Alimentazione e promozione della salute - 2024

ARRUOLAMENTO DEI SOGGETTI

• Quali e quanti soggetti:

Scegliere se utilizzare popolazione generale (es. soggetti sani) o popolazione esposta a fattori di

- rischio

Capire quanti soggetti arruolare calcolando il potere statistico*, tenendo in considerazione che il

- numero di soggetti target deve essere rappresentativo della popolazione e tenendo in

considerazione la variabilità del campione*

Definire criteri di inclusione e di esclusione e spiegare il perché delle scelte

- Permettono di includere negli studi i soggetti che possono rappresentare la popolazione target

della domanda di ricerca: solo in questo modo il campione sarà rappresentativo della popolazione

e renderà possibile fare inferenza dei dati dal campione alla popolazione generale target. Inoltre, i

criteri di inclusione permettono di rendere completamente confrontabili tutti i soggetti per tanti

fattori che potrebbero essere confondenti: età, sesso, area geografica, livello di istruzione,

malattie presenti…

Fattori di confondimento: variabile che può sia ingrandire che indebolire l’effetto della variabile in

- esame sulla patologia considerata. Se non controllati, possono alterare, sottostimare,

sovrastimare dato.

Quando le informazioni sul fattore confondente (es. sesso) sono accurate e dettagliate è possibile

applicare procedure di calcolo statistico in grado di produrre per la variabile in studio una stima

aggiustata dell’associazione con la malattia. Esempi: età, sesso, fumo, sport, farmaci…

• Allocazione tramite randomizzazione: assegnazione casuale dei soggetti ad uno dei due

trattamenti, e serve per ridurre fattori confondenti e bias e aumenta il livello di omogeneità

• Follow up: monitoraggio continuo dei partecipanti dopo che hanno ricevuto un trattamento o un

intervento. In questa fase possono avvenire i drop-out, cioè l’abbandono da parte di alcuni

soggetti.

• Controlli

Un gruppo di controllo è il gruppo di soggetti che viene utilizzato come confronto per ottenere

informazioni sull’intervento effettuato sul gruppo principale.

Posso avere

gruppo di controllo senza intervento, ovvero che continuano le loro abitudini alimentari

- gruppo di controllo con intervento diverso da quello del gruppo principale, talvolta totalmente

- opposto (esempio: dieta high fat e low fat)

placebo: negli studi di intervento alimentare è però difficile avere un placebo, perché non può

- esserci un’assenza totale di somministrazione di sostanze alimentari

• Variabilità del campione: una popolazione con maggior variabilità (che assume diverse modalità

per la stessa variabile) richiede un campione più grande, mentre una maggiore omogeneità

richiede un campione più piccolo.

Ogni marcatore ha una propria variabilità intorno ad un valore medio nella popolazione, ad

- esempio i livelli di colesterolo dipendono dal modello alimentare seguito delle persone, dal pasto

precedente alla misurazione, dalla genetica…

Per controllare la variabilità all’interno di un campione, devono essere scelti i criteri di inclusione

- ed esclusione coerenti con la domanda di ricerca dello studio.

Inoltre, utilizzare la randomizzazione per allocare i soggetti diversi gruppi di trattamento permette

- di creare una certa omogeneità tra i gruppi.

Per controllare la variabilità del campione è possibile scegliere anche il disegno sperimentale

- crossover, in cui ogni soggetto riceve entrambi i trattamenti con un periodo di washout, in questo

modo ogni soggetto è controllo di sé stesso riducendo la variabilità interindividuale del campione.

Al contrario, a bracci paralleli richiede un alto numero di partecipanti, perché c’è una maggior

variabilità interpersonale che influenza il potere statistico

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• Potere statistico:

La potenza statistica o potere statistico è la probabilità che un test produrrà un risultato

- statisticamente significativo quando l’ipotesi alternativa 1-beta è vera.

Indica la capacità di controllare la probabilità di prendere decisioni errate, di valutare

- l’attendibilità di uno studio e di determinare la numerosità campionaria.

L’errore beta (errore di tipo 1) significa accettare l’ipotesi nulla quando in realtà è falsa (es. penso

- che la differenza osservata tra i gruppi sia semplicemente dovuto al caso, ma in realtà è una vera

differenza significativa e io ho sbagliato)

La potenza 1-beta indica rigettare l’ipotesi nulla, quando è veramente falsa, cioè rilevare una

- reale differenza tra i due gruppi che non è dovuta al caso.

Di solito si fissa potenza a 0.80 ed errore beta a 0.20.

- L’errore più grave è l’errore alfa (errore di tipo 1) che indica rigettare l’ipotesi nulla, quando in

- realtà è vera, cioè pensare che ci siano delle vere differenze osservate tra i gruppi, ma in verità

sono dovute al caso.

