Gli studi di coorte - Centro per lo Studio e la Prevenzione ...

Gli studi di coorte:
disegno e cenni di analisi
Giovanna Masala
SC Epidemiologia Molecolare e Nutrizionale ISPO
g.masala@ispo.toscana.it
Corso teorico - pratico
Principi e metodi di epidemiologia 15-17 giugno 2010

Riferimenti bibliografici
Rothmann Epidemiology An Introduction Oxford University Press 2002
dos Santos Silva Cancer Epidemiology: Principles and Methods
IARC Scientific Publication, 1999
Webb, Bain and Pirrozzo Essential Epidemiology
Cambridge University Press 2005

Studio di Coorte
E’ un tipo di studio osservazionale nel quale
un gruppo di soggetti viene identificato sulla base di un evento/
stato che ha una definizione ben precisa (e una data precisa…)
vengono raccolte informazioni individuali su specifiche
caratteristiche (esposizioni- confondenti)
tutti i soggetti vengono seguiti per un tempo definito allo
scopo di identificare uno o più outcomes di interesse
↓
comparsa di nuovi casi di malattia, decessi
L'incidenza o la mortalità osservata nei soggetti esposti viene
confrontata con quella di soggetti non esposti
-

STUDIO PROSPETTICO
(STUDIO DI COORTE)
EVENTO IN
STUDIO
TEMPO
ESPOSIZIONE AI
DETERMINANTI

FUMO DI TABACCO E MALATTIE CRONICHE
Lo studio dei medici inglesi (Doll & Hill,1964)
Nel 1951 venne inviato un questionario postale a tutti i medici inglesi iscritti al
Registro Nazionale. 34.440 medici maschi (69%) risposero.
Da allora la coorte è stata in follow up e successivi questionari sono stati
inviati ad intervalli di 10 anni
….
Mortality in relation to smoking: 20 years’ observations on male British doctors
Richard Doll, Richard Peto British Medical Journal, 1976
Mortality in relation to smoking: 22 years’ observations on female British doctors
Richard Doll, Richard Gray, barbara Hafner, Richard Peto
British Medical Journal, 1980
Mortality in relation to smoking: 40 years’ observations on male British doctors
Richard Doll, Richard Peto, Keith Wheatley,Richard Gray, Isabelle Sutherland
British Medical Journal, 1994
….

Framingham Heart Study
1948 nella città di Framingham: identificati 5.209 residenti sani (M/ F) di età 30-62 anni;
Al baseline ed ogni 2 anni: vista medica approfondita, raccolta di informazioni
sulle patologie pregresse e sullo stile di vita e test di laboratorio
1971 Offspring study
1994 Omni cohort
2002 Third generation cohort
2003 Omni cohort 2
1960 Cigarette smoking found to increase the risk of heart disease
1961 Cholesterol level, blood pressure, and electrocardiogram abnormalities found to increase the
risk of heart disease
1967 Physical activity found to reduce the risk of heart disease and obesity to increasethe risk
1970 High blood pressure found to increase the risk of stroke
-------
1988 High levels of HDL cholesterol found to reduce risk of death
-------
2009 A new genetic variant associated with increased susceptibility for atrial fibrillation, a prominent
risk factor for stroke and heart failure, is reported in two studies based on data from the
Framingham Heart Study.
2009 parental dementia may lead to poor memory in middle-aged adults.
www.framingham.com

STUDIO PROSPETTICO
(STUDIO DI COORTE)
EVENTO IN
STUDIO
TEMPO
ESPOSIZIONE AI
DETERMINANTI
Da un punto di vista operativo
STUDIO
STUDIO
Coorti prospettiche
Coorti retrospettive o storiche

Coorte
Popolazione definita sulla base di una esperienza
“iniziale” comune a tutti gli individui che la
compongono
Questa esperienza determina l'appartenenza alla
coorte
Si verifica ad un tempo t 0 che puo’ essere lo
stesso per tutti o individuale

POPOLAZIONE CHIUSA
N
Popolazione-tempo
T 0
TEMPO DI CALENDARIO

Una coorte può essere formata a partire da:
- La popolazione generale di una determinata area (studio Framingham;
le coorti EPIC nelle quali i residenti vengono invitati attivamente, o su base
volontaria, ..)
- un gruppo ben definito da un punto di vista sociale o professionale
(la coorte dei medici inglesi, la coorte delle infermiere americane, la coorte
E3N delle insegnanti francesi..)
- un gruppo di soggetti accumunati da una esposizione specifica, rara nella
popolazione generale ( coorti occupazionali; popolazioni esposte ad un
evento specifico: Seveso, sopravvissuti alle esplosioni atomiche di Hiroshima
e Nagasaki , soggetti che hanno effettuato determinate terapie
mediche )

