Scarica Appunti di Igiene integrati e più Appunti in PDF di Diritto Sanitario solo su Docsity!
IGIENE
1- Sanità Pubblica Italiana nel 2019 È cambiata l’aspettativa di vita e di nascita in Italia dal 1976-2016, sulla X l’aspettativa di vita e sulle Y gli anni di nascita. Ci sono 3 linee che rappresentano gli uomini, donne e totale della popolazione. L’aspettativa di vita è cambiata essendoci stato un aumento importante di più di 8 anni quindi, un bambino nato nel 2008 ha un aspettativa di vita più lunga di 8 anni rispetto ad un bambino nato nel 1980. Ogni anno che è passato c’è stato un miglioramento di 3 mesi dell’aspettativa di vita, almeno fino al 2008, non si sa dopo perché c’è stata una crisi economica globale che può aver influito su questa e si scoprirà nei prossimi anni. Non è stato così da tutte le parti, gli stati uniti sono stati confrontati con altri paesi industrializzati dell’OECD, mentre l’aspettativa di vita è aumentata in maniera costante negli altri paesi, negli USA c’è stata una diminuzione, la salute dipende in maniera stretta con altre caratteristiche delle popolazioni tra cui le condizioni economiche, sociali e politiche. Confrontando nazioni tra loro ancora più differenti, questo effetto è ancora più evidente. Tra UK e Sudan dal 1800 al 2013, negli UK nel 1800 l’aspettativa media era di 40 anni, nel Sudan 32, mentre qui è rimasta la stessa negli UK per la rivoluzione industriale si ha avuto un miglioramento. Intorno agli anni 20 si ha avuto un incisura in entrambi dovuta alla Prima guerra mondiale e l’epidemia di Spagnola che è una forma di influenza che ha ucciso molte vite tra il 1918 e 1920. Nel 2013 in UK l’aspettativa di vita è superiore agli 80 anni, in Sudan circa 65 anni. Il Sudan ha guadagnato più di 30 anni ma la differenza è molto aumentata col tempo con gli UK siccome con trascorrere del tempo e col progresso l’Inghilterra ha fatto passi da gigante ma stentano i paesi in via di sviluppo a mantenere il passo quindi, le condizioni sanitarie sono migliorate in quasi tutte le zone del mondo ma sono anche aumentate le differenze, le ineguaglianze di salute nelle diverse Nazioni nell’ultimo secolo. Osservando l’Inghilterra, e studiando l’aspettativa di vita delle persone che abitano nelle diverse zone di Londra, quelle nella zona centrale è più alta rispetto alle persone che vivono nella zona Est quindi da 77, anni verso 71,6 quindi 6 anni di differenza come aspettativa di vita. Ci sono persone che vivono in una delle città più importanti del mondo, di un paese occidentale dove non ci sono particolari differenze socio- economiche, ma nonostante questo, persone che vivono in quartieri più “disagiati” hanno anni di aspettativa minore. Le differenze sociali ed economiche anche all’interno della stessa città in realtà sono associate con importanti effetti sulla salute. In Italia la situazione varia ma non di tanto, considerando Torino, si osserva che tra le Vallette a Piazza Hermada si hanno 3-4 anni di differenza, che è dovuta a delle differenze sociali. Il problema delle differenze sociali è importante da vari punti di vista anche per lo studio della salute, le differenze, ineguaglianze sociali ed economiche stanno aumentando nel corso del tempo, a partire dal 2016 l’1% più ricco della popolazione mondiale possiede più del 50% della ricchezza totale nel mondo quindi c’è una distribuzione non uguale siccome i ricchi divengono sempre più ricchi ed i poveri sempre più poveri. Per forza di cose, questa suddivisione ineguale della ricchezza porta anche a differenze nella salute. L’Italia da questo punto div ista è tra i paesi industrializzati dove le diseguaglianze sono più forti, è un problema che a noi interessa particolarmente. Uno dei più importanti determinanti della salute in una popolazione è associato con lo stato sociale, differenze sociali ed economiche che ci sono in componenti della stessa popolazione o diverse.
Ci sono anche gli aspetti demografici, con la piramide dell’età si nota una divisione tra donne e uomini. Un tempo il grafico avrebbe riportato un triangolo, una piramide, questo tipo di grafico mostra quanto è rappresentata una certa categoria di età all’interno della popolazione, prima c’erano molti bambini, poche persone di mezza età e pochissime persone anziane, la popolazione grazie all’aumentata aspettativa di vita vivono di più ed il grafico ha iniziato a cambiare forma quindi ora c’è più un salvadanaio che una piramide. La parte più rappresentata sono le persone tra i 30 e 60 anni, mentre i bambini e le persone anziane sono poco rappresentate. Questo grafico andrà sempre di più verso una rettangolarizzazione come nel grafico di destra dovuto all’invecchiamento della popolazione e di bassa natalità soprattutto in Italia. Questo ha molte complicazioni siccome diviene problematico sostenere una parte di popolazione non più produttiva. Questo cambiamento demografico influisce sulla salute delle persone. Quanto costa mediamente un cittadino per i costi sanitari medi, un gruppo di persone di 15 anni i prezzi saranno minori essendo sani e non utilizzano risorse, aumentando l’età le persone si ammalano di malattie croniche che richiedono diagnosi, terapie e quindi i costi medi aumentano per le fasce d’età più anziane. Si passa da una situazione con -500 euro all’anno fino ad una situazione 7-8 volte maggiore per l’età più avanzata. Se aumentano gli anziani e gli anziani costano di più, i costi sanitari della popolazione a loro volta aumenteranno. Il mondo della sanità in cui ci si troverà a lavorare nei prossimi decenni, sarà una sanità che rischia di non essere economicamente sostenibile essendoci troppi anziani che assorbono troppe risorse rispetto a quelle che lo stato può fornire. C’è stato un importante cambiamento dello stato di salute nel passare del tempo, vivono di più ma l’aspetto critico è la sostenibilità di queste persone con patologie croniche. È anche cambiata la tipologia di malattie, si ha un fenomeno di transizione epidemiologica. Nel 1900 la maggior parte delle persone moriva per malattie di tipo infettivo, circa il 50% delle morti erano rappresentati dalle malattie infettive, con il trascorrere dei decenni la mortalità per malattie infettive è scesa moltissimo e le patologie che uccidono di più sono quelle cronico degenerative non trasmissibili come tumori, malattie cardiovascolari e metaboliche come il diabete. La maggior parte sono le malattie cardiovascolari e le malattie neoplastiche. Questa è la situazione a livello mondiale, ormai più del 50% delle morti che avvengono nel mondo sono dovute a malattie neurodegenerative come tumori e malattie cardiovascolari. Questa situazione è ancora più forte nei paesi industrializzati, circa il 70% delle morti è dovuta a malattie cardiovascolari o neoplastiche mentre, le malattie infettive rappresentano una piccolissima parte delle altre patologie e quindi rappresentano in realtà una piccola parte delle cause di morte nei paesi industrializzati. 