Epidemiologia analitica

Mirella Pontello

Gli studi analitici

ed il fattore tempo

• Trasversali: fattore tempo assente, non si studia

una transizione tra salute e malattia

• Caso-controllo: retrospettivo , dalla malattia

all’indietro, cioè all’esposizione

• Per coorte: prospettivo, dalla esposizione/non

esposizione in avanti, all’insorgenza della

malattia

Studi trasversali

Prevalence study, survey,

cross-sectional study

Studi di prevalenza o trasversali (1)

Descrivono la condizione di salute/malattia ed i determinanti ad essa correlati nella popolazione o in

un campione di essa

in genere la prevalenza è rilevata in un momento definito (prevalenza puntuale)

altre volte fa riferimento ad un evento che accomuna la popolazione (prevalenza periodale).

Esempio: studiare la prevalenza delle malattie croniche in rapporto al grado di istruzione

Studi trasversali

FASI DI UNO STUDIO TRASVERSALE:

• definizione degli obiettivi

• identificazione della popolazione da studiare:

indagine a tutta la popolazione

su un campione casuale di popolazione

su gruppi specifici di popolazione (non random)

• scelta e definizione delle variabili da indagare

• definizione dei metodi di rilevazione (indagini strumentali,

interviste tramite questionari, ecc.)

• scelta e definizione delle tecniche di analisi statistica

• addestramento dei rilevatori

• studio pilota

• procedure di controllo e analisi dei dati (manuale di codifica

dei dati, registrazione dei dati, ecc.)

• valutazione dei risultati

Studi di prevalenza (2)

Sono studi a basso costo e rapidi, ma hanno due svantaggi:

– identificando nello stesso momento l’esposizione e gli effetti non possono studiare le relazione temporale tra causa ed effetto

– sono rappresentati soprattutto i casi a lungo decorso (selective survival bias)

sono indagini utili per

• conoscere la distribuzione di variabili e fattori di rischio nella popolazione

• valutare lo stato di salute della popolazione

• studiare la domanda-offerta di prestazioni sanitarie nella popolazione

tre esempi di studi di prevalenza

1. Malattie respiratorie croniche in una città del New Hampshire:

– Campione estratto utilizzando gli elenchi dell’anagrafe tributaria

– Invito ai 1261 soggetti selezionati ad effettuare gli esami per accertare

la presenza di tre situazioni patologiche: bronchite cronica, asma

bronchiale, pneumopatia ostruttiva

– Adesione del 95% dei soggetti campionati: intervista + esami diagnostici

– Risultati: maggiore prevalenza negli uomini rispetto alle donne e nei

fumatori ma assenza di relazione con le zone di residenza definite in

funzione dei livelli di inquinamento

2. Malattie cardiovascolari nella contea di Evans (Georgia)

– Campionamento casuale del 50% della popolazione residente di età

compresa tra 25 e 39 anni

– Il 92% delle 3377 persone selezionate sono state indagate (anamnesi,

visita, esami, ECG, RX torace)

– Risultati: solo per i maschi frequenza maggiore delle cardiopatie tra i

bianchi rispetto ai negri, ma i bianchi di classe sociale più bassa e più

frequentemente dediti a lavori implicanti un esercizio fisico avevano una

prevalenza di cardiopatia simile a quella dei negri

3.Prevalence of chronic diseases among physicians in Taiwan: a

population-based cross-sectional study

• OBJECTIVES: …in this study, we explored the prevalence of chronic diseases

among physicians and compared the probability of chronic diseases between

physicians and the general population using a population-based data set in Taiwan.

• STUDY DESIGN: A cross-sectional study.

• SETTING: Taiwan.

• PARTICIPANTS: Our study consisted of 1426 practising physicians and 5704

general participants.

• PRIMARY OUTCOME MEASURES:

We chose 22 chronic diseases from the Elixhauser Comorbidity index and nine

highly prevalent medical conditions in an Asian population for analysis. We used

conditional logistic regression analyses to investigate the OR and its corresponding

95% CI of chronic diseases between these two groups.

• RESULTS: The conditional logistic regression analyses showed that physicians

– had lower odds (OR <1) of peripheral vascular disorders, uncomplicated

diabetes, complicated diabetes, renal failure, liver diseases, and hepatitis B or C

– and higher odds (OR >1) of hypertension, hyperlipidaemia and asthma than

the general population.

