Epidemiologia
Studio quantitativo della distribuzione*,
dei determinanti e del controllo delle
malattie nelle popolazioni
* spazio, tempo, persone
Epidemiologia
Studio (quali)quantitativo della
distribuzione, dei determinanti e del
controllo delle malattie e di altri eventi
sanitari nelle popolazioni
Determinanti
“Fattori di rischio” vs “Cause”
• Epidemiologia generale:
Familiarità (fattori genetici)
Obesità, attività fisica
Fumo, tipo di dieta
• Epidemiologia clinica:
Pattern di pratica clinica
Uso di tecnologie
Profili di cura vs qualità
• Epidemiologia dei servizi sanitari / sistemi sanitari:
Strategie di politica sanitaria
Interventi organizzativi
Modelli gestionali
L’Uso dell’Epidemiologia
• Eziologia – identificazione delle cause di
malattia che possono essere suscettibili di
intervento
• Diagnosi di salute pubblica
- Stato di salute della popolazione
- Identificazione dei gruppi a rischio
- Identificazione dei comportamenti e degli
stili di vita a rischio di malattia
• Servizio Sanitario – pianificazione,
organizzazione e valutazione dei servizi
sanitari
• Epidemiologia clinica – interventi
preventivi, diagnostici, terapeutici,
riabilitativi, socio-assistenziali.
Tipi di variabili (quantitative/qualitative)
• Continue:
Età
Peso
Altezza
Glicemia
• Discrete / Categoriche:
 Discrete numeriche (numeri interi): ordine alla
nascita, episodi di angina, casi di pertosse
(quantitative)
 Discrete ordinali categ.: stadio di una malattia
 Categoriche/nominali: sesso, razza, occupazione
 Dicotomiche/binarie: presente/assente, si/no
Grandezze / parametri matematici per
misurare quantitativamente frequenze e
associazioni di frequenza
Quozienti per
misurare
frequenza
ed
associazione
di frequenza di
malattia ed eventi
* tempo
Proporzione
• Descrive la quantità relativa di una
popolazione con una certa caratteristica
rispetto alla popolazione totale (i casi /
soggetti del numeratore, sono inclusi nel
denominatore)
• Dimensione: 0-1 (0%-100%)
Es. 20 malati/ 100 persone = 0.2 = 20%
Rapporto (Ratio)
Quozienti in cui numeratore e
denominatore sono indipendenti.
Danno un’idea di quante volte una certa
categoria è più frequente rispetto ad
un’altra di riferimento.
Esempi:
n. posti letto/residenti (con dimensioni)
n. di feriti/ n. di incidenti (con dimensioni)
R1/R0 = rischio relativo (senza dimensioni)
Tasso (Rate)
• Nei rapporti e nelle proporzioni
manca un elemento descrittivo
fondamentale: il tempo
• Quoziente in cui il denominatore
comprende una misura del tempo.
• Fornisce un’informazione nella
quale la frequenza di un evento o di
una malattia viene rapportata al
tempo (es: velocità istantanea Km/h;
vs velocità media)
Misure di frequenza delle malattie
Numero di casi
• casi prevalenti
• casi incidenti
Prevalenza =
(proporzione)
Numero di casi al tempo t
Numero di persone totali al tempo t
La prevalenza (“tasso” di prevalenza, “P rate”) può essere:
• Istantanea / puntuale
• Periodale / di periodo
Misure di frequenza delle malattie
Incidenza Cumulativa (CI) =
(proporzione / Rischio)
Numero di nuovi casi durante il periodo t
N. di persone all’inizio del periodo t
Coorte Fissa
Tempo
= morte
t
Coorte Dinamica
Tempo
Misure di frequenza delle malattie
Tasso di incidenza (IR) (ID) =
N. di Persone che si ammalano (nuovi casi)
(o muoiono) in t
Totale “Persone-tempo a rischio” in t (anni-persona)
(Incidence rate, Incidence density) x 102 x103 x104 x105
Tasso di incidenza (IR - ID)
Numero di nuovi casi nel periodo di osservazione al
numeratore, somma dei periodi di osservazione di
ciascun individuo della popolazione in termini di
tempo persona al denominatore
IR =
Numero di nuovi eventi
* 10ⁿ
Somma dei singoli periodi di osservazione
• Casi incidenti:
Malattie
Infortuni
Disabilità
Morte
• Casi prevalenti:
Malattia
Disabilità
Prevalenza
• Esprime il numero di malati effettivamente
presenti od attivi in un certo periodo di
tempo (prevalenza di periodo, prevalenza
puntuale o istantanea).
