Glossario statistico

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Glossari

Termine Definizione
Metanalisi

Un insieme di tecniche statistiche con le quali si combinano insieme i risultati di due o più studi indipendenti per ottenere una risposta individuale ad una domanda di interesse.
Il razionale di questo approccio è quello di fornire un test all’ipotesi nulla di maggiore potenza rispetto a quella di ogni singolo studio ed una stima di maggiore precisione degli effetti rilevati. Questa combinazione si realizza non come somma semplice dei risultati dei singoli studi come se fossero un unico esperimento ma assegnando alle stime dell’effetto ottenute in ogni singolo studio un peso proporzionale sia alla numerosità del campione (gli studi più grandi hanno un peso maggiore degli studi più piccoli) sia alla frequenza degli eventi osservati (peso maggiore agli studi con maggior numero di eventi).
I termini metanalisi e revisione sistematica vengono erroneamente usati come sinonimi; molte revisioni sistematiche non procedono all’esecuzione di una metanalisi in quanto la diversità dei disegni di studio o la natura dei dati non lo consente.
Le metanalisi se ben condotte possono fornire informazioni che vanno al di là dei risultati raggiunti con i singoli studi ed hanno conosciuto una enorme popolarità negli ultimi anni grazie alla diffusione della EBM. La procedura non è esente da critiche in particolare per le difficoltà della decisione degli studi da includere e su quale sia la popolazione finale alla quale possono essere generalizzati i risultati ottenuti.

Metodi distribution free

Tecniche statistiche di stima ed inferenza basate su funzioni di osservazioni campionarie la cui distribuzione di probabilità non richiede la completa specificazione di probabilità della popolazione campionaria.
Richiedendo un minor numero di assunti hanno maggiore applicabilità.
Spesso esse richiedono di lavorare sul rango delle osservazioni e non sui dati completi.
Spesso tali test sono meno potenti dei test che richiedono tra i loro assunti iniziali una distribuzione gaussiana della popolazione.
Essi vengono definiti anche metodi non parametrici anche se i due termini non sono completamente sovrapponibili.

Misure di associazione

Quantificano la relazione esistente tra un fenomeno (esito clinico malattia morte) e l’esposizione a un particolare fattore causale di malattia o a un trattamento.
Ci sono due tipi principali di misure di associazione:
1.misure assolute come la riduzione del rischio assoluto e il suo reciproco il numero di casi da trattare o NNT che misurano la differenza tra esposti e non esposti nella frequenza di comparsa del fenomeno studiato;
2.misure relative come la riduzione del rischio relativo il rischio relativo e l’odds ratio che misurano il rapporto tra esposti e non esposti nella frequenza di comparsa del fenomeno studiato.
Le misure assolute indicano l’effetto assoluto di un intervento: per esempio quanti casi in meno di una determinata malattia si possono ottenere eliminando un fattore eziologico.
Le misure relative danno invece una misura della forza dell’associazione ma non permettono di valutare l’effetto assoluto di un intervento che dipende – oltre che dalla forza dell’associazione – dalla frequenza di base di quella determinata malattia/condizione in una determinata popolazione.

Moda

Il valore che si ripete più frequentemente in un insieme di osservazioni.

Modello a effetti casuali

(random effects) - Modello di metanalisi che considera i lavori selezionati come un campione casuale di tutti i possibili studi sull’argomento.
Vengono in questo caso inglobate nelle stime entrambe le componenti della variabilità quella all’interno dei singoli studi e quella tra studi diversi (eterogeneità).

Modello a effetti fissi

(fixed effects) - Modello di metanalisi che considera i lavori selezionati come frutto di una ricerca esaustiva cioè come la popolazione di tutti i lavori esistenti.
L’unica fonte di variabilità è dunque la variabilità entro studi mentre non viene presa in considerazione la variabilità tra studi (eterogeneità).

Modello lineare

Modello nel quale il valore atteso di una variabile casuale è espresso come funzione lineare dei parametri.

Morbilità

Termine utilizzato negli studi epidemiologici per descrivere la dinamica di malattia nelle popolazioni umane.
Essa può essere misurata (OMS) ricorrendo
   1. al numero di persone affette;
   2. al numero di episodi di malattia o di periodi di malattia che colpiscono le persone;
   3. alla durata di malattia.

Morbilità (Tasso di)

In una determinata popolazione di riferimento si esprime come rapporto tra il numero di casi di una certa malattia e il numero di soggetti esposti in un periodo di tempo definito tenendo conto del tempo di esposizione di ogni singolo soggetto e dunque del tempo totale di esposizione (tempo per persone). Negli studi su grandi popolazioni viene assunto come denominatore la popolazione media nel periodo.

Mortalità

Termine usato negli studi di epidemiologia per descrivere la dinamica dei decessi nelle popolazioni umane.

Mortalità (Tasso di)

Un tasso di mortalità grezzo è il numero di decessi che si verifica in un periodo di tempo definito rapportato a una popolazione di dimensione nota (media nel periodo considerato). In genere si esprime come numero di decessi per 1.000 o 100.000 soggetti della popolazione studiata.

Mortalità infantile (Tasso di)

Numero di bambini morti in età compresa tra 1 e 4 anni compiuti ogni 1000 bambini della stessa classe di età.

Mortalità neonatale (Tasso di)

Numero di neonati morti nei primi 58 giorni di vita in una definita area geografica ed in un periodo definito diviso il numero dei nati vivi.

Multicentrico (Studio)

Studio sperimentale condotto contemporaneamente in un certo numero di ospedali. Tutti i centri seguono lo stesso protocollo con assegnazione random dei pazienti indipendente in ogni centro.
L’aspetto positivo è la più facile generalizzabilità dei risultati e la possibilità di reclutare un numero molto ampio di pazienti.

Multipla (Regressione)

Modello di analisi statistica in cui una variabile continua y viene messa in relazione con un certo numero di variabili esplicative x1 x2 …xq. Dall’analisi risulteranno altrettanti coefficienti di regressione β β1 β2 …βq quante sono le variabili esplicative. Essi stimati con il metodo dei minimi quadrati misurano il cambiamento medio della risposta per variazione unitaria della variabile esplicativa a condizione che le altre variabili esplicative restino costanti.