1.1-La ricerca farmaceutica La ricerca farmaceutica ricalca le necessità della popolazione dei paesi industrializzati, la gran parte dei farmaci sono quelli neoplastici su cui si fanno ricerca e test, perché nelle malattie cardiovascolari sono stati ottenuti successi terapeutici enormi, questo è avvenuto solo in parte per le malattie plastiche ecco perché i soldi vengono usati maggiormente per questo tipo di ricerca. Così rilevante che, 2 anni fa il premio Nobel per la medicina è stato preso per aver gettato le basi per questo nuovo filone di ricerca a James P. Allison e Tasuko Honjo nel 2018. I soldi investiti nella ricerca biomedica nel mondo, secondo diversi ricercatori si parla di 2-300 miliardi di dollari che prevalentemente sono di origine privata e non pubblica e si traducono in un milione di ricerche, risultati all’anno. La ricerca farmaceutica è un gigante all’interno della ricerca in generale, i soldi investiti per la ricerca farmaceutica sono unici, anche nella ricerca informatica non sono tanti quanti quelli investiti nella ricerca farmaceutica. C’è un paradosso in questo, la ricerca biomedica è il più finanziato al mondo e viene prodotto ogni anno 1 milione di pubblicazione scientifiche eppure, i miglioramenti in ambito della terapia e prevenzione non corre così velocemente dati i presupposti. Uno studio ha affrontato questo problema in maniera molto chiara, essi hanno preso tutte le pubblicazioni fatte dai 6 giornali più importanti di scienze biomediche di ricerca di base ed hanno individuato 25 mila articoli tra 1979 e 1983 e per 101 gli autori dicevano di aver scoperto qualcosa che potesse cambiare il trattamento di una terapia, quindi da 25 mila a 101, questi rappresentano la parte più pregiata. La cosa inquietante è che, in realtà di queste 101 scoperte solo 5 sono
1.2- Il ruolo della prevenzione Se la ricerca farmaceutica non è in grado di risolvere tutto, un ruolo fondamentale è dato alla prevenzione. I risultati di uno studio GBD (carico globale di malattia), nel 2010 in Italia si è misurato quali sono i fattori di rischio responsabili della perdita di salute nella popolazione. Pochi fattori di rischio prevedibili come i fattori dietetici, fumo, inattività fisica sono responsabili di circa il 70% di perdita di salute. Quindi agendo in maniera preventiva si possono tradurre queste azioni con un importante guadagno per la popolazione. Questo è ancora più chiaro se si studiano le malattie cardiovascolari, coronariche, questo grafico mostra una decomposizione dei guadagni in termine di salute cardiovascolari nelle popolazione dal 1970 agli anni 2000, si è visto se i guadagni sono dovuti a nuovi trattamenti o ad un controllo dei fattori di rischio cardiovascolare, circa la metà del miglioramento della salute cardiovascolare della popolazione è stato ottenuto tramite la prevenzione. Purtroppo osservando quanti sono gli investimenti nella prevenzione d’Italia è molto lontana dalla media delle nazioni industrializzati come Finlandia e Canada. C’è un paradigma importante, spostare gli investimenti dalla semplice terapia alla loro prevenzione. Purtroppo in Italia si è in una situazione legata al paradigma in voga a 20-30 anni fa quindi il 40% delle morti di malattie croniche degenerative sono dovute a stili di vita sbagliate, 20% all’ambiente, 27% cause congenite o genetiche e solo una piccola parte influenzata dal sistema delle cure. La locazione delle risorse però non è proporzionale all’importanza delle causa che invece è assorbita al sistema delle cure pur essendo una piccola parte. Negli ultimi decenni c’è stato una umento della vita media di una eprsona ma che rischia di render epoco sostenibile il sistema siccome non producendo più non producono risorse che servono per sostenere il sistema sanitario pubblico oltre che sono persone che ne hanno più bisogno. La prevenzione è un possibile investimento che può rendere sostenibile il sistema ma richiede che ci sia un ridirezionamento delle attività dei dipartimenti di prevenzione quindi meno enfasi sulla vecchia igiene verso una nuova sanità pubblica più attenta alla prevenzione. Una sanità pubblica che agisce sugli stili di vita cercando di correggerli essendo uno dei tanti fattori di rischio, a livello individuale come miflioramento dei fattori di rischio, comunitario come quelli scolastico, o strutturali quindi cambiando la società, promuovendo la disponibilità di piste ciclabili e quindi spostamenti sani. Alcuni esempi di prevenzione strutturale:
in Italia la legge di Sirchia ha vietato il fumo nei locali pubblici riducendo alcune patologie legate all’esposizione del fumo passivo; Aumento al prezzo delle sigarette, limito di vendita alcolici. Si parla di Sugar Tax quindi mettere tasse su alimenti non sani come le bevande gasate. Altri tipi di interventi sono la supplementazione con acido folico della farina in Scozia e ridurre l’apporto di sale su alimenti già preparati. L’Italia è stata uno dei primi paesi al mondo a bandire il fumo nei posti pubblici e sono cambiati i ricoveri ospedalieri legati a questo soprattutto le malattie coronariche, questo grafico mostra come, nel momento in cui è stato introdotto c’è stata una riduzione del 4% dei ricoveri ospedalieri per malattie cardiovascolari. Negli USA in una simulazione si è simulato come cambierebbe il rischio di malattie cardiovascolari nel caso in cui venisse ridotto l’apporto di sale in modo tale da mantenerlo all’interno delle raccomandazioni. Si parlerebbe di una riduzione tra 8-15% degli infarti. Per poter ridurre l’apporto di sale non basta non usarlo perché a volte è già contenuto soprattutto nei già preparati. Il problema è che bisognerebbe convincere le industrie agroalimentari di ridurre l’uso di sale negli alimenti. Un concetto importante è che i nostri stili di vita hanno effetto non solo sulla salute ma anche sull’ambiente. Diversi studi hanno valutato come cambia l’emissione di gas serra nel caso in cui individui seguono diete diverse. Via via che la dieta diviene più salutare si è associati ad una emissione minore di gas serra quindi quando si fa una scelta su cosa mangiare non si influisce solo sulla salute ma anche sull’ambiente. Il rapporto tra salute e ambiente è più complesso e sta diventando sempre più importante. Antropogene si definisce l’epoca in cui stiamo vivendo dove l’uomo ha fatto mutazioni all’ambiente così profonde da far iniziare una nuova era sulla terra. Questo concetto di salute e ambiente che sono interconnessi ha portato al concetto di planetary health. L’idea è di capire le relazioni tra salute-ambiente e ambiente-salute inclusi gli aspetti sociali. Agendo sull’ambiente provocando surriscaldamento sociale si ha un effetto sulla salute. Meno ovvio è che il surriscaldamento porta le persone a migrare portando ad un problema sanitario. Anche COVID è un epidemia legato al mondo in cui viviamo in cui c’è stato un salto di specie. Alcuni studi che si occupano su effetti sulla salute dovuti alla temperatura, la relazione tra temperatura e mortalità in diverse città è diversa, confrontando Sydney e Toronto si hanno effetti diversi. In realtà la reazione tra ambiente e salute è più complesso di ciò che serve. 