• È una proporzione con la quale si descrive
un’immagine statica, una fotografia della
situazione per un certo fenomeno sanitario
• Viene utilizzata spesso per descrivere la
frequenza di malattie che hanno un inizio
graduale e decorso cronico
• Le misure di prevalenza non sono adatte
per studiare una relazione causa-effetto
• Sono utili per misurare i bisogni
assistenziali e pianificare i servizi sanitari
Fattori che influenzano la
Prevalenza
•Aumentata da:
Durata maggiore della malattia
Aumento d’incidenza
Immigrazione di casi o emigrazione di persone sane
Miglioramento delle capacità diagnostiche (o della
segnalazione)
•Diminuita da:
Durata minore della malattia
Diminuzione d’incidenza
Emigrazione di casi o immigrazione di persone sane
Ridotta segnalazione
Incidenza cumulativa (CI)
• Proporzione nella quale il
denominatore (persone a rischio di
sviluppare l’evento o la malattia)
viene misurato solo all’inizio del
periodo di osservazione.
• Dà informazioni sul rischio di
sviluppare una malattia o di
osservare un certo evento in un
determinato periodo.
Coorte Fissa
Tempo
= morte
t
Coorte Dinamica
Tempo
Misure di frequenza delle malattie
Tasso di incidenza (IR) =
N. di Persone che si ammalano o muoiono in t
Totale “Persone-tempo a rischio” in t (anni-persona)
(Incidence rate, Incidence density) x 102 x103 x104 x105
Misure di frequenza delle malattie
esempi:
Tasso di morbosità o morbilità annuale =
Nuovi casi di IMA non fatali nel 2000
Popolazione italiana (metà anno) nel 2000
Tasso di mortalità annuale=
N. di morti per IMA in Italia nel 2000
Popolazione Italiana (metà anno) nel 2000
Misure di frequenza delle malattie
esempi:
Tasso di Letalità (Fatality rate) =
di decessi per infarto (IMA) in t
N. di casi con IMA in t
Rischio, tasso di incidenza
(mortalità totale vs mortalità x infarto)
N.
Tassi di Ospedalizzazione x 1000
(domanda)
N. dimissioni con/per Scompenso C. nel 2000
Popolazione residente in Abruzzo nel 2000
N. di Pazienti con SC ricoverati in Abruzzo nel 2000
Popolazione residente in Abruzzo nel 2000
Prevalenza
• Se la prevalenza è bassa (<0,1 / 10%)
e non varia in modo significativo nel tempo
vale la relazione:
Prevalenza = Incidenza × durata media malattia
• Incidenza
• Prevalenza
• (Sopravvivenza)
• Mortalità (letalità)
Mortalità / Incidenza (cost.)
Confrontare la frequenza di un
evento in due popolazioni
• Nel confronto tra gruppi
potenzialmente differenti l’utilizzo
dei tassi grezzi espone al rischio di
valutazioni errate
• Attraverso la standardizzazione
controlliamo il possibile effetto di
confondimento prodotto da
variabili quali età, sesso, condizioni
socio-economiche, ecc.
Standardizzazione
• È un procedimento che consente di
confrontare tassi di mortalità o
morbosità in due o più popolazioni
che presentino una composizione
disomogenea per una a più variabili
• Nel condurre la procedura è
importante vedere gli strati: quando
c’è interazione (ossia il rapporto fra
tassi varia fra strati) devono essere
riportati i tassi specifici / stratificati
(es. età)
Standardizzazione diretta
• Rispondiamo alla domanda:
“quale sarebbe il tasso se la
popolazione in esame avesse la
stessa struttura di quella di
riferimento (standard)?”