Studi di record linkage
Si tratta di studi in cui la identificazione della coorte, la definizione
dell’esposizione e degli outcomes avviene tramite l’utilizzo di archivi elettronici
Esempio
Zendehdel K, Nyrén O, Ostenson CG, Adami HO, Ekbom A, Ye W. Cancer incidence in patients with
type 1 diabetes mellitus: a population-based cohort study in Sweden.
J Natl Cancer Inst. 2003 Dec 3;95(23):1797-800.
Un gruppo di ricercatori svedesi ha identificato dal “Swedish Inpatient Register” 29.187 pazienti ricoverati per
diabete tipo I tra il 1965 e il 1999. La coorte è stata incrociata con i registri anagrafici e della migrazione e i
Registri Tumori e di Mortalità nazionali ed è stato valutato il rischio di sviluppare un tumore nei soggetti
affetti rispetto alla popolazione generale

STUDIO DI COORTE PROSPETTICO
I DATI DI ESPOSIZIONE ( ad es. ABITUDINI DIETETICHE) SONO RACCOLTI
PRIMA DEL MANIFESTARSI DELLA MALATTIA
I DATI POSSONO ESSERE RACCOLTI PIU’ VOLTE DURANTE IL PERIODO
DI FOLLOW UP
E’ POSSIBILE RACCOGLIERE CAMPIONI BIOLOGICI DA SOGGETTI SANI
HIRAYAMA 1965 – GIAPPONE
THE NURSES’HEALTH COHORT STUDY- USA
THE HEALT PROFESSIONALS FOLLOW UP STUDY – USA
CANADIAN NATIONAL BREAST CANCER SCREENING
STUDIO DI COORTE PROSPETTICO SU DIETA E TUMORI – OLANDA
ORDET- ITALIA
EPIC
……

EPIC
European Prospective Investigation into Cancer and
Nutrition
Tromsø
Umeå
Malmö
TROMSØ
Aarhus
Copenhagen
UMEÅ
Oxford
Cambridge
Potsdam
Heidelberg
Utrecht
Bilthoven
Paris (nationwide)
Turin
Milan
Florence
Naples
Ragusa
Oviedo
San Sebastian
Pamplona
Murcia
Granada
OXFORD
OVIEDO
SAN SEBASTIAN
AARHUS
CAMBRIDGE UTRECHT
BILTHOVEN
PARIS HEIDELBERG
IARC
MALMÖ
COPENHAGEN
POTSDAM
MILAN
LYON TURIN
FLORENCE
PAMPLONA
BARCELONA
NAPLES
Athens (nationwide)
GRANADA
MURCIA
RAGUSA
ATHENS
ISPO - Firenze

Centri partecipanti al Progetto Europeo EPIC in Italia
Torino
(10.604)
Varese
(12.083)
Firenze
(13.597)
EPIC-Italia
47.749 volontari adulti (32.578 donne)
Età 35-64 donne; 40-64 uomini
Arruolamento 1993-1998
Napoli
(5.062)
5 centri
Torino, Varese, Firenze, Napoli, Ragusa
Ragusa
(6.403)

EPIC
ARRUOLAMENTO
dati anagrafici
OUTCOME**
Follow-up
tempo
me
Campioni di sangue
misure antropometriche
• uso recente di farmaci
• questionario dieta autosomministrato
• questionario stile vita autosomministrato
*tumori, malattie cardiovascolari,
diabete, altre pat croniche.

PROTOCOLLO EPIC - ARRUOLAMENTO
CONSENSO INFORMATO
PRELIEVO EMATICO
MISURE ANTROPOMETRICHE
QUESTIONARIO ALIMENTARE
QUESTIONARIO STILE DI VITA

PRELIEVO EMATICO
• A DIGIUNO
• LINKAGE DATI ANAGRAFICI -NUMERO STUDIO
(ETICHETTA CON CODICE A BARRE)
• 30 CC IN 3 PROVETTE
1 standard → SIERO (4 ml; 8 capillari da 0,5 ml)
2 con citrato → PLASMA (6 ml;12 capillari da 0,5 ml)
→GLOBULI BIANCHI (2 ml; 4 capillari da 0,5 ml)
→ GLOBULI ROSSI (2 ml; 4 capillari da 0,5 ml)
• STOCCATO IN AZOTO LIQUIDO (-196°) seguendo una spec ifica
mappatura