1.3-Salute ed interessi economici La salute non è un concetto sganciato, astratto dalla società ma è uno dei concetti più importanti quindi che muova interessi a livello sociale ed economico è normale. Più del 90% degli investimenti di ricerca sulle tecnologie sanitarie sono garantiti dall’industria, ma il privato ha i suoi legittimi interessi che non sono sempre allineati alla società quindi se chi paga ha la possibilità di scegliere i tema di ricerca ci saranno patologie orfane quindi con ricerca rara; conflitto di interessi pervasivo e possibili falsificazione dei risultato. Qualche volta l’industria può aver interesse a investire su tecnologie costose ma con basso impatto sulla salute della popolazione quindi cambiando il tipo di farmaco comprando quello nuovo più costoso anche se non ha vantaggi rilevanti a confronto con quello precedente. Non sono cose teoriche ma reali, molte industrie hanno pagato multe per comportamenti non corretti e si parla di milioni o miliardi di dollari per non arrivare a processo. In particolare l’industria farmaceutica è particolarmente attiva nell’aumentare la quota di potenziali clienti e quindi nuovi malati. Si può variare la soglia dentro la quale si decide se una persona è malata, in alcuni
Se si è malato questo agisce con il rapporto con la società, si ha diritto e dovere qualche volta di rimanere a casa, la società quindi gli attribuisce l’etichetta di malato definita Sick. Quindi, l’ illness gli permette di dare un senso al proprio malessere, il disease gli permette l’accesso alle cure mediche e la sickness lo libera dalle incombenze lavorative e gli dà diritto, eventualmente, a un aiuto economico. La sanità pubblica è la scienza e l’arte di prevenire le malattie, prolungare la vita, promuovere la salute e l’efficienza fisica attraverso l’impegno organizzato della comunità per la salubrità dell’ambiente, il controllo delle infezioni comunitarie, l’educazione degli individui sui principi di igiene personale, l’organizzazione di servizi medici e infermieristici per la diagnosi precoce e il tempestivo trattamento delle malattie, e lo sviluppo di un’organizzazione sociale che possa assicurare ad ogni individuo della comunità uno standard di vita adeguato al mantenimento della salute” (Prof. C.E.A. Winslow, Università di Yale, 1920). La sanità pubblica ha come obbiettivo la prevenzione delle malattie, la promozione alla salute, ha come target la comunità e non il singolo individuo e anche come mezzo siccome agisce e spera di migliroare le condizione di salute tramite l’organizzazione della società. L’epidemiologia è la scienza di base della sanità pubblica, è la disciplina biomedica con la quale si studia la distribuzione e la frequenza delle malattie ed eventi di rilevanza sanitaria nella popolazione. Avvalendosi della statistica, collabora con altre discipline come la medicina preventiva e clinica, la demografia, la sociologia. Si occupa di analizzare le cause, il decorso e le conseguenze delle malattie. Per popolazioni si intendono gruppi di persone quindi anche per esempio i malati di Helzeimer oppure i bambini al di sotto dei 5 anni. Un tipico errore fatto è di pensare che essi si occupino solo di malattie infettive, epidemiologia è una disciplina generale che permette di studiare perché alcune persone si ammalano ed altre no, è un insieme di metodi di tipo quantitativo che utilizza molto la statistica e che può essere applicata a qualsiasi branca della medicina. Ha quindi come scopo:
- Descrizione dello stato di salute della popolazione (epidemiologia descrittiva)
- Identificazione dei determinanti delle varie patologie (analitica), perché alcune patologie sviluppano ed altre no.
- Valutazione degli interventi sanitari (valutativa), l’intervento sanitario va dal valutare l’efficacia di un singolo farmaco fino a valutare l’organizzazione del sistema sanitario. Il primo epidemiologo moderno viene riconosciuto nel medico inglese John Snow , per le sue indagini condotte sul colera a metà del XIX secolo, quando ancora non era noto l’agente eziologico della malattia. Era un medico famoso prima di divenire il padre dell’epidemiologia essendo stato uno dei padri dell’anestesia, aveva addormentato 2 volte la regina vittoria in concomitanza dei suoi parti ma era stato anche in grado di risvegliarla. Ha scoperto, ha capito la causa del Colera quando ancora non si conosceva l’agente eziologico. Nell’800 il colera appariva regolarmente in Europa, causando un’elevata mortalità, provoca una diarrea grave che può portare a morte, la sua trasmissione è oro-fecale. Fino alla prima metà dell’800 non si concepiva che ci fossero microrganismo che potessero causare malattie, si riteneva che venissero causate da sostanze che si liberavano dalla decomposizione dei corpi o respirando in zone malsane come quelle paludose dove l’aria era cattiva. Nel 1854 Snow notò che la malattia colpiva con violenza i quartieri londinesi serviti da una società di approvigionamento idrico: la «Southwark & Vauxhall water company». Snow preparò una mappa della zona, in cui erano riportati graficamente sia i decessi che la localizzazione delle pompe pubbliche per l’acqua. Il colera era stato importato dall’asia attraverso i viaggi e contemporaneamente si era iniziato a creare grandi città e le prime fognature, quindi era facile che le persone bevessero o utilizzassero acqua contaminata. Dall’esame della mappa risultò evidente che i casi erano concentrati attorno alla pompa pubblica di Broad street da cui sgorgava acqua della S&V perché la malattia non colpiva tutti alla stessa maniera, le zone colpite più frequentemente erano seguite da una particolare società di approvvigionamento idrico. John Snow fa uno studio geografico, mappa dove si trovavano i casi di morte del colera, questi non erano messi in maniera casuale ma si assiepano attorno ad un punto dove c’era il rifornimento d’acqua. Quasi nessuno aveva l’acqua a casa ma la prendevano dalla pompa della propria zona, erano seguite da diverse società.