• Si applicano i tassi specifici per
età alla popolazione standard
per calcolare gli eventi attesi
Standardizzazione diretta
Tasso strato p.A
5.6 %
9.5 %
25.0%
…..
Pop st
ev. attesi
0.56 x 50
2.8
0.95 x 70
6.7
0.25 x 22
5.5
…..
..…..
445
142.9
TSD: (Att. /Pop. St.) 142.9 / 445 = 32.1 %
TG: (Oss. /Pop A)
86 / 287 = 30.0 %
TSD pop B / TSD pop A = CMF * (rapporto TS: RT)
47.9 / 32.1 = 1.49
* Comparative Mortality Figure ( Comparative Mortality Ratio - CMR)
Standardizzazione
Nel condurre la procedura è
importante vedere gli strati:
quando c’è interazione (ossia il
rapporto fra tassi specifici varia
fra strati di età) devono essere
riportati i rapporti fra tassi
specifici / stratificati delle due
popolazioni
Standardizzazione
RT spec. 30-39 a. 1.15
RT spec. 40-44 a. 3.13
RT spec. 45-49 a. 2.82
RT spec. 50-54 a. 1.99
RT spec. 55-59 a. 1.91
RT spec. 60-64 a. 2.04
RTS: 2.12
Standardizzazione
RT spec. 30-39 a. 1.15
RT spec. 40-44 a. 5.13
RT spec. 45-49 a. 2.82
RT spec. 50-54 a. 0.50
RT spec. 55-59 a. 1.91
RT spec. 60-64 a. 2.04
RTS: 2.12
Età: Modificazione dell’effetto (mortalità o
morbosità) fra due popolazioni (esposte e
non esposte) – confondimento e interazione
Standardizzazione indiretta
• Rispondiamo alla domanda:
”quale sarebbe il tasso se la mortalità
(o l’incidenza) avesse la stessa
grandezza osservata nella
popolazione standard?”
• Tale metodo consente di applicare i
tassi standard di mortalità ( i tassi di
mortalità età specifici calcolati nella
popolazione standard) alla
popolazione in studio, in tal modo si
calcolano le morti attese
Standardizzazione indiretta
• Dati scarsi / assenti
• Popolazioni con basso numero
di eventi (stime instabili dei
tassi con il metodo diretto)
Standardizzazione indiretta
• Una volta calcolato il numero
di morti attese possiamo fare il
confronto con il numero di
morti osservate
• Rapporto Standardizzato di
mortalità (SMR): confronto fra
morti osservate e morti attese
RSM (SMR)
Morti osservate (O)
• RSM =
x 100
Morti attese (E)
Standardizzazione indiretta
Tasso spec. pop st. Pop in studio
0.26 x1000
0.26 x 6684
0.65 x1000
0.65 x 6516
1.78 x1000
1.78 x 5382
…..
…..
ev. attesi
1.7
4.1
9.6
..…..
