Obiettivo di uno studio clinico: • Misurare quanto una “esposizione” è in grado di influenzare un esito. • Esposizione = trattamento terapeutico, farmaco • Esito = effetto sulla salute Come misuriamo l’associazione tra: trattamento (o esposizione) ed effetto (outcome) ? Qual è il valore corretto quando abbiamo diversi studi ? • Immaginiamo di avere molteplici studi sullo stesso argomento, ad esempio... La risposta più corrente è ‘facciamo una meta-analisi’ La risposta più corrente è ‘facciamo una meta-analisi’ ma... • La meta-analisi assume che la variabilità tra gli studi sia effetto della variazione casuale e che tutti gli studi siano quindi stime campionarie dello stesso parametro. Dobbiamo considerare: • Selezione degli studi • Qualità degli studi • Rappresentatività degli studi • Eterogeneità tra gli studi Le fonti di distorsione più comuni: • Selezione: – publication bias e reporting bias – pubblicazione ‘differenziale’ tra riviste di diverso livello Da Pich et al. Lancet, 2003; 361:1015-6 • trials approvati dal comitato etico nazionale spagnolo: • 158 di cui 123 conclusi • 26 pubblicati Valutazione del publication bias Dobbiamo considerare: • Selezione degli studi • Qualità degli studi • Rappresentatività degli studi • Eterogeneità tra gli studi Valutazione di qualità • • • • • • • • • • Potenza dello studio ? Assegnazione casuale (randomizzazione) ai trattamenti Differenze sistematiche tra i due gruppi Distribuzione dei fattori prognostici e degli altri confondenti Cecità (quando appropriato) Criteri di inclusione o esclusione studio ben definiti ? Durata del follow-up in rapporto alla patologia ? Completezza del follow-up. Percentuale dei pazienti che ha portato a termine il trattamento Analisi nel gruppo di assegnazione ("intention to treat") ? Dobbiamo considerare: • Selezione degli studi • Qualità degli studi • Rappresentatività degli studi • Eterogeneità tra gli studi Metodi statistici per le metaanalisi • I metodi più comuni assumono che nella popolazione vi sia un unico valore del parametro che vogliamo stimare • I diversi studi sono solo stime campionarie di questo parametro • Pertanto la stima migliore sarà una media pesata dei risultati di tutti gli studi Metodi statistici per le metaanalisi • Il peso assegnato a ciascuno studio deve premiare gli studi più ‘stabili’. Metodi statistici per le metaanalisi • Se gli studi stimano un Odds Ratio o un Rischio Relativo: • Metodo di Mantel-Haenszel (illustrato per il caso dell’OR) I risultati di ciascuno studio sono riassunti in una tabella di questo tipo: Trattati Non trattati esito favorevole a b esito non favorevole c d Le lettere nelle celle corrispondono al numero di soggetti (ad es. a indica il numero di soggetti trattati e con esito favorevole) ai d i ORi ci bi Per distinguere uno studio dall’altro li numeriamo e, nelle formule usiamo la lettera i, che corrisponde al numero progressivo dello studio. studio 1 Trattati Non trattati esito favorevole a1 b1 esito non favorevole c1 d1 Trattati Non trattati esito favorevole a2 b2 esito non favorevole c2 d2 Trattati Non trattati esito favorevole an bn esito non favorevole cn dn studio 2 ....... studio n O, più in generale: studio i Trattati Non trattati esito favorevole ai bi esito non favorevole ci di La formula di Mantel Haenszel consente di calcolare l’OR comune a tutti gli studi. peso OR ORmh peso i i i i i peso OR ORmh peso i i i i Dove: ORi ai d i ci bi pesoi 1 var ianza i ni var ianza i bi ci i O, più in generale: studio i Trattati Non trattati esito favorevole ai bi esito non favorevole ci di ln ORmh1.96 var ORmh int_ conf _ 95% e Test di omogeneità / eterogeneità Q pesoi ln ORmh ln ORi 2 i Q viene letto come un chi^2 ad 1 g.l. Obiettivo di uno studio clinico: • Misurare quanto una “esposizione” è in grado di influenzare un esito. • Esposizione = trattamento terapeutico, farmaco • Esito = effetto sulla salute Come misuriamo l’associazione tra: trattamento (o esposizione) ed effetto (outcome) ? La risposta dipende dal tipo di studio: • Studio retrospettivo o caso-controllo • Studio prospettico o coorte o clinical trial e dal tipo di variabile che definisce l’outcome • categorica binaria • categorica non binaria • quantitativa • tempo (di sopravvivenza) Var. categorica binaria • Es. miglioramento vs non miglioramento dopo la somministrazione di un farmaco. Var. categorica non binaria • Esito dopo un ricovero in rianimazione per trauma cranico. L’esito è classificato secondo una scala a 5 livelli: – morto – in stato vegetativo – gravemente invalido – lievemente invalido – buone condizioni (scala di Glasgow, ordinale) Var. quantitativa • Variazione di una misura ematochimica Var. tempo • Tempo di sopravvivenza • tempo di remissione Se var. categorica binaria • Rischio Relativo (RR) totale Trattati 100 Placebo 100 guariti 20 10 • RR= (20/100) / (10/100) = 2 • [OR=(20/90) / (10/80) = 1.8] • Questa è una formula semplificata che si applica SOLO quando tutti i soggetti sono stati seguiti per lo stesso tempo e non ci sono persi al follow-up !! Come calcoliamo RR nel caso di uno studio longitudinale ? • rapporto tra tassi (solo se non c’è confondimento!) • rapporto tra tassi standardizzati • regressione logistica • regressione di Poisson Cosa dobbiamo sempre calcolare? • Intervallo di confidenza • test di significatività (chi^2) categorica non binaria • I metodi sono più complessi ma possiamo calcolare: • RR per la transizione da una categoria di esito a quella adiacente più grave • RR per una qualsiasi categoria rispetto alla condizione migliore quantitativa • Differenza (o rapporto) • Test di significatività – analisi della varianza – test t – tests non parametrici • intervallo di confidenza tempo • Curve di sopravvivenza e metodo di Kaplan Meier (valutazione non parametrica della funzione di sopravvivenza) • Modello semiparametrico di Cox • Modelli parametrici (esponenziale , Gomperz) Confondimento? • il confondente determina l’apparente associazione esposizione - malattia quando in realtà non vi è associazione causale • es: • cerini in tasca e tumore polmonare; • differenza tra tassi in diversi comuni urbani e rurali a causa di differenza di età Tumore polmonare Associazione Alcool Fumo di tabacco causa Tumore polmonare Causa apparente o reale? È associato a Alcool Fumo di tabacco causa Tumore polmonare È associato a Alcool