Lui conta, essendo l’epidemiologia statistica, fa un conteggio del rischio di morti per colera, conta i morti serviti nella zona di Southwark e di Lambeth dividendole per le persone effettivamente servite. La differenza era eclatante, 192 nella Southwark e 0 dalla Lambeth. L’epidemiologia non è una disciplina speculativa, è collegata agli interventi necessari per migliorare le condizioni della popolazione, Snow dopo questa scoperta si attiva per far un intervento di sanità pubblica, ottiene che la maniglia della pompa di Broad street fosse rimossa. A partire da quel giorno i casi di malattia iniziarono a diminuire, ed in pochi giorni l’epidemia si esaurì. L’acqua era contaminata perché prendeva l’acqua dal Tamigi a valle d’Europa quindi quando le fognature degli abitanti di Londra venivano gettate e quindi l’acqua era contaminata invece la Lambeth la prendeva più a monte quindi non era ancora contaminata. John Snow ripercorre perfettamente il processo ciclico della sanità pubblica:
- nasce con la quantificazione del carico di malattia: La quantificazione del carico di malattia consiste nella misura delle dimensioni del problema che si vuole affrontare: Indicatori : alcune misure assumono il significato di indicatori sanitari del livello di salute di una popolazione (ad es. tasso di mortalità infantile) L’epidemiologia descrittiva permette di studiare la dimensione dei fenomeni in modo dinamico, rappresentandone graficamente la distribuzione spaziale (mappe territoriali) e l’andamento temporale. Rappresenta sia a livello spaziale che temporale come si distribuiscono tutte le condizione legate alla salute e come cambiano. Un esempio è l’aspettativa di vita alla nascita.
- ipotesi su cause e fattori associati: Le ipotesi su cause e fattori associati mira al riconoscimento dei fattori di rischio e cause del problema e coinvolge le competenze proprie dell’epidemiologia analitica. Tra i fattori collegati al problema occorre identificare quelli che hanno dimostrato possedere un maggiore impatto e che possono essere affrontati con interventi sanitari di provata efficacia. Un esempio è lo studio dei medici inglesi che è stato il primo studio a dimostrare che le persone che fumavano vivevano meno di quelle che non fumavano. La persona che ha condotto questo studio, Richard Doll, negli anni 40 era un giovane medico inglese e iniziò a scrivere lettere a tutti i medici inglesi se erano fumatori e se avessero avuto tumori al polmone etc. Questo sistema ha costituito l’inizio dell’epidemiologia.
- scelta degli interventi efficaci: La scelta degli interventi efficaci mira a scegliere il migliore intervento, in termini di efficacia nell’ambito della comunità per la soluzione del problema di salute all’origine del processo. L’uso di studi epidemiologici sperimentali ( Randomized Controlled Trials ) permette di misurare l’efficacia di un intervento in condizioni ideali. Possono essere di tipo preventivo o terapeutico come dar loro un farmaco. Per sapere che funzionano i farmaci, vengono condotti studi particolari detti Clinical trial per valutare se esso migliora o meno la prognosi dei pazienti.
- valutazione dell’efficienza: La misura dell’efficienza ( efficiency ) consiste nella valutazione della relazione tra i risultati ottenibili e lo sforzo impiegato in termini di denaro, risorse e tempo dedicato.
- attuazione degli interventi: Attuazione dell’intervento scelto ; prevede che vengano risolti tutti i problemi organizzativi legati alla realizzazione dell’intervento e implica la verifica della disponibilità di risorse adeguate (spazi, strumenti, personale), la valutazione del grado di competenza dei professionisti e l’appropriatezza dei metodi di coinvolgimento della popolazione bersaglio. Vengono definiti obiettivi intermedi ( di processo ), che possono essere di varia natura: ad esempio, nel caso di un intervento di cessazione del fumo, il tipo di trattamenti offerti, il numero di soggetti che intraprende il percorso e la quota di soggetti che termina il percorso etc.
- valutazione dell’impatto: La Valutazione dell’impatto riguarda la valutazione di risultato. Questa fase si occupa di valutare gli obiettivi di salute (a breve, medio e lungo termine). Attraverso un set di indicatori e disegni di ricerca ad hoc , si misura quanto è stato modificato il problema di salute oggetto dell’intervento. È tuttavia difficile la valutazione dei risultati in termini di efficacia degli interventi condotti a livello di comunità.