QUESTIONARI ALIMENTARIpaese o centro specifici
Italia ( FI, VA, TO)
VALIDATO IN UNO STUDIO PILOTA
(Pisani et al., Int.J.Epid., 26, Suppl.1, S152-159, 1997)
AUTOSOMMINISTRATO
FREQUENZE DI CONSUMO
PORZIONI (3 FOTO DI 20 ALIMENTI)
Come da protocollo comune europeo
AD UN CAMPIONE RAPPRESENTATIVO DEI SOGGETTI
ARRUOLATI (8%) E’ STATO SOMMINISTRATO UN QUESTIONARIO
SUI CONSUMI DELLE ULTIME 24 ORE (EPIC-SOFT: 24H-RECALLS)
Per “calibrare” i dati alimentari

QUESTIONARIO STILE DI VITA
in due versioni (M/F) comune per tutti i centri europei
STORIA RIPRODUTTIVA
ATTIVITA' FISICA
ABITUDINE AL FUMO / ALCOL
ESPOSIZIONI OCCUPAZIONALI (M)
LIVELLO SOCIO-ECONOMICO
STORIA DI PATOLOGIE PREGRESSE

MISURE ANTROPOMETRICHE
raccolte da personale addestrato e con un protocollo comune
PESO
ALTEZZA
ALTEZZA DA SEDUTI
CIRCONFERENZA VITA
CIRCONFERENZA FIANCHI
e
PRESSIONE ARTERIOSA / POLSO

Identificazione della coorte
• Modalità
Fonte dei soggetti
• Tempi di reclutamento
• Restrizioni
Confondenti
Sesso
Gruppo etnico
Età
Residenza
ecc.
Determinante
In studio
Periodo minimo
di esposizione

Esempi :
I soggetti affetti da linfoma di Hodgkin trattati con intento radicale
presso la radioterapia e l'ematologia di Careggi nel periodo 1960-
1992
I soggetti residenti nell’area fiorentina che hanno avuto una diagnosi
di MICI tra il 1978 e il 1992, ad almeno 15 anni di età
I soggetti di entrambi i sessi di età compresa tra 35 e 64 anni
residenti nei comuni di Firenze e Prato che hanno accettato di
partecipare allo studio EPIC - Firenze (1992-1998)
Le lavoratrici presenti in un calzaturificio fiorentino al 1 gennaio
1950 o assunte tra il 1950 e il 1963
I soggetti esposti alla nube contenente diossina fuoriuscita
dall’ICMESA (Seveso) il 10/7/1976

Accertamento dell'esposizione
L'informazione sull'esposizione può essere già disponibile (coorti storiche)
Registri matricola delle aziende contenenti elenchi nominativi e informazioni sulle
mansioni svolte (es. coorte lavoratrici calzaturificio)
Archivi clinici (es. studio pazienti affetti da linfoma di Hodgkin)
Raccolta ad hoc (studi prospettici, ad es EPIC)
Interviste individuali o questionari autocompilati
Misurazione di parametri antropometrici e clinici
Campioni biologici ( sangue, ecc)

Informazioni sull’esposizione
Esposizione SI/NO
Durata dell’esposizione
Intensità dell’esposizione
Esposizione cumulativa
Identificazione e classificazione degli esposti
Identificazione dei non esposti

Problemi di misclassificazione
Uso di indicatori indiretti o proxy dell’esposizione (es. mansioni)
È un problema soprattutto delle coorti storiche dove le informazioni utilizzate spesso
sono state raccolte per scopi diversi e quindi sono misure molto grezze
diluizione stima dell’ associazione
(misclassificazione non differenziale)
Poiché la raccolta delle informazioni sulle esposizione avviene prima della
comparsa dell’evento non vi sono problemi di bias ( recall bias, interviewer
bias etc..) nella raccolta delle informazioni sull’ esposizione
Anche i test su campioni biologici raccolti anni prima della comparsa
dell’evento di interesse non sono influenzati dall’ eventuale stato di malattia o
meno del soggetto.

