28172 - BIOSTATISTICS

Conoscenze e abilità da conseguire

By the end of the course the students know the basic concepts and the statistical methods for the analysis of problems in the biomedical sciences. In particular students should be able: -to calculate and interpret the principal epidemiological measurements in various types of epidemiological studies. -to fit and interpret generalized linear models applied to biomedical data. -to apply the methods and models for the analysis of survival data.

Contenuti

• Epidemiology, public health and evidence-based medicine

  • The basics of epidemiology: concepts, definitions and measures. Main areas of application of biostatistics: from disease occurrence to causal effects. Risk, incidence rate and prevalence.

  • Relations between measures of occurrence. Exposure and population at risk. Effect measures: attributable risk, rate and fraction. Analysis of binary data: relative risks and odds ratios.

  • Principles and practice of evidence-based medicine. Levels of evidence and the Cochrane collaboration. Evaluating the efficacy, effectiveness and efficiency of health care.

  • R Labs: basics for data management and biostatistical analysis. Packages and data sources. Recoding variables for tabular outputs. Producing graphical outputs.

• Types of epidemiologic studies: methodology and biostatistical tools

  • Random error and the role of statistics: confidence intervals and test of hypothesis. Types of epidemiologic studies: cohort, case-control, cross-sectional, randomized studies. Number needed to treat. Sources of bias and confounding.

  • Epidemiology in clinical settings: diagnosis and screening. Sensitivity, specificity, predictive values, likelihood ratios, the ROC curve.

  • Model building strategies: general guidelines and how to control for confounding and assess interactions. Applications using logistic regression.

  • R Labs: computing risk estimates, confidence intervals, p values and summary measures for different type of studies.

• Survival analysis

  • Life tables for follow-up studies, parametric and non parametric methods. The Kaplan Meier product-limit estimate of survival. Survivor and hazard function.

  • Treatment of missing values, lost to follow up and intention to treat analysis. Comparison of two groups (log-rank, Peto and Wilcoxon tests) and three or more groups of survival data.

  • The Cox Proportional Hazards model: theory and practice

  • R Labs. Applied survival analysis using R

• How to read a scientific paper

  • Biostatistics in practice: how to read/write scientific papers and technical reports. Criteria for quality appraisal.

  • Appraisal Labs: group work

Testi/Bibliografia

Main References

• Greenalgh T, How to Read a Paper: The Basics of Evidence-Based Medicine. 5^th Edition, Wiley-BMJ Books 2014.

• Rothman KJ, Epidemiology: an introduction, 2^nd Edition, Oxford University Press 2012.

• Kleinbaum DG, M Klein, Survival analysis. A self learning Text. 3^rd Edition. Springer 2012.

Selected sections

• Kleinbaum DG, Logistic Regression. A self learning text. 3^rd Edition, Springer, 2010.

• Agresti A, An introduction to categorical data analysis, 2^nd Edition, Wiley 2007.

Papers (provisional list)

• Isaacs D, Fitzgerald D. Seven alternatives to evidence based medicine. BMJ. 1999 Dec 18-25;319(7225):1618. Available at: http://www.bmj.com/content/319/7225/1618.long

• Schmidt CO, Kohlmann T. When to use the odds ratio or the relative risk?Int J Public Health. 2008;53(3):165-7.

• Nicolucci A et al. A comprehensive assessment of the avoidability of long-term complications of diabetes. A case-control study. SID-AMD Italian Study Group for the Implementation of the St. Vincent Declaration. Diabetes Care. 1996 Sep;19(9):927-33.

Metodi didattici

• Lezioni frontali
• Laboratori Software
• Letture selezionate

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame valuterà i risultati ottenuti dallo studente attraverso una valutazione diretta delle seguenti conoscenze acquisite:

• comprensione delle domande di ricerca fondamentali alla base degli studi epidemiologici e medicina basata sulle evidenze scientifiche

• conoscenza approfondita dei metodi statistici adottati per risolvere tali problemi, come discusso nel corso delle lezioni

• capacità di identificare il tipo più appropriato di studi, materiali e metodi necessari a realizzare l'analisi nonchè ad interpretare i dati relativi alla salute

• capacità di interpretare i risultati di una pubblicazione scientifica in ognuna delle areee di interess

L'esame consisterà in una approfondita valutazione orale riguardo l'abilità di comprensione del problema e di condurre un analisi statistica nei campi di interesse di cui sopra. Allo studente sarà presentata una breve pubblicazione, i cui aspetti di forza e debolezza dovranno essere velocemente esaminati, con una spiegazione dei metodi statistici ed una interpretazione corretta dei risultati finali. Lo studente dovrebbe essere in grado di rispondere a domande che riguardano la scelta dei metodi in diverse situazioni che occorrono spesso nell'ambito della biostatistica, inclusi aspetti relativi all'acquisizione di dati e alla analisi statistica con l'uso di software sviluppato ad hoc.

Strumenti a supporto della didattica

Appunti distribuiti dal docente

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Fabrizio Carinci