82.7
RSM: (Osservati/Attesi) = 175 / 82.7 = 2.12 = 212%
SMR - RSM = O/A = 175 / 82.7 = 2.12 = 212
RSM x tasso pop stand. = 212 x 3.94 = 8.35 =
tasso standardizzato indirettamente pop in studio
= 8.35 / 3.94 = 2.12
(tassi per 1000)
Metodo diretto: TS 8.23 / Tpopst 3.94 = RT 2.09 *
Metodo indiretto: RSM = 2.12 - TSI 8.35
* RT: CMF / CMR
ASL Lanciano-Vasto (pop. in studio) TG: 158
vs Regione (standard)
Cause di morte ICD-9 410-414
RT (CMR) = TSD / Tstand = 146 / 121 = 1.21
RT (CMR) = 1.21 (1.18-1.23)
RSM (SMR) = 1.21 (1.15-1.26) - 121 % (115-126)
TS indirettamente = RSM x Tstand = TSI = 146
ASL Avezzano-Sulmona (pop. in studio)
vs Regione (standard)
Rapporto proporzionale di
mortalità (PMR)
Proporzione di morti di una specifica causa
tra gli esposti o in un territorio (ASL)
RPM=
x 100
Proporzione di morti in una popolazione
di non esposti o di confronto (es. Abruzzo)
(proportional mortality rate / pmr)
(Tasso di mortalità proporzionale fra esposti / tasso di
mortalità proporzionale fra non esposti)
• Mentre il RSM richiede la conoscenza della
struttura della popolazione esposta in ciascuno
strato, il RPM richiede solo la conoscenza della
proporzione di morti osservate per una causa
specifica in ciascuno strato
• Gli studi basati sul calcolo del RPM sono quindi
meno costosi, richiedono meno tempo e sono più
frequentemente utilizzati in studi nei quali l’unica
informazione disponibile è rappresentata dai
certificati di morte di un gruppo di persone
impiegate in una specifica occupazione
Esempio di RPM (PMR)
• In una coorte di lavoratori U.S.A. dal 1959 al 1977 sono state osservate 146
morti, di queste 56 sono state attribuite a cancro.
• La proporzione di mortalità per cancro in questa coorte era 56/146 = 0.384
= 38.4%
• La proporzione di mortalità per cancro nella popolazione generale
U.S.A. di maschi di età comparabile era 21.5%
• PMR = proporzione di morti per una specifica
causa(esposti)/proporzione di morti per una specifica causa nella
popolazione di riferimento = 38.4/21.5 = 1.78
• PMR = morti osservate per una specifica causa (O)/morti attese (A) per
una specifica causa = 56/ 146 x 0.215 = 1,78
• Quindi la proporzione di morti attribuibile al cancro era quasi due volte
maggiore nei lavoratori rispetto alla popolazione generale.
Misure di associazione tra misure di
frequenza (effetto, impatto).
• Relative (rapporti)
• Assolute (differenze)
Misure di associazione:
Tabella 2x2
M+
M-
E+
a
b
a+b
E-
c
d
c+d
a+c
b+d
Rischio Relativo (RR)
E+
E-
M+
a
b
n1
M-
c
d
n0
m1
m0
Rischio (R1)=a/m1 (esposti);
R0= b/m0 (non esposti)
Rischio relativo (RR) = R1/R0
ODDS RATIO (OR)
E+
E-
M+
a
b
n1
M-
c
d
n0
m1
m0
Odds di malattia negli Esposti:
Odds= Rischio/1-Rischio = a/m1 = a
c/m1 c
Odds di malattia tra i non Esposti:
Odds= Rischio/1-Rischio = b/m0 = b
d/m0 d
OR= a/c = ad
b/d bc
ODDS RATIO (OR)
M+
M-
E+
a
b
n1
E-
c
d
n0
m1
m0
Odds di esposizione fra i Malati:
Odds= Rischio/1-Rischio = a/m1 = a
c/m1 c
Odds di esposizione fra i non Malati:
Odds= Rischio/1-Rischio = b/m0 = b
d/m0 d
OR= a/c = ad
b/d bc
Esempio
E+
E-
M+
40
60
100
M-
300
700
1000
340
760
Rischio Relativo(RR)= (40/340) / (60/760) = 0.12/0.08(12%/8%)=1.55
Odds Ratio (OR) = ad/bc= (40x700)/(60x300) = 28000/18000=1.55
Rapporto dei tassi
M+
E+
E-
a
b
PY1
PY0
M-
Tasso di Incidenza (TI1) = a/PY1
Tasso di Incidenza (TY0) = b/PY0
Rapporto di Tassi = TI1/TI0 = (a/PY1) / (b/PY0)
n1
Person-years
gen-76
lug-76
gen-77
lug-77
gen-78
lug-78
gen-79
lug-79
gen-80
lug-80
Person
years
Soggetto A
2
Soggetto B
3
Soggetto C
4,5
Soggetto D
3
Soggetto E
3,5
= inizio del follow-up
Totale anni a rischio = 16.5
= follow-up
= sviluppo della malattia
Incidence Density = 2 casi / 16.5 anni – persona = 12.1 per 100 ap 12%
Cumulative Incidence = 2/5 = 0.40 = 40%
Misure di associazione:
ODDS RATIO
• Negli studi caso-controllo non è possibile valutare
l’incidenza in quanto i casi sono selezionati in
partenza.
