L'epidemiologia studia la distribuzione di salute e malattia nelle popolazioni, cercando di identificare le cause e prevenire le malattie attraverso diverse metodologie, come epidemiologia descrittiva, analitica e sperimentale. Essa analizza i tassi di morbosità, mortalità e natalità per valutare l'impatto delle malattie e dei fattori di rischio. Le tecniche includono studi caso-controllo, di coorte e trasversali per individuare relazioni causa-effetto tra esposizione e malattia.

1. EPIDEMIOLOGIA studio delle popolazioni da un punto di vista sanitario

2. Nasce come epidemiologia preventiva: studia la distribuzione della salute e della malattia nella popolazione e ricerca le cause di tale diffusione. Si preoccupa di prevenire l’insorgenza della malattia nell’uomo attraverso la ricerca dei fattori di rischio transizione epidemiologica : riduzione della patologia infettiva ed aumento della patologia cronico-degenerativa si sviluppa come epidemiologia clinica: si occupa del buon andamento e della corretta interpretazione di tutto l’iter diagnostico-terapeutico

3. Sviluppi più recenti epidemiologia dei servizi sanitari o epidemiologia valutativa : si occupa di valutare l’insieme delle attività di un qualsiasi tipo di servizio sanitario

4. COME SI MISURANO I FENOMENI SANITARI CHE SI STUDIANO IN EPIDEMIOLOGIA: - Frequenze : numero di eventi - Rapporti : caratterizzati da un numeratore ed un denominatore che non appartengono necessariamente alla stessa popolazione - Proporzioni : particolare tipo di rapporto in cui il numeratore è incluso nel denominatore - Tassi : particolare tipo di proporzione che implica la presenza del fattore temporale. E’ un rapporto tra numero di individui in possesso di una data caratteristica e l’insieme della popolazione

5. TASSI – - morbosità (malattia) incidenza prevalenza - mortalità (morte) mortalità generale, mortalità infantile, letalità, etc - natalità, fecondità, etc

6. TASSO DI INCIDENZA stima della probabilità (rischio) che un individuo si ammali durante il periodo considerato Qual’è la popolazione in un intervallo di tempo? - popolazione a metà del periodo - media tra la popolazione all’inizio e alla fine del periodo - ∑ persone-anni osservazione: somma dei periodi di osservazione di ogni singola persona che partecipa allo studio Numero totale di soggetti a rischio Numero di nuovi casi di malattia in un dato intervallo di tempo

7. TASSO DI PREVALENZA stima della probabilità (rischio) che un individuo sia ammalato in un dato momento PREVALENZA = INCIDENZA x DURATA MALATTIA MALATTIE ACUTE I > P MALATTIE CRONICHE I < P Popolazione in quel dato momento Numero di tutti i casi (vecchi e nuovi) di malattia in un dato momento

10. ALTRE MISURE DI INCIDENZA Tasso di incidenza di infezioni ospedaliere Tasso di guarigione ad una data terapia ALTRE MISURE DI PREVALENZA Tasso di prevalenza di infezioni ospedaliere Numero totale dei ricoverati Numero di nuove infezioni Numero totale dei soggetti Numero di soggetti guariti Numero totale dei ricoverati Numero di casi presenti di infezioni

11. TASSI DI MORTALITÀ Tasso di mortalità generale Tasso mortalità specifica per malattia Tasso mortalità specifica per età mortalità infantile natimortalità Popolazione Morti per tutte le cause x 100.000 Popolazione Morti per una data malattia x 100.000 Popolazione Morti fra 0 e 5 anni per tutte le cause x 100.000 Nati vivi Morti entro il 1° anno x 1000 Tutti i nati Nati morti x 1000

12. ALTRI TASSI Tasso di letalità Tasso natalità Tasso di fecondità Soggetti affetti da quella malattia Morti per una determinata malattia x 100 Popolazione media Nati vivi Donne tra 15 e 45 anni Nati vivi + nati morti

