9796079 - SCIENZE BIOMEDICHE
Modulo STATISTICA MEDICA

Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine del corso lo studente dovrà possedere conoscenze avanzate dei principi della biostatistica applicata alla ricerca in ambito sanitario, con particolare riferimento ai contesti assistenziali infermieristici e ostetrici. Lo studente acquisirà una solida comprensione dei principali modelli e metodi della statistica medica, delle tecniche di analisi dei dati sanitari e dei fondamenti dell’inferenza statistica e della verifica delle ipotesi, anche in relazione alla progettazione e alla valutazione di studi clinici ed epidemiologici.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente sarà in grado di applicare metodi statistici appropriati alla descrizione, analisi e interpretazione di dati sanitari e assistenziali, utilizzando correttamente indicatori statistici, tabelle e rappresentazioni grafiche. Sarà inoltre in grado di comprendere e valutare criticamente studi scientifici pubblicati nella letteratura biomedica, riconoscendo il ruolo delle metodologie statistiche nella produzione e nell’interpretazione delle evidenze scientifiche utili alla pratica assistenziale basata sulle prove di efficacia.

Autonomia di giudizio
Lo studente svilupperà la capacità di interpretare criticamente i risultati di analisi statistiche riportati nella letteratura scientifica, valutandone l’adeguatezza metodologica, le possibili fonti di bias e i limiti dell’inferenza statistica. Tali competenze consentiranno di contribuire, nell’ambito delle professioni sanitarie, alla valutazione della qualità delle evidenze scientifiche e al supporto dei processi decisionali in ambito organizzativo, assistenziale e di ricerca.

Abilità comunicative
Lo studente sarà in grado di utilizzare in modo appropriato la terminologia statistica e metodologica e di comunicare in maniera chiara e rigorosa i risultati di analisi quantitative, sia in forma orale sia scritta, anche nell’ambito della presentazione e discussione di progetti di ricerca e di lavori scientifici.

Capacità di apprendimento
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le competenze metodologiche necessarie per approfondire autonomamente le tecniche statistiche applicate alla ricerca sanitaria e per interpretare criticamente la letteratura scientifica, sviluppando le basi per l’aggiornamento continuo e per la partecipazione ad attività di ricerca e di valutazione dei servizi sanitari.Knowledge and understanding.

Conoscenze base di matematica tipiche dei programmi delle scuole superiori.

Razionale scientifico “Perchè studiare la Statistica”. Che cosa è la Statistica. A quali domande risponde la Statistica? Relazioni tra variabili (diretta, reciproca, spuria, indiretta, condizionata). Le fasi di una ricerca scientifica. Variabili, scale di misura e grafici ad esse associate.

Definizione e obiettivi della Epidemiologia. Misure di frequenza (frequenza assoluta, rapporti, proporzioni, tassi grezzi e specifici, incidenza cumulativa, tassi di incidenza, incidenza persona tempo, tassi standardizzati tramite standardizzazione diretta e indiretta). Misure del rischio e relativa interpretazione (incidenza cumulativa, rischio relativo, rischio attribuibile, odds ratio).

Studio della relazione causa-effetto. Definizione e gestione dei fattori di confondimento e modificatori di effetto. Studi epidemiologici principali: studio di coorte, studio caso-controllo, studi trasversali e studi ecologici. Studi sperimentali. Review e metanalisi. Cenni di epidemiologia valutativa.

Introduzione all’analisi dei dati. Preparazione e cleaning /pulizia dei dati. Definizione di statistica descrittiva e statistica inferenziale. Rappresentazione dei dati. Misure di tendenza centrale e di variabilità. Media, mediana, moda, range, deviazione standard, intervallo interquartile. Asimmetria e curtosi. Valori estremi e valori anomali della media e della mediana.

Teoria della stima e dell’inferenza statistica. Limiti e intervallo di confidenza. Verifica di ipotesi. Valori di “p” e significatività statistica. Posizione della Società Americana di Statistica in merito all’uso della p-value.

Le tabelle di frequenza semplici per caratteri sconnessi e per caratteri ordinabili, tabelle di frequenza semplice per caratteri quantitativi raggruppati in classi, tabelle di frequenza doppie. L’analisi bivariata, misure di associazione e misure di correlazione. Diagramma a dispersione e coefficient di correlazione. Correlazione Parziale. Cenni sulla correlazione non lineare. Il confront tra gruppi, test parametrici e test non parametrici. Assunzioni di base per T-test e ANOVA.

Test Chi-quadrato, Test di Mann-Whitney: confronto tra due campioni indipendenti. Test di Wilcoxon: confronto tra due campioni dipendenti. Test di Kruskal-Wallis: confronto tra tre o più campioni indipendenti. Analisi multivariata: regressione lineare, regressione logistica. Analisi di sopravvivenza. Curva ROC.