Docente
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SAMBUCINI VALERIA
(programma)
Il corso introduce le principali tecniche statistiche impiegate per la progettazione e l'analisi delle prove cliniche in ottica frequentista e bayesiana. In particolare ci si sofferma sui seguenti argomenti.
* Introduzione agli studi sperimentali (fattori sperimentali e sub-sperimentali, protocollo di studio, endpoint primari e secondari). Concetto di disegno sperimentale. Tipi di distorsione. Metodi di randomizzazione. Mascheramento dei trattamenti e uso del placebo. Violazioni del protocollo: principi Intention-To-Treat e Per-Protol. Fasi della sperimentazione clinica.
* Richiami delle procedure di stima intervallare e verifica delle ipotesi secondi gli approcci (i) frequentista (intervalli di confidenza e p-value) e (ii) Bayesiano (distribuzione a priori, distribuzione a posteriori, insiemi di credibilità e insiemi HPD, irrilevanza delle regole di arresto).
* Analisi di prove cliniche randomizzate in presenza di (i) dati normali; (ii) dati binari (problemi inferenziali per differenza tra i rischi, rischio relativo e odds ratio); (iii) dati di conteggio (problemi inferenziali per rapporti tra i tassi). Analisi della sopravvivenza: dati censurati, funzione di sopravvivenza, hazard function e cumulative hazard function. Procedure inferenziali per l'analisi di dati di sopravvivenza.
* Analisi bayesiana per dati normali e binari. Distribuzione a posteriori esatta per l'odds ratio. Valutazione della credibilità di risultati statisticamente significativi. Problemi predittivi. Scelta delle distribuzioni iniziali: metodi per (i) elicitare opinioni di esperti, (ii) costruire distribuzioni non-informative, scettiche ed entusiastiche e (iii) sintetizzare l'informazione passata (Power Priors).
* Scelta della numerosità campionaria. Metodi basati su stima intervallare: criteri frequentisti e Bayesiani (Average Coverage Criterion, Average Length Criterion, Worst Outcome Criterion, Length Probability Criterion). Metodi basati su funzioni di potenza frequentista condizionata . Applicazioni al caso di studi di uguaglianza, superiorità, non-inferiorità ed equivalenza (Two-One Sided Test). Metodi basati su funzioni di potenza Bayesiane (two-priors approach). Disegni a due stadi nella seconda fase delle prove cliniche: disegni di Simon (Optimal e Minimax), Single Threshold Design e versione predittiva. Monitoraggio di prove cliniche sequenziali (disegni frequentisti e Bayesiani).
Testo principale:
* D.J. Spiegelhalter, K.R. Abrams, J.P. Myles (2004). Bayesian Approaches to Clinical Trials and Health-Care Evaluation. Wiley.
Materiale fornito dal docente durante l'erogazione del corso: appunti integrativi teorici, slides lezioni e script con applicazioni pratiche con il software R.
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