Studi per coorte

Sinonimi:

studi di incidenza,

studi longitudinali

Studi di coorte

Scopo: definire il ruolo dei fattori di rischio nell’insorgenza della malattia

Come? Vengono selezionate persone sane esposte e non esposte al fattore di rischio; si seguono per un certo periodo di tempo(visite, interviste, …) e si determina l’insorgenza di casi nei due gruppi

Epidemiologia etiologica

Epidemiologia valutativa

Ambiti di applicazione

Studi di coorteSi definisce “coorte” un gruppo di soggetti sottoposti ad

osservazione che vivono un’esperienza comune

nell’arco di un tempo definito (es. i bambini nati

nello stesso anno e seguiti per un dato periodo)

Come vengono condotti gli studi per coorte:

• Definizione della popolazione in studio, che all’inizio dello

studio non deve presentare la malattia.

• La selezione può consistere in un campionamento casuale o

anche tener conto dell’esposizione ad un fattore sospetto;

in questo secondo caso occorre costruire una seconda

coorte non esposta

• Osservazione dei soggetti nel tempo (“follow-up”)

• Analisi dei dati

• Interpretazione dei risultati dello studio

Stima del rischio

Fattore di rischio

Situazione clinica

malati sani totale

Presente

(esposti)a b a+b

Assente

(non esposti)

c d c+d

totale a+c b+d a+b+c+d

Stima del rischio

Incidenza negli esposti (Ie)= a/a+b

Incidenza nei non esposti (Ine) = c/c+d

RISCHIO RELATIVO: RR = Ie/Ine

RISCHIO ATTRIBUIBILE: RA = Ie- Ine

RISCHIO RELATIVO

Risk ratio = rapporto tra rischi

•Indica di quante volte il rischio di un “esposto” è

maggiore di quello di un “non-esposto”

•Misura il beneficio che la rimozione del fattore

potrebbe portare al paziente

•Misura la forza dell’associazione tra fattore di rischio

e malattia

RISCHIO ATTRIBUIBILE

•Misura la quota del rischio assoluto (incidenza)

che può essere attribuita ad un fattore

•Definisce la quota di malattia dovuta al fattore nel

sottogruppo di popolazione “esposto”

•Identifica la quota di malati che si potrebbe

evitare con la rimozione del fattore di rischio

Epidemiologia analitica

Un esempio di studio coorte

• Fattore di rischio: Fumo di sigaretta

• Patologia: Tumore polmonare

• Popolazione: Medici

• Ricercatori: Doll & Hill

• Anno: 1954

• Durata: 20 anni

Studio Doll & Hill

Fumo e mortalità per Ca polmonare in uomini 55-69 anni.

(CDC, MMWR 1989)

mortalità nei fumatori: 191/105

mortalità nei non-fumatori: 8,7/105

RR: 191/8,7 = 22

RA: 191/105 – 8,7 /105 = 182,3/105

i fumatori hanno un rischio 22

volte maggiore dei non-fumatori di

morire per Ca polmonare

solo questo tasso è

da attribuire al fumo

(anche i non-fumatori

possono morire per

ca polmonare)

RISCHIO ATTRIBUIBILE %

Rischio attribuibile percentuale negli esposti

RA%(esposti):

RA% (esposti) =

Nell’esempio della slide precedente: 182,3/ 191 x 100 = 95,4%

I (esposti) – I (non esposti)

I (esposti)

%

Rischio Attribuibile nella popolazione

Rischio attribuibile nella popolazione (RAP)

È dato dalla differenza tra il rischio di malattia nella

popolazione totale e il rischio di malattia nel gruppo di

soggetti non esposti

Esempio: secondo i dati americani riportati da MMWR, 1989

l’incidenza del ca del polmone è = 72,5/105

l’incidenza nei non fumatori è = 8,7/105

Quindi RAP = 72,5/105 - 8,7/105 = 63,8/105

Si può calcolare anche il RAP% = 63,8/72,5% = 88%

RISCHIO ATTRIBUIBILE

utilizzato per stabilire le priorità in Sanità pubblica

Esempio:

Fumo e inquinamento atmosferico sono FR per Ca

polmonare. Ma:

RA (fumo) >>RA (inquinamento)

interventi per la prevenzione del ca

polmonare mirati prioritariamente alla

eliminazione del tabagismo

Esempi studi per coorte

1986: incidente di Chernobyl

(Ucraina)

La coorte indagata in Svezia

include la popolazione di

sette contee nel Nord della

Svezia con maggiore

ricaduta radioattiva

Increase of regional total cancer incidence in

north Sweden due to the Chernobyl accident?Study objective: Is there any epidemiologically visible influence on the cancer incidence

after the Chernobyl fallout in Sweden?

Design: A cohort study was focused on the fallout of caesium-137 in relation to cancer

incidence 1988–1996.

Setting: In northern Sweden, affected by the Chernobyl accident in 1986, 450 parishes were

categorized by caesium-137 deposition: ,3 (reference), 3–29, 30–39, 40–59, 60–79, and 80–

120 kiloBecquerel/ m2.

Participants: All people 0–60 years living in these parishes in 1986 to 1987 were identified

and enrolled in a cohort of 1.143.182 persons. In the follow up 22.409 incident cancer cases

were retrieved in 1988–1996. A further analysis focused on the secular trend.

Main results: Taking age and population density as confounding factors, and lung cancer

incidence in 1988–1996 and total cancer incidence in 1986–1987 by municipality as proxy

confounders for smoking and time trends, respectively, the adjusted relative risks for the

deposition categories were 1.00 (reference,3 kiloBecquerel/m2), 1.05, 1.03, 1.08, 1.10, and

1.21. The excess relative risk was 0.11 per 100 kiloBecquerel/m2 (95% CI 0.03 to 0.20).

Considering the secular trend, directly age standardized cancer incidence rate differences

per 100 000 person years between 1988 to 1996 and the reference period 1986–1987, were

30.3 (indicating a time trend in the reference category), 36.8, 42.0, 45.8, 50.1, and 56.4. No

clear excess occurred for leukaemia or thyroid cancer.

Conclusions: Unless attributable to chance or remaining uncontrolled confounding, a

slight exposure related increase in total cancer incidence has occurred in northern

Sweden after the Chernobyl accident.

(J Epidemiol Community Health 2004;58:1011–1016)

A Cohort Study of Thyroid Cancer and Other Thyroid

Diseases After the Chernobyl Accident: Thyroid Cancer

in Ukraine Detected During First Screening

Background: The Chernobyl accident in 1986 exposed thousands of people to radioactive iodine isotopes,

particularly 131I; this exposure was followed by a large increase in thyroid cancer among those exposed as

children and adolescents, particularly in Belarus, the Russian Federation, and Ukraine. Here we report the

results of the first cohort study of thyroid cancer among those exposed as children and adolescents following

the Chornobyl accident.

Methods: A cohort of 32 385 individuals younger than 18 years of age and resident in the most heavily

contaminated areas in Ukraine at the time of the accident was invited to be screened for any thyroid

pathology by ultrasound and palpation between 1998 and 2000; 13 127 individuals (44%) were actually

screened. Individual estimates of radiation dose to the thyroid were available for all screenees based on

radioactivity measurements made shortly after the accident and on interview data. The excess relative risk

per gray (Gy) was estimated using individual doses and a linear excess relative risk model.

Results: Forty-five pathologically confirmed cases of thyroid cancer were found during the 1998–2000

screening. Thyroid cancer showed a strong, monotonic, and approximately linear relationship with individual

thyroid dose estimate (P<.001), yielding an estimated excess relative risk of 5.25 per Gy (95% confidence

interval [CI] = 1.70 to 27.5). Greater age at exposure was associated with decreased risk of radiation-related

thyroid cancer, although this interaction effect was not statistically significant. Conclusion: Exposure to

radioactive iodine was strongly associated with increased risk of thyroid cancer among those

exposed as children and adolescents. In the absence of Chernobyl radiation, 11.2 thyroid cancer cases

would have been expected compared with the 45 observed, i.e., a reduction of 75% (95% CI = 50% to 93%).