13. Dove si raccolgono i dati di mortalità? Dai certificati di morte A cosa servono i dati di mortalità? Ad elaborare le statistiche di mortalità (vedi epidemiologia descrittiva ) A che servono le statistiche di mortalità? A conoscere le cause di morte della popolazione mondiale nel corso del tempo A che serve conoscere le cause di morte della popolazione mondiale nel corso del tempo? A suggerire ipotesi eziologiche (vedi epidemiologia analitica ) A che serve identificare cause e fattori di rischio di malattie? Ad adottare idonee MISURE DI PREVENZIONE

14. COME SI CONFRONTANO I DATI DI MORTALITÁ? INTERNATIONAL CLASSIFICATION OF DISEASE (I.C.D.) Aggiornata ogni 10 anni circa dall’ O.M.S.

15. SISTEMA INFORMATIVO DELLE MALATTIE INFETTIVE (Decreto 15/12/1990) La legge italiana obbliga il medico alla segnalazione, all’autorità sanitaria di competenza, del manifestarsi di casi sospetti o conclamati di malattie infettive e diffusive pericolose per la salute pubblica, secondo modalità di notifica e flussi informativi differenziati in 5 classi. Medico -> ASL -> Regione -> Ministero -> O.M.S.

16. - EPIDEMIOLOGIA DESCRITTIVA: descrive la diffusione di un fenomeno di massa rispetto a tempo, spazio e popolazione colpita - EPIDEMIOLOGIA ANALITICA: cerca, sulla base delle informazioni di cui sopra, di individuare le cause dei processi di massa e della loro diffusione - EPIDEMIOLOGIA SPERIMENTALE: interviene attivamente sulla popolazione per verificare le ipotesi formulate agli altri livelli e per promuovere interventi preventivi EPIDEMIOLOGIA PREVENTIVA

17. EPIDEMIOLOGIA OSSERVAZIONALE: il ricercatore si limita ad osservare quello che accade: - EPIDEMIOLOGIA DESCRITTIVA - EPIDEMIOLOGIA ANALITICA EPIDEMIOLOGIA SPERIMENTALE: il ricercatore interviene attivamente sui soggetti sotto osservazione (manipolazione dei fattori di rischio)

18. EPIDEMIOLOGIA DESCRITTIVA descrive la diffusione di un fenomeno di massa rispetto a tempo, spazio e popolazione colpita. Tempo -> quando (andamento temporale) Spazio -> dove (andamento spaziale) Popolazione colpita -> chi l’epidemiologia descrittiva osserva e registra quanto accade naturalmente in una popolazione, senza influenzare lo sviluppo del fenomeno oggetto di studio, utilizzando dati provenienti dalle fonti di dati correnti. statistiche sanitarie correnti : dati di morbosità (es: denuncie di malattie infettive, registri di patologie etc.) dati di mortalità (es: certificati di morte etc.)

19. Estimated number of adults and children newly infected with HIV during 2001 Western Europe 30 000 North Africa & Middle East 80 000 Sub-Saharan Africa 3.4 million Eastern Europe & Central Asia 250 000 East Asia & Pacific 270 000 South & South-East Asia 800 000 Australia & New Zealand 500 North America 45 000 Caribbean 60 000 Latin America 130 000 Total: 5 million

20. Adults and children estimated to be living with HIV/AIDS as of end 2001 Western Europe 560 000 North Africa & Middle East 440 000 Sub-Saharan Africa 28.1 million Eastern Europe & Central Asia 1 million South & South-East Asia 6.1 million Australia & New Zealand 15 000 North America 940 000 Caribbean 420 000 Latin America 1.4 million Total: 40 million East Asia & Pacific 1 million

21. Trend temporale dei tassi di mortalità x 100.000 (Emilia-Romagna e Italia). MASCHI

22. Figura 2. Mortalità infantile in Italia, trend temporale

23. Il grafico sottostante mostra l’andamento per età e sesso dei tassi di incidenza e mortalità per tumori del colon-retto (x 100.000 Emilia-Romagna 1997).