Variazioni temporali delle esposizioni
L’accertamento della esposizione in genere avviene una sola volta ( al momento della
costituzione della coorte)
Cambiamenti di mansioni , cambiamenti tecnologici in ambiente di lavoro
Modifica delle abitudini ( cessazione abitudine al fumo, cambiamento della dieta )
Studi prospettici
periodico aggiornamento delle informazioni sulle
esposizioni

Confondenti
Negli studi prospettici in cui la raccolta dell’informazioni avviene al momento
della costituzione della coorte è possibile programmare anche la raccolta di
potenziali confondenti
Negli studi di coorte storici o retrospettivi in cui vengono utilizzate fonti
convenienti ma non costruite per rispondere a quesiti sanitari spesso
l’informazione su gran parte dei potenziali confondenti è mancante

Accertamento dell‘outcome
Possibilità di studiare l’associazione tra una esposizione e più eventi (outcomes)
Definizione dell'evento/i di interesse
Mortalità
Incidenza di tumori
Altre patologie
Accertamento della malattia
Fonti routinarie
anagrafe
registro di mortalità - certificato di decesso
registro tumori
registri di patologia ()
SDO
…
Dove le fonti routinarie non esistono o per patologie/caratteristiche non
registrate
Questionari/interviste di follow up
controlli periodici dei singoli membri della corte

PROCEDURE FOLLOW-UP EPIC
DATABASE ANAGRAFICO EPIC
AGGIORNAMENTO ANAGRAFICO (TRAMITE LINKAGE O CONTATTO CON LE SINGOLE
ANAGRAFI COMUNALI)
→
STATO IN VITA
LINKAGE AUTOMATIZZATO
REGISTRO MORTALITA’ (CERTIFICATO MORTE)
→
CAUSA DI MORTE
SDO
ARCHIVI PROGRAMMI SCREENING CASI TUMORE DI NUOVA DIAGNOSI
ALTRE FONTI SANITARIE
ALTRE PATOLOGIE DI INTERESSE
(cardiovascolari, diabete)
QUESTIONARIO DI FOLLOW UP
REGISTRO TUMORI → CASI TUMORE DI NUOVA DIAGNOSI
(verifica completezza)
ISPO - Firenze

EPIC-Firenze: procedure di follow-up
Dipartimenti
di Anatomia
patologica
Programmi di
screening
Follow-up
attivo
Dimissioni
Ospedaliere
Cartelle
Cliniche
Linkage
Automatici del
Database
Anagrafico di
EPIC
Registro
Tumori
NUOVI CASI DI TUMORE
DIAGNOSTICATI
Registro
di
Mortalità
Stato
in Vita
Certificato
di Morte
Anagrafe
Comunale
Causa di Morte

Problemi di validità
Accertamento della patologia deve essere accurato e non
dovrebbe essere di accuratezza diversa tra esposti e non esposti
• Si dispone di dati autotipici per gli esposti, del solo certificato di morte per
i non esposti
•In caso di follow up tramite questionario autocompilato ci potrebbe essere
una diversa propensione tra esposti e non esposti nel riportare una serie di
eventi
• Nel caso di accertamento tramite intervista o esame medico
l’intervistatore /esaminatore non dovrebbe conoscere lo stato di esposizione
del soggetto

Gli studi di coorte hanno l’obiettivo di valutare l’associazione tra una
esposizione e un evento che si sviluppa nel tempo a partire dal reclutamento
(baseline), pertanto è importante che vengano esclusi i soggetti che hanno già
avuto una diagnosi ( casi prevalenti).
Nel caso di studi prospettici che studiano patologie a lunga latenza spesso
vengono esclusi dalle analisi dei dati i casi insorti a breve distanza dall’ingresso
nella coorte
Questi casi potrebbero avere avuto già al momento dell’ingresso nella coorte
disturbi tali da modificare una serie di abitudini ( ad es. alimentazione, attività
fisica) o di parametri ( antropometria,ecc) oggetto di studio

Modalità e durata follow-up
E' necessario definire con precisione il momento di inizio e il
momento di conclusione dello studio
In questo intervallo di tempo è collocato il follow-up dei
componenti della coorte
Per ogni componente della coorte si deve definire alla fine del
periodo di follow-up stabilito
• Esistenza in vita
• Data e causa dell'eventuale decesso
Studi di mortalità
• Data di eventuale insorgenza di malattia e sua definizione
diagnostica
Studi di incidenza

