Metodologie della Ricerca Clinical Governance

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Pazienti
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2
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4
4
Gruppo
tratt. B
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Fine studio
(settimane - mesi)
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I risultati nel tempo vengono di solito
confrontati con i valori basali
Viene effettuato un confronto fra i Gruppi
(es. trattamento A vs B)
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“Fattoriali"
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Gruppo 3 (+/-)
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µ ± 3σ = 99.7 % totale
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z = Quantile distribuzione gaussiana standardizzata
α = Prob. Errore tipo I
β = Prob. Errore tipo II
δ = Entità dell’Effetto
σ = Deviazione Standard (variabilità)
CONSIGLIO: Non inventatevi dati statistici, trovatene uno bravo e
aiutatelo per le informazioni che vi servono.
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Scegliere un δ clinicamente rilevante e realistico
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L’obiettivo è valutare un’ eventuale differenza per la pressione sistolica fra due
trattamenti anti-ipertensivi somministrati a due gruppi indipendenti di pazienti.
Supponiamo di avere prefissato
•
•
•
•
•
un rischio d'
errore di tipo I : α = 0.05,
un rischio d'
errore di tipo II: β = 0.10,
una stima della differenza fra trattamenti δ = 5 mmHg
una stima della deviazione standard è σ = 12 mmHg
un rapporto di allocazione fra trattamenti ρ = 1 : 1
n = (1+1/ρ
ρ) × (zα/2+zβ)2 × (σ
σ/δ
δ)2 = 2 × (1.960+1.282)2 × (12/5)2 = 99
Per il mio studio sono dunque necessari 198 elementi (99 per gruppo)
G
66666
L’obiettivo è valutare un’
un’ eventuale differenza per la pressione sistolica fra due
trattamenti antianti-ipertensivi somministrati a due gruppi indipendenti di pazienti.
pazienti.
Supponiamo di avere prefissato
•
•
•
•
•
un rischio d'
errore di tipo I : α=0.05,
un rischio d'
errore di tipo II: β=0.10,
una stima della differenza fra trattamenti δ = 5 mmHg
E sedella
ipotizzo
una
differenza
fra i trattamenti
una stima
deviazione
standard
è σ = 12 mmHg
un rapporto di allocazione
fra
trattamenti
ρ
:
1
= 1 :)1,
maggiore (es. 7 mmHg)
il sample size aumenterà o diminuirà??
n = (1+1/ρ
(1+1/ρ) × (zα/2+zβ)2 × (σ/δ)2 = 2 × (1.960+1.282)2 × (12/5)2 = 99
Per il mio studio sono dunque necessari 198 elementi (99 per gruppo)
gruppo)
G
66666
L’obiettivo è valutare un’ eventuale differenza per la pressione sistolica fra due
trattamenti anti-ipertensivi somministrati a due gruppi indipendenti di pazienti.
Supponiamo di avere prefissato
•
•
•
•
•
un rischio d'
errore di tipo I : α = 0.05,
un rischio d'
errore di tipo II: β = 0.10,
una stima della differenza fra trattamenti δ = 7 mmHg
una stima della deviazione standard è σ = 12 mmHg
un rapporto di allocazione fra trattamenti ρ = 1 : 1
n = (1+1/ρ
ρ) × (zα/2+zβ)2 × (σ
σ/δ
δ)2 = 2 × (1.960+1.282)2 × (12/7)2 = 61
Per il mio studio sono dunque necessari 122 elementi (61 per gruppo)
G
66666
Riprendiamo l’esempio precedente con l’unica differenza che siamo ora
interessati a saggiare un’ eventuale differenza sulle proporzioni di soggetti con
pressione sistolica < 130 mmHg (responders) al termine del trattamento
•
•
•
un rischio d'
errore di tipo I : α = 0.05,
un rischio d'
errore di tipo II: β = 0.10,
una stima della proporzione di responders nel controllo: π0= 0.20
•
una stima della proporzione di responders nel test: πa= 0.30
•
un rapporto di allocazione fra trattamenti ρ = 1 : 1
n = (1+1/ρ) × {zα/2 × [π0 × (1 - π0)]½ + zβ × [πa × (1 - πa)]½ }2 × (1/δ)2
n = 2 × {1.960 × [0.2 × (1 – 0.2)]½ + 1.282 × [0.3 × (1 – 0.3)]½ }2 × (1/0.1)2 =376
In questo caso sarà necessario un campione totale di 752 elementi (376 per gruppo)
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esito
trattamento fallimento successo totale trattati
farmaco E
204
203
407
farmaco C
240
167
407
totale
444
370
814
Rischio atteso (farmaco E) EER = 204/407 = 0.501
Rischio atteso (farmaco C) CER = 240/407 = 0.590
0.590 − 0.501
Riduz. rel. del rischio (RRR) =
= 0.151
0.590
Riduz. assol. del rischio (ARR) = 0.590-0.501 = 0.089
N° pazienti da trattare (NNT) = 1/ARR = 1/0.089 = 11.2
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sia dovuto al trattamento, e meno del 5%
che sia casuale.
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