24. EPIDEMIOLOGIA ANALITICA cerca, sulla base delle informazioni provenienti dall’epidemiologia descrittiva, di individuare le cause dei processi di massa e della loro diffusione. tre metodi di identificazione delle cause (fattori di rischio) di malattia: STUDIO CASO-CONTROLLO (anamnestici, retrospettivi) STUDIO DI COORTE (di incidenza, follow-up, prospettivi) STUDIO TRASVERSALE (di prevalenza)

25. Epidemiologia preventiva : fattore di rischio -> malattia fumo di sigaretta -> tumore al polmone fattori causali -> infezione ospedaliera cattivo funzionamento autoclave -> epidemia infezione ferita chirurgica Epidemiologia clinica : intervento terapeutico -> miglioramento/guarigione/complicanze (EBM) Epidemiologia valutativa : chirurgo -> mortalità intra-operatoria tipo di ospedale -> incidenza infezioni ospedaliere EPIDEMIOLOGIA ANALITICA identificazione di relazioni causa -> effetto

26. STUDIO CASO-CONTROLLO due gruppi di soggetti: - affetto da una determinata malattia ( CAS I, es: ca. polmone) - non affetto dalla malattia ( CONTROLLI ) si verifica anamnesticamente l’esposizione dei due gruppi ad un dato fattore di rischio (es: fumo di sigaretta) esempio: gruppo AFFETTI DA CA POLMONARE (CASI) gruppo SOGGETTI SANI (CONTROLLI) si misura la frequenza dei fumatori nei due gruppi, cioè quanti tra i casi e i controlli sono fumatori

27. Dalla combinazione fra esposizione e malattia si costruisce la TAVOLA DI CONTINGENZA Come si calcola la maggiore frequenza di fumatori (esposti) fra gli affetti da tumore (malati) rispetto alle persone sane? ODDS RATIO (rapporto incrociato): O.R. > 1 -> associazione probabile (esposizione più frequente tra i casi) O.R. = 1 -> assenza di associazione (uguale esposizione casi e controlli) O.R. < 1 -> fattore di protezione (esposizione più frequente tra i controlli) b + d a + c c + d d c non esposti a + b b a esposti sani malati b x c a x d

28. CARATTERISTICHE: CASI : devono essere rappresentativi di tutti i casi di malattia (lievi e gravi, di breve e di lunga durata, etc.). Fonti: ospedali, ambulatori, cliniche CONTROLLI : devono essere il più possibile simile ai casi (soprattutto età e sesso). Fonti: pazienti ospedalizzati, afferenti alla stessa struttura sanitaria di provenienza dei casi ma con patologia diversa; vicini di casa, amici, parenti dei casi; campioni casuali della popolazione da cui provengono i casi I controlli possono essere selezionati mediante appaiamento cioè assegnando ad ogni caso uno o più controlli con alcune caratteristiche simili ai casi. L’ appaiamento è usato per rendere i casi e i controlli il più possibile simili.

29. VANTAGGI: semplice, rapido, poco costoso può essere usato per malattie rare dimensione del campione in studio non eccessivamente numerosa

30. poco preciso grande facilità di distorsione si può incorrere nell’errore di stabilire una associazione causale che invece non sussiste (falso positivo) o il contrario (falso negativo) non permette di identificare la corretta sequenza temporale dei fenomeni in esame SVANTAGGI:

31. POTENZIALI FONTI DI DISTORSIONE: carenza di informazioni sull’esposizione al fattore di rischio a causa del fatto che l’esposizione è un dato anamnestico ricordi diversi nei casi e nei controlli (recall bias), l’esposizione può essere ricordata con maggiore precisione dai casi rispetto ai controlli atteggiamento diverso dell’intervistatore nell’indagare su casi e controlli (bias di informazione) scelta errata dei casi (non rappresentatività) scelta errata dei controlli

