Informazioni sul corso | Statistica Medica

Syllabus del corso

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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 impostare, sviluppare e interpretare un test di ipotesi (per medie e proporzioni) e l’intervallo di confidenza. Lo studente sarà in grado di interpretare i risultati di un modello di regressione lineare. Lo studente sarà in grado di leggere criticamente un articolo scientifico.

Conoscenza e capacità di comprensione

Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà conoscere i concetti fondamentali della statistica inferenziale (test d’ipotesi, intervallo di confidenza) e dei modelli di regressione (modello lineare e logistico). Lo studente dovrà inoltre esser in grado di distinguere diversi disegni di studio.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente dovrà saper pianificare uno studio valutando la dimensione campionaria adeguata. Dovrà inoltre essere in grado di applicare i principali metodi di analisi statistica per l’elaborazione dei dati (statistica descrittiva, intervallo di confidenza e test d'ipotesi).

Autonomia di giudizio

Lo studente dovrà saper scegliere il disegno di studio in funzione dell’obiettivo, limitando ove possibile le distorsioni attese, dovrà orientarsi tra le tecniche di analisi statistica valutando quelle più appropriate per i dati dello studio. Dovrà inoltre saper comprendere e giudicare, dal punto di vista statistico, la solidità dei risultati degli studi pubblicati su riviste scientifiche.

Abilità comunicative

Lo studente dovrà esser in grado di comunicare il disegno e i risultati di uno studio clinico.

Capacità di apprendere

Lo studente sarà in grado di aggiornarsi in autonomia consultando e valutando criticamente la letteratura scientifica internazionale (Evidence-Based Medicine), riconoscere l'adeguatezza del disegno e dei principali metodi statistici usati negli studi biomedici, distinguendo i risultati solidi da quelli potenzialmente distorti (bias), applicare le basi della metodologia della ricerca per la stesura della tesi di laurea e per la futura attività scientifica, integrare l'approccio quantitativo e probabilistico alle discipline cliniche e biomediche (integrazione Interdisciplinare).

Contenuti sintetici

Inferenza statistica: test d’ipotesi e intervallo di confidenza. Dimensione campionaria. Introduzione al modello di regressione. Tipi di studio. Misure di effetto.

Programma esteso

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; Diversi tipi di studio nella ricerca clinica e nell’epidemiologia clinica; studi osservazionali e studi sperimentali; cenni alle diverse misure di efficacia (rischio relativo, odds ratio e hazard ratio); cenni alla meta-analisi.

Prerequisiti

non sono richieste conoscenze specifiche preliminari

Modalità didattica

Lezioni frontali affiancate da esercitazioni. Lettura critica di articoli scientifici.

14 lezioni da 2 ore svolte in modalità erogativa in presenza nella parte iniziale che è volta a coinvolgere gli studenti in modo interattivo nella parte successiva.
4 lezioni da 2 ore svolte in modalità erogativa da remoto (asincrone) con esercitazioni individuali supervisionate dal docente.
8 attività di esercitazione da 2 ore svolte in modalità interattiva (lavori di gruppo su articoli scientifici volti a ed esercitazione finale)

Attraverso le lezioni in modalità erogativa gli studenti sviluppano la conoscenza e comprensione dei principali strumenti della statistica medica e della metodologia della ricerca.
Le esercitazioni e il lavoro di gruppo guidano lo studente ad applicare attivamente le metodologie biostatistiche all'analisi dei dati clinici. Particolare attenzione è dedicata allo sviluppo dello spirito critico, allenando lo studente non solo a interpretare i risultati, ma a valutare criticamente la validità, i limiti e la pertinenza delle metodologie utilizzate negli studi scientifici.
Attraverso l'analisi critica e il lavoro di gruppo su articoli scientifici della letteratura biomedica, gli studenti imparano a valutare in modo indipendente la solidità metodologica delle evidenze, identificando potenziali bias o errori di interpretazione dei dati statistici. Il lavoro in piccoli gruppi e il confronto costruttivo abituano lo studente a trasmettere, argomentare e sintetizzare informazioni quantitative e concetti biostatistici, sia all'interno dei team di pari sia in aula con docenti interdisciplinari.
L'esercitazione pratica finale e la discussione attiva dei paper scientifici stimolano l'auto-formazione e l'apprendimento autonomo, fornendo allo studente il metodo critico necessario per l'aggiornamento medico continuo (Evidence-Based Medicine)..

Materiale didattico

Marc M. Triola, Mario F. Triola, Jason Roy. Fondamenti di statistica Per le discipline biomediche 2nd Edition, published by Pearson Education 2022.

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 su appuntamento.
paola.rebora@unimib.it

Sustainable Development Goals

SALUTE E BENESSERE | ISTRUZIONE DI QUALITÁ | PARITÁ DI GENERE

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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 and interpret statistical tests for means and proportions and confidence intervals. The student will be able to interpret the results of a linear regression model. The student will know how to critically read the methodology and results paragraphs of a clinical paper.

Knowledge and Understanding

By the end of the course, students should be familiar with the fundamental concepts of inferential statistics (hypothesis testing, confidence intervals), as well as regression models (linear and logistic models). Students should also be able to distinguish between different study designs.

Ability to Apply Knowledge and Understanding

Students must be able to plan a study by determining the appropriate sample size. They must also be able to apply the main methods of statistical analysis for data processing (descriptive statistics, confidence intervals, and hypothesis testing).

Making judgements

Students must be able to select a study design based on the objective, minimizing expected biases wherever possible, and navigate among statistical analysis techniques to evaluate which are most appropriate for the study data. They must also be able to understand and assess, from a statistical perspective, the robustness of the results of studies published in scientific journals.

Communication Skills

Students must be able to communicate the design and results of a clinical study.

Learning Skills

Students will be able to independently keep up to date by consulting and critically evaluating the international scientific literature (Evidence-Based Medicine) and recognizing the adequacy of the study design and the main methods used.

Statistical inference: hypothesis testing, sampling and introduction to modelling. Sample size calculation. Type of studies. Effect measures.

Detailed program

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, hazard ratio); meta-analysis.

Prerequisites

specific preliminary knowldge is not required

Teaching form

Lectures will be interspersed with practical exercise.
Critical reading of clinical papers.

14 2-hour lectures conducted in in-presence delivery mode in the initial part that is aimed at engaging students interactively in the later part.
4 lessons of 2 hours conducted delivered remotely (asynchronously) with individual exercises supervised by the instructor.
8 2-hour tutorial activities conducted in interactive mode (group work on scientifical articles and final exercise)

Through lectures, students develop knowledge and understanding of the main tools of medical statistics and research methodology.
Practical exercises and group work guide students in actively applying biostatistical methods to the analysis of clinical data. Particular attention is given to fostering critical thinking, training students not only to interpret results but also to critically evaluate the validity, limitations, and relevance of the methods used in scientific studies.
Through critical analysis and group work on scientific articles from the biomedical literature, students learn to independently assess the methodological soundness of the evidence, identifying potential biases or errors in the interpretation of statistical data. Working in small groups and engaging in constructive discussion helps students become accustomed to communicating, arguing, and synthesizing quantitative information and biostatistical concepts, both within peer teams and in the classroom with interdisciplinary faculty.
The final practical exercise and active discussion of scientific papers encourage self-directed learning and independent study, equipping students with the critical thinking skills necessary for continuous medical education (Evidence-Based Medicine)..