• Mettiamo quindi a confronto la probabilità di
esposizione tra i casi rispetto alla probabilità di
esposizione tra i controlli.
• La probabilità viene misurata in termini di ODDS
e non di rischio (odds: rischio/1-rischio)
• L’ODDS di esposizione tra i malati sarà a/c
• L’ODDS di esposizione tra i sani sarà b/d
• Il rapporto tra le due probabilità viene chiamato
ODDS Ratio (OR) e rappresenta solo una stima
del rischio relativo in particolare nello studio
delle malattie rare
OR= ad/bc
Misure di associazione
RISCHIO RELATIVO (RR)
•
•
•
•
•
•
Ci informa su quanto aumenta la probalità di
contrarre la malattia se ci si espone al fattore di
rischio (forza dell’associazione)
Rapporto tra l’incidenza negli esposti e l’incidenza
nei non esposti
Può assumere un valore compreso tra 0 ed infinito
Un RR pari ad 1 è indicativo di assenza di
associazione
Valori superiori ad 1 dimostrano un’associazione
positiva (perché sia statisticamente significativa
l’intervallo di confidenza calcolato non deve
includere 1)
Valori inferiori ad 1 indicano che il fattore è
protettivo nei confronti della malattia in esame
(associazione inversa) (l’intervallo non deve
includere 1)
Misure di associazione assolute
• Rischio Attribuibile (RA) (differenza di rischio) = Re – R0
R1= tasso negli Esposti
R0 = tasso nei non Esposti
• RR e OR
Esprimono la forza di
un’associazione
es. RR= 20 RR= 2
• RA
Esprime l’eccesso di rischio
attribuibile ad un fattore
Misure di Associazione
RISCHIO ATTRIBUIBILE
•
Differenza tra l’incidenza di malattia misurata
nel gruppo degli esposti rispetto a quello dei
non esposti. Trattandosi di una differenza tra
due incidenze, il RA è una misura assoluta di
associazione fra incidenze. Esso ci indica quanti
casi di malattia sono legati al fattore di rischio
nel gruppo degli esposti
• Esprime l’eccesso di rischio collegabile ad un
fattore.
RA = IE+ - IE-
Misure di associazione assolute
• Rischio Attribuibile (RA) (differenza di rischio)
Re= tasso negli Esposti
R0 = tasso nei non Esposti
RA = Re – R0
(Ie-I0)
• Rischio Attribuibile percentuale(RA%) o frazione
eziologica
Rappresenta l’eccesso di rischio tra gli esposti rispetto ai non esposti
RA% = Re-R0
Re
RA% = Ie-I0
Ie
Misure di Associazione
Rischio Attribuibile di Popolazione
•
È una misura di associazione che indica quanti casi di malattia
potrebbero essere evitati rimuovendo un determinato fattore di rischio
in una popolazione
•
RAP = RA × P (prevalenza del fattore di rischio nella popolazione
generale)
•
Anche il RAP analogamente al RA può essere espresso in termini
percentuali rapportandolo all’incidenza totale di malattia nella
popolazione (frazione eziologica nella popolazione):
RAP% = RAP
It
British Doctor’s Study
• Anno 1951, 59600 medici
• 1951 – 61: 10000 morti 441 Tumore del polmone 74 X 10000
3191 Cardiopatia ischemica 535 X 10000
Fumo
I0
Tumore al polmone
Cardiopatia ischemica
IE
RR
Eccesso di
rischio
10
140
14
14
130
413
669
1,6
256
256
AR = Ie – I0 = 140 – 10 = 130 x 10000
AR % = AR/Ie = 130/140 = 0.93 = 93%
RAP = RA x Prevalenza = 130 x 0,25 = 33 x 10000
RAP % = RAP / It = 33 / 74 = 0.45 = 45%
N. Soggetti
N. eventi
Rischio
RR
RA
Trattamento
1009
81
81/1009=0,08
0,08/0,12=0,66
0,12-0,08=0,04
Controllo
1026
124
124/1026=0,12
RR 34%
Su 100 eventi (casi o decessi)