Modalità e durata follow-up
Ogni soggetto in studio deve essere osservato per tutto il
tempo in cui è a rischio di sviluppare l'evento
Questo periodo dipende dall'esposizione e dalla malattia
considerata
Nel fissare la durata del follow-up si deve tener conto
delle conoscenze sui meccanismi biologici alla base
dell'evento studiato
(Induzione-Latenza)

Esempi
1. Incidenza di infortuni in una determinata azienda
Il periodo a rischio coincide con il periodo di
permanenza nel posto di lavoro
2. Incidenza malattia infettiva in un periodo epidemico
Il periodo a rischio coincide con la durata dell'episodio
epidemico
3. Incidenza/mortalità per tumore del polmone in
relazione al fumo di sigaretta
Il periodo a rischio va oltre la cessazione dell'esposizione
(cessazione dell’abitudine al fumo )
4. Incidenza/mortalità per tumore polmonare in esposti
a asbesto per motivi professionali
La durata del periodo a rischio comprende tutta la vita

Modalità e durata follow-up
Ogni soggetto in studio deve essere osservato per tutto il tempo in
cui è a rischio di sviluppare l'evento e quindi fino a :
♦ Insorgenza dell’ evento di interesse
♦ Decesso
♦Termine dello studio
♦ quando cessa di essere a rischio per particolari condizioni (es data di eventuale colectomia
totale in coorti di malati di Colite Ulcerosa o Morbo di Crohn quando viene valutato il rischio di tumore del colon)

ESEMPIO
t 0
Years
= evento X= decesso

ESEMPIO
Coorte occupazionale
Identificazione coorte
Decesso = pensionamento = vivo al termine del follow up
Emigrato

Per ogni membro della coorte si deve definire un periodo di osservazione
“periodo a rischio”
Ogni soggetto può contribuire alla popolazione a rischio (anni persona) con
diversi periodo e in diversi sottogruppi
Es
in uno studio prospettico con un follow up di 5 anni in cui l’incidenza viene
valutata per classi di età decennale:
un soggetto che entra all’età di 48 anni contribuirà con 2 anni-persona alla
classe di età 40-49 anni e per 3 anni alla fascia di età 50-59.
un soggetto che entra nella coorte alla stessa età e al quale viene diagnosticata
a 49 anni la malattia in studio, contribuisce 2 anni persona a rischio nella fascia
di età 40-49 anni e 1 caso nella stessa fascia di età
Lo stesso per sottogruppi di esposizione (es mansioni, classi di anni di lavoro,
classi di abitudine al fumo,… )

EMIGRATO
DECEDUTO

Persi al follow-up
Soggetti dei quali si "perdono le tracce" cioè soggetti per i quali
non si riesce a definire lo stato in vita alla fine dello studio
Possono rappresentare un problema:
• Se sono in percentuale elevata
• Se sono un gruppo selezionato cioè la perdita è associata sia alla
esposizione che alla patologia in
studio
BIAS di SELEZIONE
In genere il loro periodo a rischio viene calcolato all’ultima data in cui sono stati
rintracciati

Studio di coorte: Analisi
Esposti
Non Esposti
casi a b
anni
persona N1 N0
I
a/N1
b/N0
RR =
a/N1
b/N0

Scelta della popolazione (gruppo) di confronto
Il gruppo di confronto deve essere il più possibile simile agli esposti tranne
che per l’esposizione in studio
In assenza dell’esposizione i due gruppi dovrebbero avere la stessa
incidenza dell’evento in studio
Il gruppo di confronto può essere interno o esterno alla coorte in studio

Confronto interno
Confronto tra gruppi di soggetti appartenenti alla coorte esposti e non esposti
Nelle coorti basate sulla popolazione generale, nelle quali vi è in genere una certa
variabilità delle esposizioni e i soggetti possono esser classificati in diverse
categorie di esposizione, è possibile identificare gruppi interni di non esposti
che possono variare in relazione all’esposizione studiata
es. soggetti appartenenti a diversi percentili di consumo di determinanti alimenti
soggetti con diversa abitudine al fumo (non fumatori, ex fumatori, fumatori)
Nelle coorti caratterizzate da una esposizione specifica, quando comunque esiste
una variabilità nell’esposizione e le informazioni sono disponibili, si possono
identificare gruppi interni non esposti o con esposizione ridotta
es. soggetti con mansioni diverse, soggetti con diverse durate o intensità di esposizione

