4 domande e 4 risposte
con
Commander
Massimo Borelli
[email protected]
".. quanta differenza sia da chi sa e non ha messo in opera ciò che sa,
da quello che oltra il sapere ha più volte messo le mani,
come dir si suole, in pasta, e dedutto il pensiero
e concetto de l'animo suo in opera esteriore"
Matteo Bandello (Castelnuovo Scrivia, 1485 – Bazens, 1561)
scaletta
il nostro punto di partenza
 i dataset con cui ci eserciteremo
 esempi di dataset clinici
 esercitazione con
Commander
 il "compito per casa"

massimo borelli didattica
punto di partenza: la "cartella"
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
1. .. c'è differenza tra i gruppi?
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
1. .. c'è differenza tra i gruppi?
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
2. .. c'è correlazione/associazione..
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
2. .. c'è correlazione/associazione..
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
3. .. una multivariata per l'outcome
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
4. .. le curve di sopravvivenza
genere
(f, m)
età
(#>0)
triage
(w < g < y < r)
outcome
(dead, alive)
los
(#>0)
bmi
(#>0)
fumo
(no, sì)
pressione
(#>0)
estensioneRx
(mod < loc < amp)
5 ... quello che NON faremo ..
U. Lucangelo et al., Respiration, 2011
i dataset
con cui ci eserciteremo
studentiannoscorso
surgery
breastcancer
esempi di dataset clinici
MED/17 Malattie Infettive
BIO/14 Farmacologia
MED/28 Malattie Odontostomatol.
MED/41 Terapia intensiva
MED/40 Ginecologia e Ostetricia
MED/09 Medicina Interna
1. .. c'è differenza tra i gruppi?
peso vs. genere
60
60
50
50
70
80
peso m
60
70
80
peso f
50
70
80
peso
peso vs. fumo
60
60
50
50
70
80
fumo SI
60
70
80
fumo NO
50
70
80
peso
peso vs. sport
60
60
60
50
50
70
80
tanto
50
70
80
saltuario
60
70
80
poco
50
70
80
peso
dispersione ed inaffidabilità
dalla variabilità all'inaffidabilità
"Error bars in A .. represent SD, while in C represent SEM"
Kaur et al., 2008
non confondere variabilità e inaffidabilità
s

deviazione standard

l'errore standard della media
non confondere variabilità e inaffidabilità

simulazione Monte Carlo

Teste/Croci in 100.000 sequenze
dieci lanci
 cento lanci
 mille lanci
 diecimila lanci

non confondere variabilità e inaffidabilità
simulazione Monte Carlo
5100
5000
500
4900
480
440
4800
0
30
2
460
40
4
50
6
520
60
diecimila
5200
mille
540
70
cento
8
10
dieci
560

dalla variabilità all'inaffidabilità

simulazione Monte Carlo
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
centomila sequenze (% di successi) di 10, 100, 1000 e 10000 lanci
dalla variabilità all'inaffidabilità

simulazione Monte Carlo

come varia la deviazione standard in
centomila ripetizioni dei quattro esperimenti
lanci
sd
10
1.58
100
5.01
1000
15.78
10000
49.93
dalla variabilità all'inaffidabilità

simulazione Monte Carlo

lo standard error non varia, al crescere del
numero n di lanci
lanci
sd
sd / sqrt(n)
10
1.58
0.501
100
5.01
0.501
1000
15.78
0.499
10000
49.93
0.499