The study also provides quantitative risk estimates minimally confounded by any screening effects. Caution

should be exercised in generalizing these results to any future similar accidents because of the potential

differences in the nature of the radioactive iodines involved, the duration and temporal patterns of exposures,

and the susceptibility of the exposed population.

Solid cancer incidence and low-

dose-rate radiation exposures in

the Techa River cohort: 1956–

2002

International Journal of Epidemiology 2007; 36(5):1038-1046

Coorte di Techa River: lo studio è continuato….

Solid Cancer Incidence in the Techa River Incidence Cohort: 1956-2007.

Abstract Previously reported studies of the Techa River Cohort have established associations between

radiation dose and the occurrence of solid cancers and leukemia (non-CLL) that appear to be

linear in dose response. These analyses include 17,435 cohort members alive and not known

to have had cancer prior to January 1, 1956 who lived in areas near the river or Chelyabinsk

City at some time between 1956 and the end of 2007, utilized individualized dose estimates

computed using the Techa River Dosimetry System 2009 and included five more years of

follow-up. The median and mean dose estimates based on these doses are consistently

higher than those based on earlier Techa River Dosimetry System 2000 dose estimates. This

article includes new site-specific cancer risk estimates and risk estimates adjusted for

available information on smoking. There is a statistically significant (P = 0.02) linear trend in

the smoking-adjusted all-solid cancer incidence risks with an excess relative risk (ERR) after

exposure to 100 mGy of 0.077 with a 95% confidence interval of 0.013-0.15. Examination of

site-specific risks revealed statistically significant radiation dose effects only for cancers of the

esophagus and uterus with an ERR per 100 mGy estimates in excess of 0.10. Esophageal

cancer risk estimates were modified by ethnicity and sex, but not smoking. While the solid

cancer rates are attenuated when esophageal cancer is removed (ERR = 0.063 per 100

mGy), a dose-response relationship is present and it remains likely that radiation exposure

has increased the risks for most solid cancers in the cohort despite the lack of power to detect

statistically significant risks for specific sites.

Coorte di Techa River: lo studio è continuato….

Breast cancer incidence following low-dose rate environmental

exposure: Techa River Cohort, 1956-2004.

Abstract

In the 1950s, the Mayak nuclear weapons facility in Russia discharged liquid

radioactive wastes into the Techa River causing exposure of riverside

residents to protracted low-to-moderate doses of radiation. Almost 10,000

women received estimated doses to the stomach of up to 0.47 Gray (Gy)

(mean dose=0.04 Gy) from external gamma-exposure and (137)Cs

incorporation. We have been following this population for cancer incidence

and mortality and as in the general Russian population, we found a significant

temporal trend of breast cancer incidence. A significant linear radiation dose-

response relationship was observed (P=0.01) with an estimated excess

relative risk per Gray (ERR/Gy) of 5.00 (95% confidence interval (CI), 0.80,

12.76). We estimated that approximately 12% of the 109 observed observed

cases could be attributed to radiation.

Studi caso-controllo(detti anche retrospettivi)

Scopo: stabilire la correlazione tra esposizione e insorgenza della patologia

Come? Il criterio di selezione dei due gruppi è la presenza/assenza di malattia (= malati e controlli); si indaga sulle precedenti esposizioni al/ai fattore/i di rischio

Selezione dei casi e controlli

I “casi” devono essere precisamente definiti (preferire criteri “oggettivi”)

I “controlli” sono soggetti aventi caratteristiche simili ai casi (per età, sesso, …)

Il rapporto non è necessariamente 1:1

Stima del rischio

gruppo

Fattore di rischio

casi controlli

Presente

(esposti)a b

Assente

(non esposti)c d

a+c b+d

Stima del rischio

Negli studi caso-controllo non è possibile calcolare l’incidenza (né Ie né Ine)

si calcola l’odd ratio (stima del RR)

OR = ad/bc

Odds di un evento = rapporto tra la probabilità del

verificarsi e la probabilità del non verificarsi

dell’evento stesso

ORSpiegazione:

(P = probabilità)

P dell’esposizione nei casi = a/a+c

P della non esposizione nei casi = c/a+c

Quindi l’Odds dell’esposizione nei casi è:

a/a+c c/a+c = a/c

Analogamente l’Odds dell’esposizione nei controlli:

b/b+d d/b+d = b/d

Quindi si può calcolare

il rapporto tra gli Odds o Odds Ratio (OR):