Confronto esterno
Quando la coorte è essenzialmente omogenea per esposizione e
l’esposizione in studio è rara :
La popolazione generale ( che si assume non esposta)
In questo caso la esperienza di malattia (o mortalità) osservata nella coorte
viene paragonata a quella della popolazione generale nello stesso arco di
tempo in cui viene osservata la coorte ( condotto il follow up)
popolazione
Nazionale
Regionale
Comunale
Da valutare:
• Disponibilità dei tassi specifici per età per le malattie o le cause di morte di
interesse nel periodo di follow-up
• Sufficientemente grande per fornire tassi stabili
• Il più possibile simile alla coorte tranne che per l'esposizione

Una coorte simile di non esposti
• Se l'esposizione in studio è frequente nella popolazione generale
• Se mancano dati correnti (tassi specifici) per gli eventi di interesse
Es una coorte di lavoratori non esposti al fattore di interesse nello studio
E’ importante che il rischio di malattia di questo gruppo sia quello
di base della popolazione

Analisi I
Confronto con una coorte di non esposti o tra sottogruppi a
diversa esposizione nella stessa coorte
● Rapporto tra tassi
E+ E-
casi a b
anni persona N1 N0
I
a/N1
b/N0
RR =
a/N1
b/N0

Esempio
Medici
fumatori
Medici
non fumatori
Casi di 133 3
t.polmone
Anni
Persona 102000 42800
Tasso incidenza x1000 1.30 0.07
1.30
RR = = 18.6
0.07

Rischio di t. mammella e contraccettivi orali – Nurses’ Health Study*
Oral contraceptive use
Yes
NO Total
(current or past use)
Cases
204
240
444
Person-years at risk
94 029
128 528
222 557
Rate (x100 000)
217
187
199
Rate Ratio = 217 per 100 000 pyrs/187 per 100.000pyrs= 1.16
Rate Difference = 217 per 100 000 pyrs – 187 per 100 000 pyrs = 30 per 100 000 pyrs
* Data from Romieu et al, 1989
Modificato da dos Santos Silva IARC, 1999

da Folsom AR and Demissie Z Am J Epidemiol 2004

da Folsom AR and Demissie Z Am J Epidemiol 2004

Analisi II
Confronto esterno
• Popolazione generale di riferimento per il calcolo dei casi
attesi
Standardizzazione Indiretta
I tassi della popolazione di riferimento, sesso, età e periodo
specifici vengono applicati alla popolazione in studio per
stimare i casi attesi

Tassi di mortalità nazionale
per tumori
popolazione studiata
(X 100.000) Persone anno Morti Morti
osservate attese
Età (O) (E)
20-39 25 1000 1
40-49 90 1500 3
50-59 300 600 4
60-64 500 300 5
20-64 3400 13
0.25
1.35
1.80
1.50
4.90
O 13
SMR = x 100 = x 100 = 265.3
E 4.90
E' una stima del rischio relativo

Si ottiene l'incidenza che sperimenterebbe la popolazione
in studio se avesse l'incidenza della popolazione di riferimento
(casi attesi)
Si conoscono i casi effettivamente verificatisi nella coorte
( casi osservati):
casi osservati (O)
casi attesi (E)
SMR (Standardized Mortality/Morbidity Ratio)
SIR ( Standardized Incidence Ratio)

"Effetto Lavoratore Sano"
"Healthy
Worker Effect"
"Effetto Volontario Sano"
"Healthy
Volunteer Effect"
Effetto che è evidente quando si confrontano una coorte di
lavoratori o di volontari con la popolazione generale
I due gruppi non sono perfettamente comparabili tra loro
I soggetti che lavorano sono in genere più sani della
popolazione generale e quindi presentano soprattutto nei
primi anni di follow-up una minore incidenza/mortalità per
una serie di patologie
Questo effetto può verificarsi anche in coorti di volontari
Bias di Selezione

EFFETTO LAVORATORE SANO
E’ più probabile che un soggetto sano lavori
E’ più probabile che un soggetto con problemi di salute
lasci il lavoro
L’effetto lavoratore sano è più evidente per le malattie
cardiovascolari e respiratorie, meno per le malattie tumorali

Popolazione di confronto: nazionale e regionale. Tassi sesso età e periodo specifici
Eliminato dal calcolo del
periodo a rischio il tempo
successivo ad un
eventuale intervento di
colectomia totale e/o
resezione del retto
Usando la popolazione
toscana come confronto
l’unica differenza
sostanziale riguarda la
mortalità per patologia
gastrointestinale SMR 2.12
95%CI 1.05-3.80

