78853 - EPIDEMIOLOGIA AMBIENTALE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente è in grado di utilizzare strumenti statistici adeguati per lo studio delle relazioni fra lo stato di salute delle popolazioni e le loro modalità di esposizione ad agenti inquinanti. In particolare, lo studente è in grado di: - descrivere e modellare dati geostatistici e dati areali; - effettuare previsioni spaziali degli agenti inquinanti, tipicamente disponibili sotto forma di dati geostatistici; - produrre mappe di mortalità affidabili per cause di morte rare in piccole aree; - studiare la relazione tra qualità dell’ambiente e salute attraverso opportuni modelli di regressione spaziale; - utilizzare pacchetti dedicati all’analisi spaziale implementati nel software statistico R.

Contenuti

Modulo I

La statistica nell'epidemiologia spaziale. Dati spaziali e loro formato. Mappe di rischi areali, tassi e proporzioni.

Modelli di regressione per dati areali. Lo stimatore dei minimi quadrati generalizzati. Modelli per il disease mapping. Cenni sui modelli additivi generalizzati applicati in epidemiologia. 

Modelli per dati geostatistici. Processi stocastici spaziali e condizioni di regolarità. Il variogramma e la covarianza spaziale. I modelli teorici di correlazione spaziale. La previsione spaziale.

Modulo II

Gli inquinanti atmosferici. Metodi di correlazione per le serie temporali degli inquinanti.

Gli effetti sulla salute dell'inquinamento atmosferico. Revisione della letteratura. Effetti a breve termine e a lungo termine. Le relazioni dose risposta. Principali effetti sulla salute a lungo termine dell'inquinamento atmosferico e della presenza di impianti di gestione di rifiuti solidi urbani.

La valutazione della esposizione della popolazione ad inquinanti atmosferici. Esposizioni acute e croniche. Metodi diretti e indiretti. L'uso della modellistica per la valutazione dell’esposizione.

La valutazione di impatto sulla salute. Dal rischio alla quantificazione degli impatti. Frazione attribuibile. Lo scenario controfattuale. Gli indicatori di impatto (AC, YLL, YLD, DALYs). Le funzioni esposizione-risposta per il particolato in relazione alla mortalità. La stima degli impatti.

Testi/Bibliografia

• Applied Spatial Statistics for Public Health Data (2004). Lance A. Waller, Carol A. Gotway. Wiley
• Peter Diggle, Paulo Ribeiro (2007). "Model-based Geostatistics". Springer
  

Per il modulo II si consigliano i seguenti testi (le parti di libro affrontate nel corso verranno indicate a lezione):

• Epidemiologia ambientale: Metodi di studio e applicazioni in sanità pubblica. Dean Baker , Fabio Barbone , Rebecca Calderon , Tord Kjellstrom , Harris Pastides (2004). Edizione italiana del testo: Environmental Epidemiology A Textbook on Study Methods and Public Health Applications. WHO-USEPA (WHO/SPE/OEH/99.7). Disponibile all’indirizzo: http://www.arpat.toscana.it/documentazione/catalogo-pubblicazioni-arpat/epidemiologia-ambientale?searchterm=epidemiologia+ambientale
• D. Baker, M.J. Nieuwenhuijsen(eds). Environmental Epidemiology: study methods and application, Oxford University Press, 2008.

 

Metodi didattici

Lezioni frontali e lezioni in laboratorio con l'uso del software R.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame di Epidemiologia ambientale mira a valutare il raggiungimento degli obiettivi formativi previsti, relativi alla conoscenza degli strumenti di base per l'analisi delle relazioni fra lo stato di salute delle popolazioni e le loro modalità di esposizione ad agenti inquinanti.

 

TAKE-HOME ASSIGNMENT

L'esame consiste di due prove relative ai moduli 1 e 2.  Per entrambi i moduli, gli studenti verranno valutati sulla base di un take-home assignment e di un eventuale esame orale. L'esame orale è a discrezione del docente. Il take-home assignment consiste in un elaborato scritto che riporta le analisi riguardanti un caso studio.  I casi di studio verranno assegnati dal docente con una tempistica opportuna di modo che lo studente possa completare l'elaborato prima della data di appello. Il docente fornirà il materiale necessario per lo svolgimento della prova: dataset, articoli di riferimento, una traccia con gli obiettivi e le domande di ricerca e uno schema della struttura dell'elaborato richiesto. Per il primo modulo l'analisi dati è da svolgere con il software R; per il secondo modulo si richiede l'utilizzo di Excel. L'elaborato viene consegnato dal docente tramite moodle (piattaforma 'virtuale') e va consegnato dallo studente sempre via moodle. Maggiori informazioni su lunghezza elaborato, formato di consegna, tempi e modalità di consegna del lavoro verranno fornite durante il corso.

IMPORTANTE: lo studente che intende svolgere l'esame in un dato appello deve comunicarlo ai docenti di entrambi i moduli con un anticipo di ALMENO 15 giorni, i docenti assegneranno i casi studio dei rispettivi moduli e si concorderanno i tempi di consegna: in ogni caso, la consegna dell'elaborato andrà effettuata entro la data di appello, perciò si richiede agli studenti di avvisare i docenti per tempo. Per chi sostiene l'esame nelle date di appello del parziale I e parziale II, i take-home assignment vengono consegnati dai docenti nell'ultimo giorno di lezione dei rispettivi moduli.

 

VALUTAZIONE

Il processo di valutazione mira a verificare sia le conoscenze (sapere descrivere i concetti e i metodi di analisi visti a lezione) che le abilità (sapere mettere in pratica gli strumenti di analisi e interpretare correttamente i risultati).

Per gli elaborati di entrambi i moduli, il voto complessivo è la sintesi del giudizio del docente rispetto a quattro voci: 1) coerenza delle analisi svolte rispetto alle domande di ricerca riportate nella traccia; 2) chiarezza nel commentare e riportare le analisi svolte; 3) correttezza tecnica delle analisi svolte; 4) capacità di interpretare correttamente il significato delle analisi svolte. Ogni elaborato riceverà un voto in 30-esimi. Per superare l'esame occorre ottenere un voto >=18 negli elaborati di entrambi i moduli. Il voto finale è la media dei voti ottenuti nei due moduli. 

Strumenti a supporto della didattica

Per le lezioni frontali useremo materiali come slides e articoli e per quelle di laboratorio useremo script di R e datasets; tutti i materiali utilizzati saranno resi disponibili nella pagina moodle (virtuale) del corso; perciò si consiglia gli studenti di iscriversi alla pagina del corso su virtuale. Le slide e i materiali principali saranno pubblicati su moodle prima dell'inizio del corso. Si consiglia inoltre agli studenti che ne sono dotati di portare a lezione il loro laptop con installati software: R (http://www.r-project.org/) e RStudio (https://rstudio.com/).

Tutti i materiali verranno condivisi tramite la piattaforma moodle, accessibile alla pagina https://virtuale.unibo.it

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Massimo Ventrucci

Consulta il sito web di Andrea Ranzi