32. STUDIO DI COORTE considerati i più affidabili per la dimostraz. di relazioni causali un gruppo (coorte) di soggetti divisi in: ESPOSTI e NON ESPOSTI ad un fattore di rischio (es: fumo di sigaretta) i soggetti reclutati restano sotto osservazione in attesa che si sviluppino i casi della malattia oggetto di studio (es: tumore al polmone) si misura l’incidenza della malattia nei due gruppi, cioè si valuta se gli esposti si sono ammalati con maggiore frequenza rispetto ai non esposti Esempio: ESPOSTI: soggetti fumatori NON ESPOSTI: soggetti non fumatori si misura l’insorgenza di nuovi casi (incidenza) di ca. polmone

33. Dalla combinazione fra esposizione e malattia si costruisce la TAVOLA DI CONTINGENZA Come si calcola la maggiore frequenza (maggior rischio) di cancro polmonare fra i fumatori rispetto ai non fumatori? RISCHIO RELATIVO : R.R. > 1 -> associazione probabile (malattia più frequente fra gli esposti) R.R. = 1 -> assenza di associazione (i tassi d’incidenza sono uguali) R.R. < 1 -> fattore di protezione (malattia più frequente fra i non esposti) b + d a + c c + d d c non espossti a + b b a esposti sani malati c/(c + d) a/(a + b) c (a + b) a (c + d) Tasso di incidenza fra non esposti Tasso di incidenza fra esposti

34. RISCHIO ATTRIBUIBILE (R.A.) : Tasso di incidenza fra esposti – (meno) Tasso di incidenza fra non esposti indica la quota di malattia specificamente attribuibile al fattore di rischio, cioè la quota di malati che eviterebbero la malattia se fosse rimosso il fattore di rischio

35. CARATTERISTICHE: Ci sono due possibilità di selezionare i partecipanti: selezione di un gruppo di individui (campione) e successiva divisione in esposti e non esposti selezione di un gruppo di soggetti esposti e successiva identificazione di un gruppo di confronto di non esposti I non esposti dovrebbero essere comparabili agli esposti nella loro probabilità di sviluppare la malattia a prescindere dalla esposizione sotto esame

36. VANTAGGI: più preciso ed affidabile dello studio caso-controllo misura direttamente e non anamnesticamente malattia ed esposizione può essere usato per esposizioni rare permette di identificare la corretta sequenza temporale dei fenomeni in esame

37. SVANTAGGI: lungo, difficile, costoso (la durata dipende da vari fattori: incubazione malattia, significatività statistica etc.) non adatto per malattie rare grosse dimensioni del campione in studio

38. POTENZIALI FONTI DI DISTORSIONE: perdita dei soggetti durante lo studio errore nell’accertamento della malattia (che può essere dovuto alla conoscenza dello stato di esposizione da parte del ricercatore) (bias di informazione) errore nella raccolta di informazioni (che può essere diversa tra esposti e non esposti o tra malati e non malati) (bias di informazione) non confrontabilità dei due gruppi

39. DISTORSIONE (Bias) - ERRORE SISTEMATICO Errore introdotto nel disegno, conduzione o analisi di uno studio, che ne altera i risultati. La conseguenza è un errore della stima di associazione tra esposizione e malattia. Studio con risultato falso positivo = viene messa in evidenza una relazione che non sussiste Studio con risultato falso negativo = non viene messa in evidenza una relazione che invece è presente

40. BIAS DI SELEZIONE Errore nella selezione dei partecipanti allo studio (i soggetti hanno una diversa probabilità di essere inclusi nello studio) Errore nell’accertamento della condizione di caso (malato) e di controllo (non malato) o nell’accertamento della condizione di esposizione o non esposizione