34 sarebbero evitati / salvati
1-RR =
1- 0,66=0.34
34% di riduzione
del rischio
0.04
4% di
riduzione
del rischio
assoluto
RA 4%
Occorre trattare 100
persone per salvarne 4
NTS (n. di soggetti da trattare per evitare un evento) = 1 / RA = 1 / 0.04 = 25
Studi Descrittivi
• Popolazione
• Individui
 Caso clinico
 Serie di casi
 Indagini trasversali
 Indagini longitudinali
Studi Analitici
• Studi osservazionali
 Studi trasversali
 Studi caso – controllo
 Studi di coorte (retrospettivi e
prospettici
• Studi di intervento
Negli studi caso- controllo un gruppo di persone con una
malattia (i casi) viene confrontato con un gruppo di persone
senza malattia (i controlli). Lo scopo del confronto è
determinare se, nel passato i casi sono stati più esposti a
fattori specifici rispetto ai controlli.
• In generale, i casi inseriti in uno studio caso-controllo
includono persone che hanno solo una specifica malattia
• Può dare informazioni su una serie possibile di esposizioni
che potrebbero essere associate con una particolare malattia
• È utile per studi concernenti le malattie rare
• Non è adatto per studi caratterizzati da esposizioni rare
• Necessita di campioni di piccole dimensioni ed è economico
• Richiede relativamente poco tempo per essere completato
può testare ipotesi attuali
• Non è in grado di testare l’incidenza della malattia
Studio Caso - Controllo
• Vantaggi:
o Basso costo
o Possibilità di valutare fattori di rischio
multipli per una singola patologia
o Possibilità di studiare patologie rare
• Limiti:
o Maggiore intervento di bias
o Non adatto allo studio di fattori di rischio
rari
o Fornisce solo la stima del rischio nella
popolazione
Negli studi di Follow-up (o di Coorte) le persone sono
identificate e raggruppate in base all’esposizione a specifici
fattori. I gruppi sono poi seguiti nel corso del tempo con
l’obiettivo di determinare se l’incidenza di una particolare
malattia è maggiore (o minore) tra gli esposti rispetto ai non
esposti.
• può studiare soltanto l’effetto di un numero limitato di
esposizioni
• È utile per studiare più variabili di esito potenzialmente
associate con una esposizione
• È utile per lo studio di malattie rare
• Gli studi di coorte riguardano spesso campioni di grosse
dimensioni / costosi
• Possono richiedere molti anni prima di essere portati a
termine
• Non consentono di testare ipotesi attuali
• Permettono la misurazione di tassi d’incidenza della malattia
Studio di coorte
• Vantaggi:
o Possibilità di valutare esiti multipli per un
singolo fattore di rischio
o Misura diretta dell’incidenza
o Possibilità di studiare fattori di rischio rari
• Limiti:
o Costo elevato
o Non adatto allo studio di patologie rare
Associazione
• Priva di errori sistematici
• Senza confondimento
• Non dovuta al caso
 Test statistico
 Intervalli di confidenza
 Potenza statistica
Validità (validity) / accuratezza
(accuracy)
precisione/attendibilità/affidabilità
(reliability)
Associazione valida e
statisticamente significativa
Criteri per valutare la causalità
• Forza (a valori elevati di RR o di OR
corrisponde un’elevata forza dell’associazione)
• Coerenza (il risultato di uno studio viene
confermato anche da studi successivi)
• Relazione temporale
• Plausibilità biologica
• Relazione dose – risposta e reversibilità
