Scienze statistiche ed epidemiologiche

Introduzione: la variabilità dei dati biologici e clinici. Pianificazione di uno studio e raccolta dei dati.
Variabili qualitative e quantitative.
Frequenze assolute, relative, percentuali.
Rappresentazioni grafiche: diagrammi a barre e a torta, istogrammi di frequenza.
Sintesi dei dati: Indici di tendenza centrale (moda, mediana e media) e indici di dispersione (range, range interquartile, deviazione standard, coefficiente di variazione).
Cenni di probabilità. Distribuzione empirica e modello teorico.
Distribuzioni di probabilità bernoulliana, binomiale e gaussiana.
Incidenza e prevalenza.
Test diagnostici: sensibilità e specificità; likelihood ratio positivo e negativo, valore predittivo positivo e negativo.
Inferenza statistica e campionamento.
Distribuzione della media campionaria, errore standard della media ed intervallo di confidenza.
La logica del test d'ipotesi. Test di confronto di una media e di una proporzione con un valore noto.
Analisi di tabelle di contingenza: test chi quadrato.
Cenni di correlazione e regressione

1. Fonti di dati epidemiologici
- Dati demografici: il censimento, la piramide dell'età, i registri anagrafici
- Dati sanitari: la notificazione delle malattie infettive, fonti ospedaliere, indagini ad hoc, registri di patologia
- Altre fonti
2. Impiego delle misure di frequenza e degli indicatori sanitari
3. Conoscenza dei determinanti di salute e di malattia
4. Fattore di rischio e malattia
- La causalità
- Le misure di rischio
- Le misure di associazione: Rischio Relativo, Rischio Attribuibile, Odds Ratio
5. Tipi di studi epidemiologici
- Studi osservazionali per la formulazione di ipotesi: studi ecologici o descrittivi e studi trasversali. La sorveglianza epidemiologica.
- Studi analitici per la verifica di ipotesi: studi di coorte e studi caso-controllo
- Studi sperimentali per avvalorare l'ipotesi: studi clinici randomizzati controllati e studi randomizzati controllati di popolazione
- Applicazione pratica delle misure di rischio in Sanità Pubblica.

1. Importanza e uso della statistica, etimologia e definizione, le variabili e i dati (aspetti, matrici, qualità, modalità di raccolta e utilizzo), limiti delle statistiche. Esempi e casi pratici.
2. Produrre sintesi efficaci di dati: trarre informazioni dai dati (analisi di una distribuzione di frequenza), misure di tendenza centrale e di dispersione. Esempi, esercizi e casi.
3. Classificazione e rappresentazione dei dati. Potenzialità, scelta, tipologie e possibili rischi delle rappresentazioni grafiche.
4. Laboratorio di statistica: uso delle funzioni statistiche con Excel. Analisi di variabili numeriche e categoriche attraverso il calcolo delle principali misure di sintesi, la costruzione di tabelle di distribuzione di frequenza e la creazione di grafici con Excel.
5. Elementi di statistica inferenziale: aspetti e scopo dell'inferenza, distribuzione della media campionaria e stima di un parametro, ampiezza campionaria e tecniche di campionamento. Associazione e relazioni tra variabili (correlazione e regressione lineare semplice).