41. BIAS DI INFORMAZIONE Errore nelle informazioni ottenute sullo stato di malattia o sulla condizione di esposizione. I soggetti possono essere erroneamente inclusi nella categoria sbagliata (caso/controllo o esposti/non esposti). Il recall bias fa parte del bias di informazione

42. BIAS DI CONFONDIMENTO Errore dovuto alla presenza di una variabile di confondimento (fattore che confonde l’associazione fra due fenomeni generando una associazione statistica che non è una relazione causale, definita relazione spuria ) fumo caffè tumore al polmone

43. STUDIO TRASVERSALE un singolo gruppo di individui in cui: malattia ed esposizione di rischio sono misurati contemporaneamente si calcola la prevalenza della malattia, se i soggetti risultati ammalati presentano una maggiore esposizione al fattore sotto osservazione, questo diventa un possibile fattore di rischio per quella malattia misurazione istantanea del presunto fattore di rischio e della malattia su una popolazione o su un campione rappresentativo di essa Esempio: misurazione contemporanea in ogni soggetto di: colesterolo sierico obesità

44. Dalla combinazione fra esposizione e malattia si costruisce la TAVOLA DI CONTINGENZA RISCHIO RELATIVO : R.R. > 1 -> associazione probabile (malattia più frequente fra gli esposti) R.R. = 1 -> assenza di associazione (i tassi di prevalenza sono uguali) R.R. < 1 -> fattore di protezione (malattia più frequente fra i non esposti) b + d a + c c + d d c non espossti a + b b a esposti sani malati c/(c + d) a/(a + b) c (a + b) a (c + d) Tasso di prevalenza fra non esposti Tasso di prevalenza fra esposti

45. CARATTERISTICHE: scelta, definizione e dimensione del campione CAMPIONAMENTO: processo di selezione di una parte rappresentativa della popolazione allo scopo di determinare parametri o caratteristiche dell’intera popolazione

46. VANTAGGI: semplice, rapido, poco costoso permette di indagare su più fattori di rischio SVANTAGGI: non adatto per malattie rare non permette di dimostrare la sequenza temporale fra fattore di rischio e malattia sottorappresentazione dei casi di più breve durata

47. SCREENINGS Identificazione presuntiva di una malattia o anomalia in fase ancora asintomatica attraverso test condotti su gruppi di persone È un tipo di diagnosi precoce È un intervento di prevenzione secondaria Esempio: dosaggio della glicemia per identificare il diabete in fase asintomatica mammografia per la identificazione precoce del ca mammario

48. costituisce la base per il trattamento non costituisce la base per il trattamento più costoso meno costoso più preciso meno preciso a persone che presentano disturbi ben definiti applicato a persone apparentemente sane sul singolo individuo su gruppi di persone TEST DIAGNOSTICO TEST DI SCREENING

49. Lo SCREENING è volto ad individuare, in una popolazione apparentemente non colpita dalla malattia oggetto di studio, coloro che ne sono affetti, prima che la malattia si manifesti clinicamente obiettivo primario : modificare favorevolmente l’evoluzione naturale della malattia Il concetto di screening si basa sull’assunzione che la diagnosi precoce possa condurre ad un esito più favorevole, ad una prognosi migliore di quella che ci sarebbe stata se il trattamento fosse somministrato dopo l’insorgenza dei sintomi

50. Requisiti di un test di screening: poco costoso facile da somministrare accettabile per il paziente valido e riproducibile deve riguardare problemi sanitari diffusi nella popolazione bersaglio efficace (possibilità di individuare uno stadio presintomatico della malattia) efficiente (offrire un bilancio costi-benefici positivo) etico (che il vantaggio della diagnosi precoce sia stato dimostrato)

51. INTERPRETAZIONE TEST DIAGNOSTICI FP + VN VP + FN FN + VN VP + FP Vero Negativo (VN) Falso Negativo (FN) negativi Falso Positivo (FP) Vero Positivo (VP) positivi Risultato del test assente presente Malattia

