Medicina legale, medicina del lavoro, economia sanitaria, epidemiologia, medicina forense e sanità pubblica

IRCCS.

Sono istituti di ricovero e cura a carattere scientifico e ne esistono 51 in Italia, di cui il 40% sono

pubblici e il 60% sono privati. 17 di questi si trovano in Lombardia. Ognuno ha un proprio ambito

specifico di riferimento e sono importanti perché perseguono finalità di ricerca clinica e traslazione

del campo biomedico. Avendo caratteri di eccellenza, effettuano prestazioni di ricovero e cura di

alta specialità, specialità.

Esistono due tipologie di ricerca. Quella corrente, cioè di sviluppo alla ricerca in generale. È quella

finalizzata, cioè lo sviluppo della ricerca biomedica e di sanità sulla base di specifici progetti e

obiettivi del piano sanitario nazionale. Epidemiologia

Gli obiettivi della sanità pubblica sono identificare i bisogni di salute, i fattori di rischio e verificare

l'efficacia di intenti che possono prevenire malattie e promuovere la salute.

L'epidemiologia si occupava prevalentemente di malattie infettive. Ad oggi, invece, si occupa

prevalentemente di malattie cronico degenerative. I motivi principali di questa transizione

epidemiologica sono l'invecchiamento della popolazione, le condizioni igieniche, i farmaci, ma

soprattutto le modifiche dello stile di vita.

L'epidemiologia consiste in una scienza che studia le malattie e i fenomeni ad essa correlati a livello

di popolazione. Include studi sulla frequenza delle malattie, sui fattori di rischio e sui servizi

sanitari.

È costituita da quattro componenti

- Il disegno di studio.

- La raccolta dei dati.

- L'analisi dei dati.

- L'interpretazione dei dati.

Dell'epidemiologia, si studia la distribuzione degli Stati di salute a livello di popolazione, è

l'obiettivo di tale studio e utilizzare queste evidenze per migliorare la salute generale.

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Il fine ultimo della ricerca scientifica è quello di perseguire il beneficio del paziente della comunità.

La ricerca epidemiologica è una disciplina prevalentemente quantitativa.

Conce< di epidemiologia.

Misure di frequenza.

- Numero di casi. Viene calcolato in valore assoluto.

- Incidenza. È il numero di nuovi casi in una popolazione in un determinato periodo di

tempo. Cumulativa. Si calcola facendo il rapporto tra il numero di nuovi casi successi e il

o numero di persone a rischio fin dall'inizio.

Persona o tempo. Tiene conto del tempo in cui ciascuna persona rimane in

o osservazione, ovvero chi si ammala non partecipa più al conteggio dei tempi di

osservazione.

- Tasso. Numero di nuovi casi di malattia in relazione al tempo o in relazione alle persone a

rischio. Tasso di incidenza. Indica il numero di nuovi casi sul totale della somma del tempo

o in cui i singoli soggetti a rischio hanno partecipato allo studio.

Tasso di attacco. È lo stesso concetto dell'incidenza, ma si utilizza nell'ambito delle

o malattie infettive.

Grezzo. Non si considera la differenza di composizione della popolazione.

o Specifico. Si considerano specifici sottogruppi della popolazione.

o Standardizzati. Si dividono in

o § Di mortalità. E la misura di incidenza.

§ Di natalità. È il rapporto tra il numero di nati vivi in un determinato periodo e

la popolazione residente a metà di quel periodo.

Il rapporto tra natalità e mortalità influisce sulla numerosità della popolazione

§ Di fecondità generale. Viene considerato il numero di nati vivi in rapporto

alla popolazione femminile fertile. In Italia è di 1,42.

§ Di mortalità infantile. È il rapporto tra il numero di bambini morti nel primo

anno di vita e il numero totale di nati vivi nello stesso anno.

In queste ultime si valuta il caso indice, cioè il primo caso di infezione, mentre tutti

gli altri casi sono casi secondari. Il tempo che intercorre tra l'inizio della malattia del

caso indice e l'inizio della malattia, nel primo caso secondario viene detto intervallo

seriale.

R0 indica il numero di riproduzione di base ed è il numero medio di infezioni secondarie

prodotte da ogni caso iniziale.

RT è la stessa cosa, ma dopo che sono state introdotte misure di contenimento.

- Prevalenza. È la frequenza dei casi esistenti. Viene indicata come il rapporto tra il numero

di casi esistenti e il numero dei componenti della popolazione considerata in un determinato

istante. Puntuale. Viene valutata in un dato istante.

o Periodale. Viene valutata in un periodo di tempo relativamente breve.

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Misure di associazione.

Si avvalgono di tre parametri.

- Rischio. Ha lo stesso significato dell'incidenza.

- Odds. È il rapporto tra soggetti che si sono ammalati e quelli che non si sono ammalati.

- Tasso.

Il rischio relativo o RR di un fattore per un determinato outcome va calcolato avvalendosi di due

passaggi: si misura il rischio tra gli esposti e lo si rapporta al rischio di non esposti.

Si ottiene così il rischio relativo che ci dà una misura della forza dell'associazione tra il fattore di

esposizione e l'esito e può essere utilizzato sia negli studi di prevalenza che negli studi

longitudinali.