Extended mortality follow-up of a cohort of dry cleaners.
Blair A, Petralia SA, Stewart PA.
Ann Epidemiol. 2003 Jan;13(1):50-6.
PURPOSE: The mortality follow-up of a cohort of dry cleaners was extended to further evaluate
cancers risks associated with organic solvents. METHODS: The underlying and contributing
causes of death among 5,369 members of a dry cleaning union in St. Louis were determined
through December 31, 1993. The mortality experience of the cohort was compared to that of the
US population adjusted for age at entry, year of death, race and gender. RESULTS: The total
mortality was about as expected (SMR = 1.0, N = 2351, 95% CI = 1.0-1.1). Excesses were
observed for emphysema (SMR = 1.7, N = 21, 95% CI = 1.0-2.5), Hodgkin's disease (SMR =
2.0, N = 5, 95% CI = 0.6-4.6) and cancers of the esophagus (SMR = 2.2, N = 26, 95% CI =
1.5-3.3), larynx (SMR = 1.7, N = 6, 95% CI = 0.6-3.7), lung (SMR = 1.4, N = 125), 95% CI =
1.1-1.6), and cervix (SMR = 1.6, N = 27, 95% CI = 1.0-2.3). These excesses occurred among
men and women and blacks and whites. Bladder cancer was elevated among white men and
women and kidney cancer among black men and women, but not significantly so. None of these
causes of death showed strong relationships with duration or estimated level of exposure to dry
cleaning solvents, although relative risks for cancers of the larynx, lung and kidney were larger
among subjects estimated to have higher levels of exposure and risks from bladder cancer and
chronic nephritis were greater among persons who entered the union after 1960.
CONCLUSION: The excesses observed are unlikely to be due to chance because most
occurred in earlier as well as the recent follow-up. The specific factors contributing the
excesses, however, are not clear. Socioeconomic, lifestyle, and occupational exposures
are all possibilities. Lack of information on socioeconomic and lifestyle factors hampers
evaluation.

Analisi
Caso controllo “nested”
Caso –coorte
Analisi nelle quali vengono considerati tutti i casi osservati
nella coorte e una parte dei componenti della coorte che non
hanno sviluppato l’evento
Si tratta di strategie che vengono utilizzate soprattutto quando
l’ipotesi in studio richiede l’ utilizzo di campioni biologici
“Utilizzazione efficiente” ( risorse preziose e limitate)

Caso-controllo in una coorte ("Nested")
• casi soggetti che hanno sviluppato l'evento in
studio durante il follow up
• controlli membri della coorte che non hanno
sviluppato l'evento al momento in cui lo ha
sviluppato il caso. “incidence density sampling”
(un soggetto può esseer campionato più volte come controllo o diventare successivamente caso )
Possono essere appaiati ai casi per una serie di
caratteristiche ritenute possibili confondenti
dell’associazione in studio.
ISPO – Firenze

CagA+ Helicobacter pylori infection and gastric cancer risk in the
EPIC-EURGAST study.
Palli D, Masala G, Del Giudice G, et al Int J Cancer. 2007 Feb 15;120(4):859-67.
Helicobacter pylori (H. pylori), atrophic gastritis, dietary and life-style factors have been associated
with gastric cancer (GC). These factors have been evaluated in a large case-control study nested
in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition carried out in 9 countries,
including the Mediterranean area. Participants, enrolled in 1992-1998, provided life-style and
dietary information and a blood sample (360,000; mean follow-up: 6.1 years). For 233 GC cases
diagnosed after enrolment and their 910 controls individually-matched by center, gender,
age and blood donation date H. pylori antibodies (antilysate and antiCagA) and plasma
Pepsinogen A (PGA) were measured by ELISA methods. Severe chronic atrophic gastritis
(SCAG) was defined as PGA circulating levels

Plasma and dietary vitamin C levels and risk of gastric cancer in the
European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC-
EURGAST).
Jenab M, et al Riboli E, Ferrari P, et al Carcinogenesisi 2006
Vitamin C is an antioxidant and inhibitor of carcinogenic N-nitroso compound production in the
stomach. Higher dietary vitamin C consumption is associated with decreased risk of gastric cancer
(GC) in numerous case-control studies, but data from prospective studies are limited, particularly so
for blood measures of vitamin C. The objective of this study was to determine the association of
plasma and dietary vitamin C levels with the risk of GC in a case-control study nested within
the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC), a large cohort
involving 10 European countries. Using a fluorometric method, vitamin C was measured in prediagnostic
plasma from 215 GC cases (matched controls = 416). Conditional logistic regression
models adjusted by body mass index, total energy intake, smoking status/duration/intensity and
Helicobacter pylori infection status were used to estimate relative cancer risks. No association with
GC risk was observed for dietary vitamin C, whereas an inverse GC risk was observed in the
highest versus lowest quartile of plasma vitamin C [odds ratio (OR) = 0.55, 95% confidence
interval (CI) = 0.31-0.97, P(trend) = 0.043], which was maintained after exclusion of cases with

