MODELLI STATISTICI PER LA DIFFUSIONE DELLE MALATTIE INFETTIVE

Progetto: Research project

Dettagli progetto

Description

Negli ultimi anni si sono sviluppate metodologie statistiche per l'analisi di dati multi-campionarie, nel senso di dati provenienti da più campioni. Essi presentano essenzialmente due tipologie: la prima è data dai dati pubblicati in letteratura in cui non è possibile ricavare informazioni sui singoli individui m asolo "statistiche" riassuntive (dati metanalitici), la seconda invece va sotto il nome di analisi per dati raggruppati in cui i dati sono raccolti individualmente in più punti o certri.
I dati considerati in questo progetto sono:
1. dati metanalitici ricavabili dalla letteratura specialistica sull'efficacia dell'interferone per l'epatite C.
2. dati raggruppati sulla diffusione della brucellosiin Sicilia forniti dall'IZS.
I metodi statistici idonei ai dati sopra descritti devono considerare pattern di dati (e di fattori di rischio) con due grosse dimensioni latenti: una di tipo biologico e una di tipo "sociologico".
Infatti, da un lato bisogna tener presente degli elementi biologici-farmacologicilegati alle caratteristiche endogene delle malattie(tempi di latenza, diffusione spazio-temporale, modalità di trasmissione) e alle caratteristiche esogene (pratiche terapeutiche e diagnostiche,composizione del campione di pazienti, pratiche di allevamento, misure di prevenzione utilizzate).
Il vantaggio dei dati multicentrici risiede ovviamente nella loro intrinseca capacità di confrontare contemporaneamente una grossa mole di dati, rilevati su soggetti "esposti" a diverse condizioni sperimentali e ambientali.
Ma è proprio questo ultimo aspetto, ovvero la diversità delle generali condizioni di sperimentazione, che rappresenta un punto di debolezza dei dati multicentrici. occorre infatti mettere in atto procedure di confrontabilità tra i dati che vanno dalle tecniche di rimozione della selection bias, a metodi regressivi che includono l'eterogeneità non osservata, e infine, nell'avanzare considerazioni finali.
I risultati di due diversi test di screening (SAR ed FDC) usualmente utilizzati per questo secondo insieme di dati occorre valutare se risulta più produttivo o "migliore" aumentare il numero degli esami di laboratorio su ciascun capo controllato, con un costo maggiore, oppure utilizzare un unico esame (SAR è meno costoso di FDC).
La difficoltà maggiore consiste nella stima del costo legato alla presenza dei falsi negativi, in quanto occorre ipotizzare un modello di contagio, tenendo conto dei fattori biologici ed ambientali.

Layman's description

Obiettivi

L'obiettivo di questo progetto di ricerca è l'analisi di dati provenienti da diverse unità di analisi, in genere indicati come centri. I metodi statistici per l'analisi di dati multicentrici hanno avuto un grosso sviluppo negli ultimi anni per diversi motivi. Il primo è dato ceertamente dalla diffusione di strumenti telematici che permettono l'immissione, la comunicazione, l'elaborazione e il controllo di dati.
In questo progetto i dati e gli obiettivi sono:
- dati metanalitici per lo studio dell'efficacia della terapia interferonica dell'epatite C tenendo conto di diverse variabili date dal disegno dello studio della validità interna, dal tipo di reporting e da variabili di tipo generale legate al tipo di studio (1.1). l'obiettivo è per questi dati siu fattori di riscio confrontando enr point primari (efficacia del trattamento) e secondari (risposta degli eventi avversi). Un secondo obiettivo è l'analisi delle aselection bias in tali dati (1.2)
- dati raggruppati di tipo zootecnico, in cui è possibile avere informazioni sul gruppo ( ad es. il reparto e/o l'azienda) e informazioni sui singoli soggetti (pazienti o capi.
L'obiettivo per questi dati è l'analisi della brucellosi in Sicilia. I sotto obiettivi possono essere così elencati:
(2.1) analisi spazio-temporale (2.2) valutazione di validità e efficacia dei test di screening (2.3) confronto costi-benefici dei test di screening (2.4) analisi selection-bias.
Entrambe le tipologie di dati rappresentano vari livelli di analisi, nel senso che è possibile definire diverse unità statistiche di riferimentocome ad esempio il trial o l'azienda, il braccio di trattamento, il soggetto o paziente.
Metodi
Le metodologie statistiche, in relazione ai punti evidenziati nel 2.1 possono essere così enucleati:
1.1 modelli logistici a effetti misti e a effetti casuali, modelli logistici bivariati in cui vengono confrontate le unità rispetto all'end point primario e a quello secondario.
1.2, 2.4 procedure diagnostiche di tipo grafico e di tipo analitico (es. propensity score) per la detection della selection bias.
2.1 costruzione di un atlante spazio-temporale attraverso metodi disease mapping.
2.2 confronto di test di screening con curve ROC seguendo sequenze in serie e in parallelo.
2.3 modello di diffusione della malattia attraverso una stima del costo di diffusione di un falso negativo.
StatoAttivo
Data di inizio/fine effettiva1/1/04 → …

Fingerprint

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