perso 2,5 anni quindi a seconda della disabilità si danno pesi specifici da 0-1 per comparare la perdita di salute tra disabilità e morte permettendo di calcolare i DALY (anni di vita persi-aggiustati dalla disabilità). La maggior parte della salute in Italia viene persa per malattie Cardiovascolari, la seconda sono i tumori. Ci sono malattie che anche se non uccidono sono estremamente importanti per la perdita di salute nella popolazione. Questo ragionamento può essere ribaltato quindi si possono vedere quali fattori di rischio rubano più salute oltre che le malattie, questo la si usa in ambito della prevenzione. Se il fumo è responsabile tramite malattie cardio vascolari, respiratorie, circolatori è causa di grandi malattie, si può intervenire su questo per evitare una grande perdita di salute influenzando il rischio di sviluppare una serie di malattie. Gli indicatori sanitari per ottenerli sono necessari dati: Studi ad hoc: studi epidemiologici, multiscopo Istat, altre indagini di prevalenza (come DOXA) Statistiche Correnti: mortalità, dimissioni ospedaliere (SDO), consumi di farmaci. Queste fonti di dati correnti si possono prendere da ISTAT, ASL, regioni etc. Importante riguarda la classificazione delle malattie delle cause di morte, si utilizza la classificazione internazionale delle malattie ICD-X. È un sistema importante perché gerarchico quindi raggruppa gli eventi morbosi in categorie, di tutto il mondo. Quindi si ha un attribuzione di codici alfanumerici ai termini in cui sono formulate le diagnosi di malattia e gli altri problemi relativi alle condizioni di salute. Si può capire se alcune informazioni provenienti da certa nazioni hanno raggruppato le malattie ad un certo livello dispetto ad un'altra. Una classificazione può permettere quindi vari livelli di dettaglio, permette di raccogliere dati in maniera oggettiva e di comparare dati, permette un oggettivazione e standardizzazione delle cure. ICD-10 è un dizionario, si ha la classificazione di varie tipi di patologie. Ci sono diversi livelli di aggregazione dei dati, spesso le fonti di dati corrente danno informazioni aggregate per regioni o provincia quindi è impossibile avere informazioni a livello individuale, questo per alcune valutazioni non è necessario come per la prevalenza di fumatore per regione, ma se bisogna far valutazione più fini bisogna andar a condurre uno studio ad hoc perché non ci sono fonti di dati correnti che danno classificazione di fumatori ad esempio a livello comunale. Fonti di dati correnti italiane:
- ISTAT www.istat.it
- Istituto Superiore Sanità www.epicentro.iss.it
- Ministero della Salute www.dati.salute.gov.it
- AIRTUM http://www.registri-tumori.it/cms/ Fonti di dati correnti internazionali:
- EUROSTAT http://ec.europa.eu/eurostat/help/new-eurostat-website
- WHO http://www.who.int/en/
- Global Health Observatory http://www.who.int/gho/en/
- IARC www.iarc.fr Utilizzando dati di buona qualità, noi stessi possiamo fare epidemiologia descrittiva costruendo grafici di buona qualità. È importante saper trovare e utilizzare indicatori di buona qualità perché siamo sommersi da informazioni ma, spesso si prendono decisioni non basandosi su fatti ma su sensazioni ed emozioni a livello personale e politico. Questo punto è stato sollevato da “progetto ignoranza” collegato a GAPMINDER, ha mostrato che la maggior parte id eprsone colte all’interno della popolazione nelle loro scelte non utilizzano informazioni che hanno o potrebbero avere avendo illusioni cognitive basate su conoscenze non veritiere. GAPMINDER è un progetto interattivo che permette di far una serie di elaborazioni, esperimenti manipolando questi dati riconoscendo le sorgenti affidabili e non. 3- Misure di Frequenza e di Associazione Molti indicatori sono costituiti da frazioni alcuni esempi sono:
- Tasso natalità : (nuovi nati)/popolazione-tempo
- Tasso mortalità : deceduti/popolazione-tempo
- Sopravvivenza : proporzione soggetti in vita in un certo momento del tempo (es. 60 anni, o 10 anni dopo una diagnosi)
- Attesa di vita alla nascita : numero medio di anni che un neonato può attendersi di vivere
- Tasso ospedalizzazione : (nuovi ricoveri) /(popolazione-tempo)
- Prevalenza: proporzione soggetti con una caratteristica Misurare la frequenza di une vento significa Definirlo, come l’infarto del miocardio, definire la popolazione a rischio, a cui si riferisce in cui si vuole misurare la frequenza dell’evento: Chi: Quali individui Dove: in quale area geografica Quando: in quale periodo di tempo Passare dall’idea generale d’infarto alla sua definizione operativa obbliga a fare scelte correlate al nostro studio, spostandosi al denominatore quindi alla popolazione a rischio che genererà l’evento di interesse, bisogna definire chi sono, di che periodo di tempo come l’età e dove. Questa definizione è fondamentale perché i risultati ottenuti si potranno applicare solo alla popolazione considerata da noi a rischio del nostro interesse. Le misure di frequenza sono chiamate anche misure di occorrenza, le misure di frequenza più utilizzate sono: Misura Numeratore (Eventi) Denominatore (pop. a rischio) Rischio Numero di nuovi casi in una data pop. e un dato tempo Popolazione a rischio all’inizio del periodo Tasso di incidenza Numero di nuovi casi in una data pop e un dato tempo Popolazione-tempo Prevalenza Numero di casi presenti in una data pop e un dato tempo Popolazione a rischio durante il periodo Odds Numero di casi presenti in una data pop e un dato tempo Numero di non casi Il modo in cui vengono misurati gli eventi o denominatore cambia leggermente in tutte le misure quindi non cattureranno esattamente lo stesso aspetto del fenomeno. Rischio: detto anche in maniera impropria incidenza cumulativa. È la probabilità che si manifesti un certo evento in un lasso di tempo, dal punto di vista statistico il rischio potrebbe essere sostituito con la parola probabilità. Non si può rispondere in maniera accurata alla domanda, quale sia la probabilità che una persona sviluppi o meno un infarti in due anni, per cercare di rispondere si può reclutare per esempio, 100-1000 persone con le stesse caratteristiche del soggetto, osservarle per due anni, vedere la proporzione quindi quante persone hanno un infarto in questi 2 anni rispeto al totale e la proporzione è la miglior stima che si ha della probabilità individuale di un soggetto con quelle caratteristiche di sviluppare la patologia. Il rischio individuale non è direttamente conoscibile ma, si possono utilizzare informazioni su una frequenza che si ha su una popolazione omogenea ed applicare la proporzione su un individuo come la stima del rischio individuale. Il calcolo della proporzione è semplice, si dividono il numero di casi con infarto diviso il numero di persone osservate, il numero sarà tra 0 a 1. Il rischio è una probabilità ed esprime la proporzione di casi che si verificano a partire da una popolazione iniziale in un certo periodo di tempo Si calcola dividendo il numero di nuovi casi (D) per la popolazione a rischio all’inizio del periodo di osservazione (N) n° di nuovi casi D R = ------------------------------------------------- = ------- popolazione a rischio N (all’inizio del periodo di osservazione)