Lo studio caso-coorte
Il termine “caso-coorte” è stato usato per la prima
volta da Prentice* per descrivere un disegno di
studio che sta a cavallo tra uno studio di coorte e
uno studio caso-controllo.
Sotto-coorte
A partire dalla intera coorte originale viene
individuata, attraverso un procedimento di
selezione casuale, una sotto-coorte costituita da
una percentuale definita di soggetti. Ogni
individuo della coorte avrà la stessa probabilità
di entrare a far parte della sotto-coorte
•Prentice RL. Biometrika.1986

Lo studio caso-coorte
Casi
La selezione dei casi avviene come per uno studio casocontrollo
nested, si individuano cioè tutti i soggetti in cui
durante il periodo di follow up, si è verificato l’evento in
studio.
Il gruppo dei casi è dunque costituito da:
Casi appartenenti
alla sotto-coorte
Casi non appartenenti
alla sotto-coorte
Controlli
Il gruppo dei controlli è costituito dagli individui della sottocoorte
in cui, alla fine del periodo di follow up, non si è
verificato l’evento in studio.

Esempio di applicazione: Il progetto InterAct*.
Indagine in corso nell’ambito della coorte europea EPIC su come fattori
genetici e di stile di vita, in particolare dieta e attività fisica, interagiscano
tra loro nell’influenzare il rischio di sviluppare diabete di tipo 2.
Coorte di partenza: 340.234 partecipanti allo studio EPIC (European
Prospective Investigation into Cancer and Nutrition) provenienti da 8 paesi
europei con campioni biologici raccolti all’arruolamento e conservati in
azoto liquido nella banca biologica del progetto EPIC.
Casi: 12.403 casi incidenti di diabete tipo 2 (occorsi tra il 1991 e il 2007).
Sotto-coorte: campione di 16.835 persone, tra cui 15.376 soggetti non
diabetici, selezionato casualmente dai 340.234 soggetti iniziali.
Nei casi e nei controlli della sottocoorte verranno condotte analisi statistiche per
individuare i fattori protettivi o di rischio per diabete. Verranno anche condotte
analisi di laboratorio sui campioni ematici raccolti al baseline per la valutazione di
biomarcatori e della suscettibilità genetica per diabete La sotto-coorte così
caratterizzata potrà essere utilizzata come campione di controllo anche in studi
successivi riguardanti altri outcome.
* Progetto finanziato dalla Unione Europea nell’ambito del Sesto Programma Quadro

Design options for molecular epidemiology research within cohort studies.
Rundle AG, Vineis P, Ahsan H.
Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2005 Aug;14(8):1899-907
Past discussions of the relative strengths of nested case-control and case-cohort designs have not
fully considered cohorts with stored biological samples in which biomarker analyses are planned.
Issues related to biomarker analyses can affect an investigator's choice of design and the conduct
of these two designs. The key issues identified are effects of analytic batch, long-term storage, and
freeze-thaw cycles on biomarkers. In comparison with the nested case-control design, the casecohort
design is less able to handle these challenges. Problems arise because most
implementations of the case-cohort design do not allow for simultaneous evaluation of biomarkers in
cases and reference group members, and there is no matching. By design, the nested case-control
study controls for storage duration and the batching of biological samples from cases and controls is
logistically simple. The allowance for matching also means that subjects can be matched on the
number of freeze-thaw cycles experienced by the biological sample. However, the matching
generates complex data sets that can be more difficult to analyze, and the costly biomarker data
generated from the controls has few uses outside of testing the specific hypotheses of the study. In
addition, because the same subject can serve as a control and a case, or multiple times as a
control, biomarker analyses and sample batching can be more complex than initially anticipated.
However, in total, of the two designs, the nested case-control study is better suited for studying
biomarkers that can be influenced by analytic batch, long-term storage, and freeze-thaw cycles