Glossario Statistico

(NNH) - Numero di pazienti che devono essere trattati per osservare un effetto avverso in più nei confronti del trattamento di controllo.

NNH = 1/ARI.

L’NNH è una misura del danno che può essere indotto da un trattamento e indica il numero di pazienti che devono ricevere uno specifico trattamento (per esempio un nuovo farmaco) anziché il trattamento di controllo perché uno di loro abbia un effetto avverso.
Si consideri per esempio l’uso di un antibiotico nell’otite media acuta in età pediatrica supponendo che si abbiano effetti avversi (vomito diarrea o la comparsa di un rash cutaneo) nel 9% dei trattati e nell’1% dei non trattati. La differenza del rischio assoluto è: 0.09-0.01=0.08 con NNH 1/0.08=12. In altri termini su 100 bambini trattati 8 pazienti in più manifesteranno vomito diarrea o la comparsa di un rash cutaneo (100:8= circa 12). Non è ovviamente possibile sapere in anticipo quali dei 100 bambini manifesteranno questi effetti collaterali.
L’NNH è un indicatore terapeutico dei trattamenti: maggiore è il suo valore più sicuro è quel trattamento e viceversa.

(NNT) - L’NNT è una misura dell’efficacia di un trattamento e indica il numero di pazienti che devono ricevere uno specifico trattamento (per esempio un nuovo farmaco) anziché il trattamento di controllo perché uno di loro ne tragga beneficio.

NNT = 1/ARR.

L’NNT è un indice indiretto dell’efficacia dei trattamenti: più piccolo è il suo valore maggiore è l’efficacia di quel trattamento e viceversa. Un NNT di 2 o 3 vorrebbe dire che basta trattare 2 o 3 pazienti perché 1 ne tragga beneficio situazione assolutamente auspicabile ma purtroppo rara.
Si consideri per esempio l’uso di un antibiotico nell’otite media acuta in età pediatrica valutata in base alla persistenza del dolore tra il secondo e il settimo giorno di malattia supponendo che la persistenza del dolore si verifichi nel 14% dei non trattati e nel 9% dei trattati. La differenza del rischio assoluto è: 0.14-0.09=0.05 con NNT 1/0.05=20. In altri termini su 100 bambini trattati 86 sarebbero stati liberi dal dolore anche senza trattamento (remissione spontanea) 9 avrebbero ancora dolore nonostante l’assunzione dell’antibiotico e 5 soltanto starebbero meglio grazie al trattamento (100:5=20). Non è ovviamente possibile sapere in anticipo quali dei 100 bambini entreranno fra i 5 fortunati bisogna dunque trattarli tutti e 100.

E' un termine intraducibile in italiano che deriva dal mondo delle scommesse. È una misura della frequenza con cui si presenta un fenomeno un evento una caratteristica. Esprime il rapporto tra la probabilità che un evento si verifichi rispetto alla probabilità che esso non si verifichi (variabili binarie o dicotomiche come per esempio maschi/femmine esposti/non esposti malati/non malati positivi/negativi a un test presenza/assenza di una complicanza).
   - se è superiore a 1 è più probabile che avvenga il successo (rispetto al non successo);
   - se è inferiore a 1 viceversa è più probabile che avvenga l’insuccesso;
   - se è uguale a 1 i 2 eventi hanno la stessa probabilità;
In caso di eventi rari l’odds ha un valore molto vicino a quello della corrispondente probabilità.

(OR) - E' dato dal rapporto tra 2 odds .
    - Se il valore dell’ odds ratio è superiore a 1 significa che la probabilità che si verifichi l’evento considerato (per esempio una malattia) in un gruppo (per esempio tra gli esposti) è superiore rispetto a quella di un altro gruppo (per esempio tra i non esposti).
    - Significato opposto ha un valore inferiore a 1 (riduzione di rischio legato all’esposizione).
    - Se il valore è pari a 1 significa che non vi è differenza tra i gruppi.
In caso di eventi rari l’ odds ratio ha un valore molto vicino a quello del rischio relativo.
L’ odds ratio è una misura particolarmente utile negli studi caso-controllo come stima del rischio relativo che in questo tipo di studi non può essere misurato direttamente.

Termine generico con cui si indica eguaglianza di una qualche quantità di interesse in campioni o popolazioni diverse.

Vedi Odds ratio.

Variabile in cui i valori consentono di ordinare un insieme di individui sulla base della modalità con cui si presentano.
L’esempio può essere dato dalle classi elementari (I II III IV e V) oppure da scale di dolore (lieve moderato medio intenso forte fortissimo).

Studio nel quale il ricercatore ha scarso o nullo controllo degli eventi e nel quale la relazione tra fattori di rischio ed insorgenza di malattia è studiata senza la possibilità di un intervento attivo.
Le inchieste e la maggior parte degli studi epidemiologici sono osservazionali.

Una singola osservazione che ha una influenza sproporzionata su uno o più aspetti della stima di un parametro in particolare nel caso dell’uso dei coefficienti di regressione.
Un outlier spesso rappresenta una osservazione influente.

Vedi dati troncati.

Variabile di risposta.

Osservazione che appare deviare notevolmente dall’insieme delle altre osservazioni fra le quali è inclusa.
Una osservazione estrema può esprimere un’anomalia nella modalità di manifestarsi della variabile nel soggetto considerato ma può anche dipendere da un errore materiale di misura o di registrazione del dato.

Vedi probabilità .

Esprime la probabilità di ottenere i risultati osservati o più estremi ancora nel caso sia vera l’ipotesi nulla.
Se il valore di P è inferiore al livello prefissato di alfa (per esempio P trattamento) altrimenti la si accetta (attribuendo le differenze osservate al caso).

Studio randomizzato con almeno 2 gruppi di soggetti ognuno dei quali riceve solitamente un solo trattamento.