Questo è un valore che si imposta all'inizio dello studio per valutare la probabilità statistica di

- ottenere i risultati (valore p), ed è impostato generalmente a 0.05 di significatività statistica, valore

molto basso perché è quello che non voglio ottenere

Sulla base di ciò si recluta un numero corretto di soggetti per ridurre l’errore beta: quando un

- campione è grande, è meno probabile fare errori di campionamento e inoltre all’aumentare di N

aumenta la potenza

DISEGNO SPERIMENTALE

• Disegno a gruppi paralleli: il primo gruppo riceve dall’inizio alla fine il trattamento di interesse, il

secondo gruppo riceve dall’inizio alla fine il trattamento di controllo o nessun trattamento

Vantaggi:

Possono esistere più gruppi, anche 3 o 4

- Breve durata, perché i partecipanti hanno singola esposizione e non c’è washout

- Quindi minimizza l’influenza di fattori confondenti legati al tempo, come la stagionalità

dell’alimentazione

Assenza effetto carry over

- Svantaggi:

Richiede un alto numero di partecipanti, perché c’è una maggior variabilità interpersonale che

- influenza il potere statistico

• Disegno cross-over: ciascun soggetto riceve entrambi i trattamenti in modo randomizzato, tra loro

separati da un periodo di wash-out abbastanza lungo per evitare l’effetto di carry-over di

trascinamento

Vantaggi:

minor numero di partecipanti

- riduce la variabilità interindividuale e quindi mi permette di avere meno numerosità di soggetti,

- perché ciascun soggetto agisce come controllo di sé stesso (è come se avessi il doppio delle

persone, ma sono sempre le stesse)

Svantaggi:

maggior durata

- essendo impegnativo (più trattamenti) e lungo, c’è maggior rischio di drop-out, quindi bisogna

- reclutare il 25/30% di soggetti in più

possibile effetto carry over

- possibili inesattezze perché è difficile valutare esattamente la durata del washout

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• Cecità

Essere all’oscuro del gruppo a cui i partecipanti fanno parte e al trattamento che stanno ricevendo

Permette di ridurre i bias perché la conoscenza del trattamento piò influenzare il comportamento

dei partecipanti, ma anche i bias sulle credenze di sperimentatori e statistici

Singola: solo i partecipanti

- Doppia: sia i partecipanti, sia gli sperimentatori che forniscono il trattamento

- Tripla: anche i ricercatori statistici che faranno le analisi dei dati

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MARCATORI

• Un marker è una caratteristica che può essere oggettivamente misurata. Sono misure fisiche

come il peso corporeo, le pliche o la pressione arteriosa.

• Un biomarcatore (o marcatore biologico o biomarker) è una caratteristica biologica-biochimica

che può essere oggettivamente misurata (es. concentrazione molecola) associata direttamente o

indirettamente ad uno specifico outcome o malattia.

• Più il marcatore è associato alla patologia, maggiormente posso modificare l’insorgenza della

patologia intervenendo sul marcatore (es. l’emoglobina è marcatore specifico dell’anemia, ma non

ho marcatori specifici per patologie multifattoriali)

• Tutti i marcatori devono essere validati prima dell’utilizzo

Validazione biologica: deve riflettere un processo oggetto di studio e rispondere al trattamento,

- cioè deve variare al variare del trattamento

Validazione metodologica: precisione (riproducibilità), accuratezza, ripetibilità, specificità,

- sensibilità

• Bisogna specificare l’entità che mi aspetto di trovare (se voglio dimostrare che un alimento riduce

il colesterolo devo anche quantificare di quanto), in modo che il marker risulti significativo per la

popolazione d’interesse e rilevante dal punto di vista biologico

• Negli studi di intervento nutrizionale si valutano di solito più marcatori, per aumentare la forza e

l’evidenza scientifica del lavoro.

• Non esistono marker biochimici per la convalida dell’apporto energetico

Tipi di marker:

• Marker di esposizione

Sono utilizzati per valutare semplicemente l’esposizione ad una sostanza e corrispondono alla

- sostanza stessa o ad un suo metabolita

Esempio: i livelli di creatinina nelle urine possono indicare l’assunzione di proteine

- Sono utilizzati anche per valutare il livello di compliance dei partecipanti agli studi, cioè per

- verificare se stanno realmente assumendo l’alimento in studio

Esempio: per verificare il consumo di pomodoro è possibile quantificare la concentrazione

- circolante di licopene

• Marker di risposta biologica

Sono utilizzati per capire come un organismo risponde a un’esposizione o a un trattamento.

- Sono in genere associati al miglioramento di una funzione data dal consumo del componente,

- come i cambiamenti nei liquidi o nei tessuti corporei, nei livelli di una molecola, o negli indicatori

che si riferiscono ad un cambiamento in una data funzione (es. forza muscolare, transito

intestinale…)

Non sono marcatori associati ad un endpoint clinico specifico

- Esempio: la percentuale di emoglobina glicata è una misura del controllo glicemico nei pazienti

- con diabete

• Marker di endpoint intermedi:

Sono utilizzati per valutare gli effetti di un trattamento o di un’esposizione prima che si manifestino

- gli endpoint clinici finali. 15

Sono variabili, misurazioni o processi biologici che si riferiscono alla malattia

- Esempio: misurazione dei livelli di emoglobina per vedere la presenza di anemia

- Misurazione del colesterolo LDL per vedere il rischio di ma