BIAS
• BIAS di Selezione
• BIAS di Informazione
 Intervistatore
 Paziente
 misura
Confondimento
Malattia
Fattore di rischio
Confondente
Interazione
Malattia
Fattore di rischio
Interazione
Confondimento
•
•
•
•
Prima che uno studio venga effettuato è necessario
che vengano identificati tutti i potenziali fattori
confondenti
Fattore confondente: fattore che è completamente
estraneo al meccanismo causa – effetto tra
un’esposizione ed una malattia, ma che interferisce con
l’esame dell’associazione tra causa ed effetto
I fattori confondenti sono associati
contemporaneamente sia all’esposizione che all’effetto
e possono distorcere i risultati degli studi
epidemiologici
Un fattore confondente è esso stesso un fattore di
rischio per la malattia e non è influenzato né
dall’esposizione né dalla malattia in studio (es. età) e
può distribuirsi in maniera sbilanciata tra i gruppi in
studio; quando questo accade dato che il fattore
confondente è anch’esso un fattore di rischio per la
malattia, il risultato può essere distorto
Confondimento
• Elemento estraneo al meccanismo
causa – effetto in studio
• Provoca una distorsione dei risultati
• È associato contemporaneamente
all’esposizione ed alla malattia
• Non è un fattore intermedio della
catena causale
• È un fattore di rischio per la malattia
in studio indipendentemente
dall’esposizione in studio
• Deve essere studiato ed il suo effetto
corretto in fase di disegno o di
analisi
Metodi per il controllo del
confondimento
In fase di disegno dello studio:
• Randomizzazione (controlla anche fattori
confondenti ignoti se le dimensioni del
campione sono grandi, solo per gli studi
sperimentali)
• Restrizione ( es: se il fattore confondente è l’età si
limita lo studio ad una fascia d’età)
• Appaiamento (esposti e non esposti avranno
uguali caratteristiche per il fattore confondente)
In fase di analisi:
• Analisi stratificata (es: per sesso, per età ecc.)
• Analisi multivariata (regressione lineare
multipla, regressione logistica, modelli di COX)
Interazione
• Fattore estraneo ad esposizione e malattia
che causa una variazione della loro
associazione
• Modifica l’effetto dell’esposizione in studio
• Non è un confondente
• Non comporta una distorsione dei risultati
• Può modificare l’outcome in modo sia
qualitativo (provoca un altro effetto quando
interagisce con un altro fattore) che
quantitativo
• Non deve essere controllata né eliminata
ma solo descritta in quanto può è utile alla
comprensione del meccanismo
patogenetico di una malattia
Indicatori demografici
• Natimortalità: rapporto tra il numero di nati morti (morte fetale
dopo il 180° giorno di gestazione) e il numero complessivo di nati
(per mille). Abruzzo 2001 (ISTAT): 2.5‰
• Mortalità perinatale: somma dei nati morti e dei decessi avvenuti
nella prima settimana di vita rapportata al numero complessivo di
nati (per 1000). Abruzzo 2001 (ISTAT): 5.4‰
• Mortalità neonatale precoce: morte tra il 1° ed il 7° giorno di vita
• Mortalità tardiva: morte tra l’8° ed il 28° giorno di vita
• Mortalità postneonatale: morte tra il 29° ed il 365° giorno di vita.
(pag. 57 RS)
• Mortalità infantile: rapporto tra il numero di decessi avvenuti nel
primo anno di vita ed il numero di nati vivi (per 1000).
Abruzzo 2001 (ISTAT): 5.1‰
• .