52. SENSIBILITÀ : capacità di un test diagnostico di identificare correttamente le persone malate probabilità che un individuo malato sia correttamente diagnosticato come malato frazione dei veri positivi sul totale dei malati esempio: sensibilità del 90% = ogni 100 persone malate il test ne identifica correttamente 90, mentre gli altri 10 sono identificarti come sani (FALSI NEGATIVI) VP + FN VP

53. SPECIFICITÀ : capacità di un test diagnostico di identificare correttamente le persone sane probabilità che un individuo sano sia correttamente identificato come sano frazione dei veri negativi sul totale dei sani esempio: specificità del 90% = ogni 100 persone sane il test ne identifica correttamente 90, mentre gli altri 10 sono identificarti come malati (FALSI POSITIVI) VN + FP VN

54. POTERE PREDITTIVO POSITIVO (PPP) : probabilità che una persona che risulti positiva al test sia realmente malata frazione dei veri positivi sul totale dei positivi PPP è direttamente proporzionale alla PREVALENZA della malattia (nei programmi di screening) o PROBABILITÁ PRE-TEST di essere malato se si sta eseguendo un esame diagnostico ad un singolo individuo Cioè: A parità di sensibilità e specificità, più elevata risulta la percentuale dei malati sul totale della popolazione testata, più elevato risulta anche il PPP VP + FP VP

55. PREVALENZA: probabilità di un soggetto di essere malato prima dell’effettuazione del test diagnostico, definita come probabilità a priori o probabilità pre-test di malattia POTERE PREDITTIVO POSITIVO: probabilità che un soggetto sia affetto dalla malattia, stimata sulla base dei risultati del test, definita come probabilità a posteriori o probabilità post-test di malattia Più la malattia è rara, cioè più bassa è la prevalenza della malattia, più è basso il PPP e maggiore è il numero dei FP sul totale dei positivi al test

56. Per aumentare il PPP di un test diagnostico : sottoporre ad esami diagnostici soltanto persone per le quali esiste un sospetto clinico, cioè aumentare la probabilità pre-test di essere ammalati Per aumentare il PPP di un test di screening : applicare il test a malattie ad elevata prevalenza o selezionare gruppi di popolazione a più alto rischio di contrarre la malattia

57. I risultati del test diagnostico non sempre sono espressi in forma dicotomica (positivo/negativo), molti test forniscono risultati espressi attraverso una scala numerica continua . In questo caso sensibilità e specificità del test dipendono dal valore soglia scelto per discriminare i positivi dai negativi. Qualunque valore scelto come soglia discriminate tra positivi (malati) e negativi (non malati) comporta una certa quota di diagnosi errate: Falsi Negativi e Falsi Positivi

58. Sensibilità e Specificità spesso inversamente proporzionali: ↑ sensibilità ↓ valore soglia ↓ FN ↓ specificità - ↑ FP ↑ specificità ↑ valore soglia ↓ FP ↓ sensibilità - ↑ FN

60. Talvolta il valore soglia viene spostato verso sinistra o verso destra a seconda delle esigenze: verso sinistra quando interessa di più includere tutti i malati anche al costo di avere molti Falsi Positivi (es: quando la malattia è curabile); verso destra quando non si vuole etichettare troppe persone sane come malate ma al costo di perdere molti veri malati perchè identificati come sani (Falsi Negativi) (es: quando non esiste una terapia efficace per la malattia)

61. Test diagnostico con sensibilità 90% e specificità 90% alta prevalenza (o P.P.T.): bassa prevalenza (o P.P.T.): 1000 500 500 500 500 450 50 negativi 50 450 positivi risultato del test assente presente condizione di malattia 1000 990 10 901 99 900 1 negativi 90 9 positivi risultato del test assente presente condizione di malattia