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prendiamoci più cura della loro vita<br />

pari a 2.98 con un intervallo di confidenza al 95% di 2.51-3.54, significa che vi è <strong>il</strong> 95% di probab<strong>il</strong>ità<br />

che <strong>il</strong> valore vero dell’intera popolazione da cui è stato tratto <strong>il</strong> campione cada nell’intervallo compreso<br />

tra 2.51 e 3.54.<br />

L’IC ci <strong>per</strong>mette anche di valutare la significatività statistica dell’associazione. Se nell’intervallo è infatti<br />

compreso l’1 non vi è significatività statistica.<br />

Livello di evidenza (vedi anche Grado di Raccomandazione)<br />

1++ Meta-analisi di alta qualità, revisioni sistematiche di studi randomizzati, o studi randomizzati con<br />

bassissimo rischio di bias. 1+Meta-analisi ben condotte, revisioni sistematiche di studi randomizzati,<br />

o studi randomizzati con basso rischio di bias (vedi).<br />

1 Meta-analisi, revisioni sistematiche di studi randomizzati, o studi randomizzati con alto rischio di<br />

bias.<br />

2++ Revisioni sistematiche di alta qualità di studi di coorte o caso-controllo, o studi di coorte o casocontrollo<br />

di alta qualità con bassissimo rischio di confounding e bias, o alta probab<strong>il</strong>ità che<br />

l’associazione sia causale.<br />

2+ Studi di coorte o caso-controllo ben condotti con basso rischio di confounding e bias, o moderata<br />

probab<strong>il</strong>ità che l’associazione sia causale.<br />

2 Studi di coorte o caso-controllo con alto rischio di confounding e bias, o significativa probab<strong>il</strong>ità<br />

che l’associazione non sia causale.<br />

3 Studi non analitici, <strong>per</strong> esempio descrizione di casi o serie di casi. Opinione di es<strong>per</strong>ti.<br />

Meta-analisi: approccio quantitativo <strong>per</strong> la combinazione sistematica dei risultati di ricerche precedenti,<br />

con lo scopo di giungere a delle conclusioni sintetiche sull’entità di un effetto clinico.<br />

Odds ratio (OR) o rapporto crociato: rapporto tra odds (probab<strong>il</strong>ità) di malattia dei trattati (o degli<br />

esposti) e odds di malattia dei non trattati (o dei non esposti). L’odds ratio approssima efficacemente <strong>il</strong><br />

rischio relativo (vedi) nel caso di eventi rari. Come <strong>per</strong> <strong>il</strong> rischio relativo, un valore su<strong>per</strong>iore a 1 indica un<br />

aumento di rischio legato al trattamento o all’esposizione, un valore inferiore a 1 ha <strong>il</strong> significato di un<br />

effetto benefico o protettivo. Un valore pari a 1 indica l’indifferenza tra i due trattamenti (o esposizioni).<br />

Vedi anche “Studio caso-controllo”.<br />

PM: Particelle solide di origine sia inorganica che organica, consistenti <strong>per</strong> lo più in residui carboniosi<br />

incombusti. Il particolato è classificato secondo la sua granulometria: ad esempio PM10 indica le polveri<br />

di diametro aerodinamico inferiore a 10 um, PM2.5 inferiore a 2.5 um e cosi via. Il particolato nelle<br />

classi da PM10 a PM1 è noto come “polvere sott<strong>il</strong>i”. Con la sigla PM10 (Particulate Matter) si indica la<br />

componente più minuta degli inquinanti atmosferici, le cosiddette polveri sott<strong>il</strong>i, composte di granelli di<br />

diametro inferiore a 10 micrometri (impropriamente detti micron), ma sono state individuate particelle<br />

ancora più minuscole, le PM 2,5 e le PM 1.<br />

Prevalenza: rapporto tra numero di portatori di una certa malattia o condizione ed <strong>il</strong> numero totale dei<br />

soggetti presenti nell’istante considerato.<br />

Randomizzazione: assegnazione casuale dei pazienti di un trial ad uno dei bracci del trattamento<br />

(disegno parallelo), o ad una certa successione di trattamenti (disegno cross-over). La randomizzazione<br />

ha lo scopo di rendere tendenzialmente sim<strong>il</strong>i i gruppi <strong>per</strong> le loro caratteristiche, soprattutto <strong>per</strong> i<br />

fattori prognostici e di risposta alla terapia in esame, sia quelli noti e misurab<strong>il</strong>i, che quelli ignoti e non<br />

valutab<strong>il</strong>i. Essa <strong>per</strong>mettere l’applicab<strong>il</strong>ità dei modelli probab<strong>il</strong>istici, sui quali si regge dal punto di vista<br />

metodologico l’intero studio.<br />

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