Può essere utile per studi eziologici, perché non si deve aspettare l’insorgenza della malattia quindi sulle cause delle malattie così da non aspettare l’insorgenza della malattia. Problemi al posto del rischio e del tasso, la prevalenza dipende sia dall’incidenza, sia dalla durata. Odds: esprime il rapporto tra casi e «non casi» in una data popolazione e un dato periodo di tempo Si calcola dividendo il numero di casi (D) per i «non casi» (N-D) quindi da persone con una certa caratteristiche e persone che non hanno la caratteristica di interesse. n° di casi D Odds = -------------------------------- = ------- n° di Non casi (N-D) essendo una proporzione e non un rapporto va da 0 ad infinito. Calcolare Odds:
- E’ inutile se si possono calcolare tassi o rischi
- E’ molto utile in alcuni tipi di studio epidemiologico (Caso-Controllo) dove non è possibile calcolare tassi e rischi, ci sono tipi di studio nei quali si utilizza Odds per far un surrogato del calcolo del tasso e del rischio. 4- Misure di Associazione Dette anche misure di effetto, si misura la forza di associazione tra una particolare esposizione ed una malattia quindi persone con una caratteristica certa hanno maggiori probabilità di sviluppare un evento di interesse, una malattia. Ci sono due tipi di misure di associazione:
- Misure relative (rapporti): rapporto di rischi detti rischi relativi ovvero quanto il rischio è presente in fumatori rispetto a non fumatori, un rapporto di tassi o Odds Ratio. Tutte le misure relative di associazione essendo un rapporto tra due rischi il rapporto andrà da 0 ad infinito. Importante è quando il rischio relativo è 1 quindi il rischio degli esposti è uguale al rischio dei non esposti quindi il fattore studiato non avrebbe associazione con la malattia in esame. Se si trova un valore superiore ad 1 il fattore studiato è un fattore di rischio, se si trova un valore inferiore ad uno allora il rischio degli esposti è minore di quelli non esposti quindi questo fattore è protettivo. Immaginando un gruppo di persone, 300 da cui 200 non fumatori e 100 fumatori, 30 persone che fumavano hanno avuto infarto al miocardio e 20 che non fumavano l’hanno avuto, qual è il rischio relativo: Rischio fumatori: 30/100 = 0, Rischio non fumatori: 20/200=0, Rischio relativo= 0,3/0,1 = 3 quindi le persone che fumano hanno rischio 3 volte maggiore di quelle che non fumano di presentare infarto al miocardio. Quando il rischio è basso nel periodo studiato (<20%) il Rischio Relativo, Il rapporto di Tassi e L’Odds Ratio danno risultati abbastanza simili. Se il rischio è superiore al 20%, le tre misure divergono. Questo significa che in realtà si possono utilizzare Odds ratio come surrogati del rischio relativo. Un altro modo per capire il rischio relativo è studiare il rischio attribuibile negli esposti e dice quante persone si sono ammalate degli esposti proprio a causa dell’esposizione: (RR-1)/RR Un estensione è il rischio attribuibile nella popolazione che è funzione non solo del rischio relativa ma anche della prevalenza dell’esposizione di interesse nella popolazione. Prev (RR-1)/(1+Prev(RR-1))
- Misure assolute (differenze), si fanno differenze di rischi e di tasse. Facendo differenza di due grandezze uguali il valore nullo sarà 0, siccome si fa sempre rischio esposti-rischio non esposti se si avrà valore positivo si avrà a che fare con un fattore di rischio, se negativo con un fattore protettivo. quindi se su 100 fumatori 30 avranno infarto al miocardio e su 200 non fumatori, 20 l’avranno il fattore di rischio sarà: Rischio fumatori: 30/100 = 0, Rischio non fumatori: 20/200 = 0, Rischio assoluto: 0,30-0,10= 0,
Lo stesso per la differenza di tassi: 24 casi di fumatori su 10000 persone anno con infarto miocardico e 14 casi di non fumatori su 20000, la differenza di tassi sarà: Tasso fumatore: 24/10000 py Tasso non fumatore 14/20000 py Rate difference: (24/10000) / (14/20000) = 17/10000 py Volendo sapere se il fumo provoca più tumori del polmone o infarti, si fa nella stessa popolazione il rate ratio e nel caso del tumore al polmone è 14 e l’infarto 1.6 (il fumo è associato ad un aumento di rischio del 14% di volte su tumore e 1.6 su infarto), nel rate difference si ribaltano le cose, 130/1000000 py per tumore e 256/1000000py per infarto. L’infarto nei non fumatori è molto più comune che il tumore ai polmoni quindi moltiplicando a 1.6 un valore già grande si ha un numero assoluto di infarti più alto del tumore di polmone essendo questo moltiplicato per 14 un numero molto piccolo. Un aumento del 60% del rischio di infarto causato dal fumo agirà un rischio di base di infarto molto più alto del rischio di base di tumore del polmone su cui agisce un aumento del rischio del 1400%. La cessazione del fumo quindi salva molte più vite dall’infarto che dal tumore al polmone. Le misure relative sono utili a valutare la causalità dell’associazione quindi se una maggiore esposizione è associata ad una malattia. Le misure assolute sono utili a valutare l’impatto di sanità pubblica dell’associazione studiata.
fumatori e non fumatori ed è un esposizione autoindotta, esposizione ad un fattore benefico come utilizzare un farmaco rispetto a non utilizzarlo. I diversi tipi di studio servono a rispondere a queste finalità:
- Epidemiologia osservazionale
- Epidemiologia descrittiva: descrive eventi sanitari. Può portare a formulazione di ipotesi. Utilizzano spesso statistiche correnti (ISTAT, SDO, certificati di morte, dati raccolti per altre finalità). Gli studi ecologici analizzano dati aggregati (non individuali) riguardanti malattie o fattori di rischio o entrambi. Questi studi illustrano il quadro della distribuzione di malattie o fattori di rischio in rapporto a tempo, spazio, o caratteristiche degli individui (sesso, età, etc.). A volte possono permettere la generazione di ipotesi, che poi verranno successivamente testate mediante studi analitici. Un esempio è sull’andamento di consumo di antibiotici ad alto spettro, fino al 2017 l’utilizzo era alto per poi ridursi durante il tempo. Le stesse analisi possono essere osservate a livello spaziale dove, il consumo di antibiotici tende ad aumentare nelle regioni del centro sud invece che nel Piemonte ad esempio, la causa alla base di questo pattern è che in generale vengono usati troppi antibiotici a livello inaccurato e inadeguato e tende ad aumentare nel centro sud questo consumo di antibiotici.
