Statistica e valutazione dell'evidenza in medicina (D53)

Valutazione dell'attendibilità dei metodi di raccolta e di misura di dati di interesse biomedico
1. Illustrare il concetto di campione, popolazione, stima e parametro
2. Fornire esempi di cause di errori sistematici ed errori casuali
3. Caratteri quantitativi e qualitativi
4. Variabilità dei caratteri quantitativi entro individuo e tra individui
5. Rappresentazioni grafiche di una distribuzione
6. Indici di posizione, dispersione e forma di una distribuzione
7. Indici di accuratezza e di precisione delle misure
8. Quantili (quartili, centili) e limiti di riferimento
9. Correlazione e statistica Kappa

Modello Gaussiano
10. Descrivere le caratteristiche del modello gaussiano di distribuzione degli errori di misura
11. Interpretazione di dati di popolazione mediante il modello Gaussiano

Test diagnostici
12. Cenni di teoria degli insiemi
13. Concetto di probabilità di un evento e suo calcolo
14. Calcolare la probabilità dell'intersezione di eventi indipendenti, la probabilità di eventi condizionati
15. La logica di un test di diagnostico
16. Definire il concetto di esito falsamente positivo e di esito falsamente negativo rispetto ad un valore soglia del marker diagnostico
17. Definire i concetti di sensibilità e di specificità di un test diagnostico o di un sintomo
18. Calcolare e discutere il concetto di valore predittivo positivo e negativo
19. Definire il rapporto di verosimiglianza per un esito positivo (o per un esito negativo) al test diagnostico
20. Definire il concetto di probabilità e odds pre-test e post-test
21. Spiegare il significato del teorema di Bayes

Stima campionaria dei parametri della popolazione e distribuzione di campionamento
22. Illustrare il concetto di variabilità campionaria. Distinguere i concetti di campione e popolazione
23. Distinguere i concetti di stima campionaria di un parametro e di parametro di una popolazione
24. Illustrare il significato di distribuzione delle stime campionarie
25. Illustrare il significato di errore standard di una stima campionaria

Intervallo di confidenza e suo significato
26. Concetto di intervallo di confidenza e suo significato
27. Calcolo dell'intervallo di confidenza

Test di ipotesi
28. Errore di I e di II tipo, concetto di potenza di un test
29. Calcolo della dimensione del campione
30. Differenza tra significatività statistica e rilevanza clinica
31. Saper costruire un test statistico relativo all'efficacia quando espressa come media o differenza tra medie
32. Saper distinguere tra campioni indipendenti e campioni appaiati.
32. Saper costruire un test statistico relativo all'efficacia quando espressa come differenza tra campioni dipendenti
33. Saper costruire un test statistico relativo all'efficacia quando espressa come proporzione o differenza tra proporzioni
34. Test di indipendenza tra variabile: il chi-quadrato

Modello deterministico e modello probabilistico
35. Distinguere tra modello deterministico e modello probabilistico
36. Illustrare le caratteristiche del modello di regressione lineare semplice e il significato dei parametri della regressione lineare semplice
37. Calcolare test di ipotesi sui parametri del modello di regressione lineare semplice
38. Spiegare come correggere (aggiustare) per una variabile di confondimento l'associazione tra due serie di dati

Identificazione di fattori di rischio e di fattori prognostici
39. Studi osservazionali e loro ruolo nella medicina basata sulle prove di efficacia
40. Studi trasversali/ studi retrospettivi o caso-controllo/ studi longitudinali o di coorte
41. Misure di occorrenza in epidemiologia e in epidemiologia clinica: prevalenza, incidenza, incidenza cumulativa
42. Misure di associazione tra fattore di rischio e malattia: rischio assoluto, rischio attribuibile, rischio relativo, odds ratio