Indicatori demografici
• Tasso di natalità : rapporto tra il numero dei nati vivi dell’anno e
l’ammontare medio della popolazione residente x 1000
• Tasso di mortalità: rapporto tra il numero di morti e l’ammontare
medio della popolazione residente x 1000;
• Tasso di fertilità o fecondità: rapporto tra numero di nati vivi e
popolazione femminile in età feconda (15- 49 aa)x 1000
• Indice di invecchiamento o di senilità: rapporto tra la popolazione
di 65 anni e più e la popolazione totale
• Indice di vecchiaia: rapporto percentuale tra la popolazione di 65
anni e più e la popolazione di 0-14 anni
• Dipendenza strutturale totale / indice di carico totale: rapporto
percentuale tra la popolazione in età non attiva (0-14 anni e 65 anni e
più) e la popolazione in età attiva (15-64 anni)
• Dipendenza strutturale degli anziani: rapporto percentuale tra la
popolazione di età 65 anni e più e la popolazione in età attiva (15-64
anni)
PIRAMIDI DI ETA' ANNO 2003
ABRUZZO
ITALIA
Maschi
Maschi
Femmine
Femmine
90
90
80
80
70
70
60
60
50
50
40
40
30
30
20
20
10
10
0
600.000
400.000
200.000
0
200.000
400.000
600.000
0
15.000
10.000
5.000
0
5.000
10.000
15.000
Trend del movimento anagrafico in Abruzzo
Anni
Pop.
01/01
1988
1.231.276
12.678
11.887
791
27.601
23.688
3.913
4.704
1.235.980
1989
1.235.980
12.487
12.004
483
26.999
23.726
3.273
3.756
1.239.736
1990
1.239.736
12.754
12.065
689
29.814
24.564
5.250
5.939
1.245.675
1991
1.245.675
12.320
12.424
-104
25.775
22.190
3.585
3.481
1.249.156
1992
1.249.156
12.572
12.414
158
27.621
21.386
6.235
6.393
1.255.549
1993
1.255.549
12.212
12.683
-471
31.256
23.386
7.870
7.399
1.262.948
1994
1.262.948
11.873
13.050
-1.177
28.331
22.408
5.923
4.746
1.267.694
1995
1.267.694
11.254
12.678
-1.424
26.529
22.208
4.321
2.897
1.270.591
1996
1.270.591
11.449
12.838
-1.389
25.896
21.433
4.463
3.074
1.273.665
1997
1.273.665
11.349
12.962
-1.613
26.188
22.200
3.988
2.375
1.276.040
1998
1.276.040
11.072
12.992
-1.920
26.219
23.009
3.210
1.290
1.277.330
1999
1.277.330
10.768
13.116
-2.348
28.136
24.102
4.034
1.686
1.279.016
2000
1.279.016
10.882
12.976
-2.094
28.270
23.909
4.361
2.267
1.281.283
2001
1.281.283
0
0
0
0
0
1.262.379
2002
1.262.379
10.580
13.275
-2.695
36.420
22.820
13.600
10.905
1.273.284
2003
1.273.284
10.971
13.672
-2.701
40.098
24.785
15.313
12.612
1.285.896
2004
1.285.896
11.101
13.075
-1.974
41.084
25.734
15.350
13.376
1.299.272
Nati
Morti
Saldo
naturale
Immigrati
Emigrati
Saldo
Migratorio
Saldo
Totale
Pop.
31/12
Dati estratti dalla pagina web "Magellano" -Servizio per l'Informazione Statistica Regione
Abruzzo•dal 2003 i dati sono tratti dal Datawarehouse "DEMO" del sito Istat
•. Per il 2001 non si hanno dati per il bilancio anagrafico in quanto anno di censimento.
Evento Morte (D.P.R. 10/09/90 n. 285)
•Il medico entro 24 ore invia al Comune in cui è
avvenuto il decesso la denuncia di causa di morte su
scheda di morte (in assenza di assistenza medica è
compilata dal medico necroscopo, in caso di riscontro
autoptico viene redatta dal medico che esegue
l’autopsia)
•Il Comune entro 30 giorni invia copia della scheda
di morte alla ASL in cui il Comune stesso è
ricompreso (se ASLdi morte è diversa dal Comune di
residenza la ASL di morte trasmette copia della
scheda di morte anche alla ASL di residenza)
•La ASL ha ed aggiorna un registro per ciascun
Comune contenete l’elenco dei deceduti nell’anno e la
causa di morte.
Morti per ASL
ASL
N. MORTI
(media annuale)
101
2.100
102
1.700
103
2.300
104
1.100
105
2.800
106
2.700
Totale
12.700