- Epidemiologia analitica: indaga sulla relazione tra una esposizione ed una malattia. Branca che indaga la relazione tra esposizione e malattia quindi se certe persone hanno rischio maggiore o minore di sviluppare una malattia. I tre più importanti studi di tipo analitico, in tutte vengono prese informazione a livello individuale sull’esposizione e sulla malattia dei soggetti, la differenza è l’ordine temporale con cui vengono raccolte le informazioni e sono: Trasversale: raccolte nello stesso momento nel tempo. Informazione raccolta a livello individuale (ad esempio mediante intervista, il modo più semplice è pensare al sondaggio telefonico). Informazione sull’esposizione e sulla malattia raccolta nello stesso momento del tempo. Gli individui sono un campione rappresentativo di una popolazione ben definita (soggetti estratti casualmente dalla popolazione). La misura che viene valutata è la prevalenza. Si valuta la prevalenza di malattia nel gruppo di esposti e non esposti. Un esempio è la prevalenza di asma nel mondo, tramite questionario si è raccolto molte informazioni sui pazienti. Con lo studio ISAAC si è studiato se l’uso di paracetamolo nei bambini prima del 2 anno di età era associato con l’insorgenza di asma in età scolare (5 anni), c’è questo grosso dibattito in corso. Il paracetamolo lo si da in stati febbrili perché l’aspirina può essere pericolosa. Gran parte dei bambini, su 10000 hanno utilizzato paracetamolo, ci sono stati 2217 casi di asma su 9255 del totale quindi del 24%, 178 bambini con asma su 1488 totali che non hanno usato paracetamolo quindi il 12%; per cui c’è un associazione forte dalla comparsa di asma e l’uso di paracetamolo ma questo non causa l’asma. Un'altra spiegazione di questa associazione che non implica un azione farmacologica, è che uno dei motivi è negli stati febbrili che possono essere causati da infiammazione delle orecchie quindi otiti o bronchioliti quindi infezioni delle vie respiratorie del bambino. Se il bambino ne ha di ricorrenti è possibile che questo stato di infiammazione cronica può portare ad asma. Limiti studi trasversali: Misurano la prevalenza, non l’incidenza, questo non è necessariamente ottimale. Informazioni sull’esposizione nel periodo precedente alla malattia è in genere assente (rischio di causalità inversa), è difficile capire se l’esposizione è accaduta prima della malattia che si sta studiando. Malattie rare non possono essere studiate, se si estrae un campione di mille persone, se la malattia insorge 1 su 6 milioni, non ci sarà neanche una malattia e per lo stesso motive non si possono condurre studi sulle esposizioni rare. Esposizioni rare non possono essere studiate I vantaggi è che sono facili da condurre, veloci e facili da analizzare quindi sono il primo approccio analitico. Coorte: prima raccolte le informazioni sull’esposizione e poi sulla malattia. Dalla popolazione sorgente si selezionano persone su cui fare gli studi, si hanno persone non selezionate casualmente ma rappresentano tipicamente dei volontari. Vengono divisi in esposti e non esposti, si osserva poi
nel corso del tempo se, in questi soggetti insorge la malattia confrontando poi la frequenza con cui la malattia si è sviluppata negli esposti e non si può capire se sono correlati. Le caratteristiche principali sono: Identificano individui senza la patologia di interesse che vengono classificati in relazione all’esposizione di interesse come esposti e non esposti ad esempio il fumo. Gli individui vengono seguiti nel corso del tempo (follow up), alla fine dello studio si confronta il numero di nuovi casi di malattia tra gli esposti e i non esposti Quindi la misure che vengono valutate sono i tassi e/o i rischi e le rispettive misure di associazione. Le misure utilizzate principalmente sono: Rischio: N. nuovi casi / popolazione a rischio = D/N Tasso: N. nuovi casi / anni-persona a rischio = D/AP Misura Relativa formula Rischio relativo (Risk Ratio) Rischio 1 /Rischio 2 Rapporto di tassi (Rate Ratio) Tasso 1 /Tasso 2 Odds Ratio Odds 1 /Odds 2 Odds Ratio è utile quando non si possono calcolare i rischi ed i tassi quindi può essere un surrogato. Misura Assoluta formula Differenza di Rischi Rischio 1 - Rischio 2 Differenza di tassi Tasso 1 - Tasso 2 Interpretazione rischio relativo RR: RR>1: la probabilità di malattia è maggiore nel gruppo dei soggetti esposti rispetto ai non esposti al fattore studiato. Il fattore studiato è un fattore di rischio. Tanto più il RR è superiore ad 1, tanto più alto è il rischio associato all’esposizione. RR=1: assenza di associazione tra l’esposizione studiata e la malattia RR<1: la probabilità di malattia è minore nel gruppo dei soggetti esposti rispetto ai non esposti al fattore studiato. Pertanto, non si tratta di un fattore di rischio ma di un fattore protettivo. Tanto più il RR è minore di 1, tanto più alto è l’effetto protettivo associato all’esposizione. Vantaggi: -L’esposizione è misurata prima dell’outcome, la qualità e la validità dell’informazione non è in genere associata con l’outcome. L’esposizione è sempre misurata prima, che era una delle debolezze dello studio trasversale. -Efficiente nello studiare il ruolo di esposizioni rare su molteplici outcome. Studiando un esposizione molto rara, si può osservare se la mutazione è associata ad un’esposizione, in questo caso nessuno vieta di prendere le persone con questa malattia per studiare avendo quindi abbastanza esposti per poter avere eventi di interesse potendo calcolare rischi e tassi. -È possibile misurare la tasso e rischio di malattia. Svantaggi: -Inefficiente nello studiare malattie rare, si possono prendere quanti esposti si vuole e quanti non esposti, ma se una malattia è piuttosto rara, non si osserva nessun caso di malattia sia negli esposti che non. -Può essere molto dispendioso, sia in termini di tempo che di denaro infatti il fumo impiega decenni ad aumentare il rischio, questo non è vero per altri tipi di malattie. -Cambiamenti nello stato di esposizione sono difficili da registrare, le persone fumatori possono smettere e non fumatori possono iniziare quindi bisogna ricontattare le persone per riattribuirgli il titolo altrimenti si cambiano i valori dello studio. Caso-Controllo: prima le informazioni sulla malattia e poi, si osserva se nel passato le persone hanno avuto o meno l’esposizione di interesse. Si ribalta lo studio di coorte, si parte dalla popolazione sorgente e si individuano tutti i casi con la malattia di interesse come le persone con
