studi di fase I, II e III
4.2 Studio di superiorità e studio di non-inferiorità
4.3 Studi adattativi
5. Strategie per l’analisi di studi con outcome continuo misurato sia all’inizio che alla fine dello studio
6. Analisi di dati correlati
6.1 Introduzione all’analisi dei dati correlati
6.2 Modelli lineari a effetti misti per l’analisi di risposte continue correlate
6.3 Modelli lineari generalizzati a effetti misti per l’analisi di riposte binarie correlate
Prerequisiti
Nessuno
Metodi didattici
Lezioni
Esercitazioni al computer con applicazioni in SASModalità di verifica dell'apprendimento
Durante il corso saranno proposti alcuni problemi che dovranno essere affrontati e risolti con uno studio di simulazione. Le simulazioni saranno impostate in aula da gruppi di lavoro formati da due persone. Ogni studente poi, individualmente, dovrà approfondire uno dei problemi proposti e dovrà scrivere una relazione in cui presenterà i risultati dello studio seguendo lo stile di un lavoro originale di ricerca.
Non sono previste prove di esame in itinere.
Prova orale
Valutazione sui contenuti delle slide del corso, e dei capitoli di libro e articoli che saranno indicati e messi a disposizione durante il corso.
La prova orale consente di verificare le conoscenze dei principali metodi legati alla pianificazione e all’analisi di uno studio clinico.
Testi di riferimento
Tutto
il materiale didattico (estratti di libri, articoli, codice SAS, dataset) distribuito
agli studenti durante il corso
Periodo di erogazione dell’insegnamento
Semestre I, Ciclo I
Lingua di insegnamento
Italiano
Learning objectives
The aim of the course is to deepen the student’s knowledge of the statistical design and analysis of a clinical trial.
Knowledge and understanding
This course will provide knowledge and understanding regarding:
- Data simulation in SAS;
- Sample size and power analysis of a clinical study;
- Statistical analysis of a clinical study in the case of survival outcome, repeated events, continuous outcome with baseline and follow-up measurements, correlated data;
- Clinical trial phases.
Applying knowledge and understanding
At the end of the course the students will be able to:
- Independently use data simulation in SAS;
- Identify the fundamental elements for power and sample size calculation;
- Analyze clinical studies in the case of survival outcomes, repeated events, continuous outcome with baseline and follow-up measurements, correlated data.
The course will provide sound basis for planning and analyzing a clinical study with the help of SAS tools.
Contents
·
Data simulation in SAS
· Poisson and Negative binomial regression for repeated-events analysis
· Sample size and statistical power of a clinical study: a simulation approach
· An introduction to the clinical trial phases
· How to analyze controlled trials with baseline and follow-up measurements
· Analysis of clustered data
Detailed program
1. Data simulation with SAS
1.1 Simulation as an important tool for biostatisticians
1.2 Data simulation basic techniques
1.3 Use of simulations to evaluate sample distributions, validity of statistical techniques and properties of a statistical design
2. Analysis of discrete outcomes
1.1 Poisson regression and negative-binomial regression for the analysis of repeated events
1.2 Poisson regression and negative-binomial regression for the analysis of single events
1.3 Poisson model and survival analysis
3. Statistical power and sample size of a clinical study: a simulation-based approach
4. Clinical research methodology
4.1 Statistical models for phase I, II and III clinical trials
4.2 Superiority and non-inferiority trials
4.3 Adaptive trials
5. Analysis of pre-post studies
6. Analysis of correlated data
6.1 Introduction to correlated data
6.2 Linear mixed models for correlated continuous outcomes
6.3 Generalized linear mixed models for correlated binary outcomes
Prerequisites
None
Teaching methods
Lectures
Computer lab with applications in SASAssessment methods
Written exam – project work (only for attending students)
During the course a couple of biostatistical problems that could be solved by means of a simulation study will be proposed.
The simulation study will be set up in the classroom by working groups of two people. Then, each student will choose and deepen one of the proposed problems at home.
A written final report with the structure of a research paper should be provided.
There are no intermediate exams.
The written exam will test the student’s ability to set up a research work in a group and then independently develop a document that describes the data used, the aims of the study, the justification of the used methods, and the critical discussion of the results.
Oral exam
The oral exam will be based on all the materials (book excerpts, research papers, slides) provided during the course.
The oral exam will test the student’s knowledge of the main methods used in the biomedical field to plan and analyze clinical studies.
Textbooks and Reading Materials
The
course material (book excerpts, articles, SAS code, datasets) will be
distributed during the course
Semester
Semester I, cycle I
Teaching language
Italian