Se il rischio relativo è maggiore di 1, allora è un fattore di rischio.

Il rischio relativo è uguale a 1, il rischio negli esposti è uguale al rischio di non esposti.

Se il rischio relativo è inferiore a 1, allora è un fattore protettivo.

Quando si ha un rischio relativo, che potrebbe suggerire un'associazione, può esserci un rischio

causale oppure un'associazione dovuta al caso.

Ogni campione sarà leggermente diverso l'uno con l'altro, con una certa eterogeneità e una diversa

sufficienza numerica. Si parla pertanto di validità interna ed esterna del campione.

- Validità interna. Quando i risultati dello studio sono validi per quel campione di individui e

non è detto che si possano applicare poi l'intera popolazione.

- Validità esterna. Quel campione effettivamente rappresentativo della popolazione esterna.

Lo scopo dell'avere un campione eterogeneo e poter applicare questi dati alla popolazione di

riferimento.

Un intervallo di confidenza del 95% corrisponde al valore di p del 5%.

Il valore di P indica la probabilità di ottenere un risultato altrettanto estremo o più estremo di quello

osservato. Se la diversità è interamente dovuta alla sola variabilità campionaria, cioè effetto del

caso.

Fa7ori di rischio.

- Demografici.

- Comportamentali.

- Legati al sistema sanitario.

- Ambientali.

- Genetici.

I fattori di rischio o determinanti di malattia correlati al maggior numero di morti in Italia sono

l'ipertensione, l'iperglicemia, il fumo, l'obesità, la dieta, l'alcol, l'inquinamento ambientale e la

scarsa attività fisica.

Il rischio attribuibile o RA è la differenza tra l'incidenza di malattia degli esposti e l'incidenza nei

non esposti.

L’odds ratio o OR o misure di effetto è il rapporto tra gli odds di malattia negli esposti e gli odds di

malattia nei non esposti.

Il semplice odds è il rapporto tra due eventi complementari, ossia il rapporto tra la probabilità di un

evento PE la sua complementare, uno meno p. P a g . 85 | 114

L’odds può avere diverse interpretazioni

- Se OR è uguale a 1 non esiste un'associazione fra il fattore di rischio e la malattia.

- Se OR è maggiore di 1 la variabile in esame è un fattore di rischio, perché la probabilità di

osservare soggetti esposti è maggiore nei casi rispetto ai controlli.

- Se OR è minore di 1, la variabile in esame è un fattore protettivo, in quanto la probabilità di

osservare soggetti esposti è maggiore nei controlli rispetto ai casi.

È necessario dimostrare che l'associazione non è dovuta al caso mediante il calcolo dell'inferenza

statistica. Il test di significatività è positivo se è minore di 0,05 valore che indica che l'associazione

osservata non è dovuta al caso.

Nel caso di fattori di rischio multipli, questi collaborano tra loro con un sinergismo positivo o

negativo; più fattori di rischio vanno a incrementare una conclusione nell'incidenza circa una

malattia, aumentandola piuttosto che diminuendola.

Causalità

Un'associazione non implica necessariamente dimostrare una causalità alla base, quando si

indagano fattori di rischio non noti e si stimano associazioni che possono essere confuse. Sia un

rischio di quantificare dell'associazioni cui non corrisponde nessun nesso di causalità.

Una causa di malattia si caratterizza per essere unica, specifica e indispensabile. I criteri di casualità

sono quelli di Sir Austin Bradford Hill

- Antecedenza temporale.

- Forza di associazione.

- Gradiente biologico.

- Plausibilità biologica.

- Coerenza o riproducibilità

- Evidenza sperimentale.

Bias.

I bias sono errori sistematici che avvengono al momento del disegno dello studio. Sono errori, cioè,

insiti nello strumento di misura e non possono essere eliminati del tutto, anche se è possibile ridurre

al minimo l'errore usando uno strumento più preciso.

Sono l'opposto degli errori casuali che sono errori dovuti a fenomeni casuali e non controllabili che

influenzano la lettura della misura.

Abbiamo due tipi di bias.

- Bias di selezione. È un errore sistematico nella selezione del campione che può portare ad

alterare la validità dello studio. Un bias di selezione può essere dato da una perdita del

follow up per mancata risposta, oppure una differenza tra soggetti rispondenti e non

rispondenti, legata a differenze etniche e geografiche o di altro tipo.

- Bias di informazione. È un errore sistematico nella raccolta delle informazioni. Possono

essere dati da

Problemi di ricordi e di memoria che sono il caso più frequente – recall bias.

o Bias dovuti all'intervistatore che può riportare le informazioni in modo diverso, se sa

o che il caso affetto da una patologia o meno. Il bias porterebbe ad una sovrastima

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dell'efficacia dei vaccini, ad esempio. Una soluzione potrebbe essere l'applicazione

di un doppio o triplo cieco.

Social Diserability Bias. I pazienti intervistati tendono a riportare dei comportamenti

o che sanno essere più accettati rispetto a quella che è la verità.

Di mis-classificazione. Può essere differenziale o non differenziale. Si riferisce alle

o situazioni in cui un partecipante allo studio viene erroneamente classificato come

malato, anche se non lo è, oppure viceversa.

Perdita di dati al follow up o lost of follow up. Se pu&ograv