-I controlli ospedalieri sono selezionati da pazienti ricoverati allo stesso ospedale dove sono stati identificati i casi -L’assunto è che i controlli rappresentino la Source popolation che fa riferimento all’ospedale in cui si conduce lo studio -La proporzione di rispondenza è in genere più elevata, la situazione di intervista è la stessa dei casi, la validità e la completezza delle interviste sono teoricamente simili per controlli e casi -Campioni biologici possono essere ottenuti facilmente. Limiti, i controlli ospedalieri ed i casi potrebbero non essere perfettamente confrontabili: -Le persone malate ed ospedalizzate possono avere una prevalenza dell’esposizione differente rispetto alla popolazione generale (ad es. Fumo), le diagnosi associate con l’esposizione in studio devono essere escluse; i controlli devono essere selezionati da numerose patologie differenti. -Un ospedale può avere diverse aree di riferimento a seconda di diverse patologie. Conducendo uno studio caos controllo proprio sulla patologia a cui l’ospedale è specializzato, lo studio rischia di essere distorto siccome i casi provengono da tutta l’Italia mentre i controlli tutti da Vercelli quindi, la popolazione sorgente dei casi non corrisponde alla popolazione sorgente dei controlli quindi la soluzione è utilizzare solo i casi provenienti da Vercelli. Siccome il fumo può causare anche altre patologie, altri tumori quindi si sotto stima la differenza tra i gruppi di casi e controlli quindi i controlli non sono realmente rappresentativi della popolazione sorgente. Studi di Odds: si confrontano le prevalenze di fumo tra casi e controlli ma in realtà vengono confrontati gli Odds. Si parla di Odds di malattia e di Odds di esposizione, daranno valori numerici diversi. 10000 fumatori e 10000 non fumatori, ci sono 9500 non casi negli esposti e 500 casi, 9900 non casi nei non esposti e 100 casi. Rischio esposti: 0, Rischio non esposti: 0, Quindi RR= (0,05/0,01)= 5 ed è il rischio relativo. Immaginando di voler calcolare Odds di malattia, invece di dividere 500/10000 si divide 500/9500 e nel gruppo dei non esposti si divide 100/9900, si ottengono Odds di malattia ed il loro rapporto, OR malattia= (0,0526/0,0101)=5. Non è molto diverso dal rischio relativo, prima si divideva per 10000 ora per 9500 quindi i numeri ottenuti sono molto simili. Immaginando di calcolare Odds di esposizione, si agirà sulle colonne quindi tra i casi (500/100) = 5 E Odds esposizione non casi quindi (9500/990) = 0, OR ( 5 / 0,09595) = 5. Odds ratio di esposizione è sempre identico all’Odds ratio di malattia ed è molto simile al rischio relativo se la patologia è rara. Quindi si può usare uno studio caso-controllo per trovare gli stessi risultati ottenuti dallo studio di coorte. Si estrae un campione casuale tra i non casi della coorte, si avevano 19 mila e 900 persone che non avevano sviluppato la malattia, si estrae una quantità di campione uguale o diversa da quella dei casi. Importante è che la distribuzione sia identica a quella della corte originaria quindi, calcolando la prevalenza di esposizione, rimane invariata. In questo caso non si può calcolare un rischio, e neanche il tasso, l’unica misura che si può calcolare è Odds Ratio. Si ottiene sempre 5.2 quindi lo stesso valore ottenuto nella coorte intera. Quindi si è riusciti ad approssimare il rischio relativo che si poteva calcolare per l’intera coorte. Vantaggi: Sono un metodo efficiente per studiare malattie rare ed esposizioni multiple, se anche rara, siccome si ha una reclutamento dei casi di interesse si possono reclutare per più tempo, per un maggiore luogo. Una volta che si hanno i casi e controlli, nulla vieta di far un questionario vario quindi valutare l’associazione di ognuna di queste esposizioni e la malattia stessa.
Solitamente sono meno costosi in termini di spesa e tempo rispetto agli studi di coorte (nel caso precedente ho studiato 1200 persone invece di 20000), si sono presi direttamente i casi di malattia e quindi non si è dovuto aspettare. Limiti: I casi e i controlli talvolta non sono perfettamente confrontabili altrimenti i risultati saranno distorti. L’informazione sull’esposizione è raccolta dopo la diagnosi della malattia. Può essere difficile ricordarsi esposizioni del passato, il ricordo può essere diverso per i casi e per i controlli, c’è possibilità di causalità inversa. Gli studi caso-controllo solitamente non permettono la stima di incidenza negli esposti e nei non esposti, il caso sta più attento a ricordarsi i fatti e la causa della malattia a differenza dei controlli. Quindi gli studi di caso-controllo sono superiore a quelli trasversali e la scelta tra coorte e caso- controllo dipende dal tipo di studio che si deve effettuare.
- Epidemiologia sperimentale (valuta l’efficacia di un intervento sanitario) quindi studi valutativi. Studi sperimentali: servono a valutare se un trattamento, un farmaco funziona e quindi se è efficace su una patologia. Per capire se un trattamento è efficace si devono capire gli studi sperimentali. È il ricercatore stesso a stabilire quali individui saranno esposti e quali no. Nell’epidemiologia sperimentale il ricercatore manipola le condizioni dello studio per rispondere ad un quesito specifico: es. Il farmaco A è stato efficace? Si tratta di studi simili a quelli di coorte ma con una fondamentale differenza: l’investigatore decide l’allocazione dell’esposizione. Possono essere utilizzati per: Paragonare l’efficacia di due o più trattamenti terapeutici (trial clinici) quindi valutarne l’efficacia di interventi clinici, farmacologici. Valutare l’efficacia di un intervento di prevenzione o di rimozione di fattori di rischio su un gruppo di persone (trial preventivi) La sperimentazione clinical o clinical-trial è la forma di esperimento che si può fare sugli esseri umani più vicina a quello che viene fatto in laboratorio. ogni forma di esperimento pianificato su pazienti, programmato per valutare il trattamento più appropriato di futuri pazienti con una determinata condizione patologica. Gli aspetti principali: C’è una chiara ipotesi di ricerca, un trattamento ben definito da testare e un endpoint primario misurabile, lo studio caso-controllo è uno studio osservazionale. Viene identificata la popolazione in studio. I partecipanti sono selezionati in base ai criteri di eleggibilità Il trattamento è allocato in maniera casuale ( random) Il gruppo di intervento e il gruppo di controllo sono seguiti nel tempo per la verifica dell’endpoint primario. I clinical trial moderni sono quasi sempre controllati e randomizzati (Randomized Controlled Trials- RCT), la distribuzione del gruppo di controllo e di intervento sono randomizzati. Si ha una popolazione dello studio da cui si parte con determinate caratteristiche, si selezionano i pazienti, si randomizzano quindi una parte è un gruppo di intervento e l’altro di controllo, si