OR= a/c b/d =a x d

b x c

Epidemiologia analitica

Studio caso-controllo: fonte dei CASI

• Indagini di prevalenza fatte sulla popolazione dai

quali risultano casi di malattia in esame. (Istat)

• Registri

• Casistiche ospedaliere (le più usate)

• Casistiche medicina di base (malattie frequenti)

Epidemiologia analitica

Studi caso-controllo: scelta dei CONTROLLI

• Individuare soggetti che forniscano un adeguatotasso di risposta.

• Ridurre al minimo il problema “memoria”.

• Effettuare eventualmente test di “screening” cheescludono una patologia in corso.

• Fonti: controlli ospedalieri, controlli di vicinato,controlli di popolazione.

Epidemiologia analitica

Caratteristiche dei Controlli Ospedalieri

• Identificati facilmente

• Disponibili rapidamente

• Minori problemi relativi alla memoria

• Maggiore disponibilità a collaborare

Da considerare tuttavia che sono malati (perpatologia diversa da quella indagata dallo studio): laloro esposizione può non riflettere quella dellapopolazione generale. Si può avere una diluizione ouna amplificazione spuria dell’effetto. Si consiglia diescludere malattie associate al fattore di esposizione.

Esempi studi caso-controllo

Shift work and colorectal cancer risk in the MCC-

Spain case-control study.(Scand J Work environ Health 2017 Mar 2)

AbstractObjectives Shift work that involves circadian disruption has been associated with a higher cancer

risk. Most epidemiological studies to date have focused on breast cancer risk and evidence for

other common tumors is limited. We evaluated the risk for colorectal cancer (CRC) in relation to

shift work history in a population-based case-control study in Spain. Methods This analysis

included 1626 incident CRC cases and 3378 randomly selected population controls of both sexes,

enrolled in 11 regions of Spain. Sociodemographic and lifestyle information was assessed in face-

to-face interviews. Shift work was assessed in detail throughout lifetime occupational history. We

estimated the risk of colon and rectal cancer associated with rotating and permanent shift work

(ever, cumulative duration, age of first exposure) using unconditional logistic regression analysis

adjusting for potential confounders. Results Having ever performed rotating shift work (morning,

evening and/or night) was associated with an increased risk for CRC [OR 1.22], as compared to

day workers. Having ever worked permanent night shifts (≥3 nights/month) was not associated

with CRC risk (OR 0.79). OR increased with increasing lifetime cumulative duration of rotating shift

work (P-value for trend 0.005) and were highest among subjects in the top quartiles of exposure

(3 rdquartile, 20-34 years, OR 1.38, 95%CI 1.06-1.81; 4 thquartile, ≥35 years, OR 1.36, 95% CI

1.02-1.79). Conclusions These data suggest that rotating shift work may increase the

risk of CRC especially after long-term exposures.

Un’applicazione degli studi caso-controllo in

sanità pubblica:

focolai epidemici di origine alimentare

N.B. nelle epidemie la frequenza degli eventi viene

definita come: tasso di attacco (TA)

TA = % di persone esposte che manifestano la

malattia

S.Napoli in Lombardia: caso-controllo

Identificazione di potenziali fattori di rischio per i casi di infezione

da Salmonella enterica subsp enterica sierotipo Napoli

attraverso uno studio caso-controllo nidificato condotto in

Regione Lombardia

Materiali e metodi:

come fonte informativa sono state utilizzate le inchieste

epidemiologiche svolte in seguito alla segnalazione di casi di

infezione da S. Napoli e da sierotipi non-Napoli (maggio 2004-

dicembre 2005). A questo scopo è stato disegnato uno studio

caso-controllo, nidificato su coorte prospettica. Sono stati definiti

casi i soggetti affetti da salmonellosi notificati in Lombardia con

esame colturale positivo per Salmonella sierotipo Napoli e

controlli i soggetti affetti da salmonellosi accertata con

isolamento di un sierotipo non-Napoli.

S.Napoli in Lombardia: caso-controllo

Variabili Casi Controlli totale OR (IC 95%) p

Acque

Non esposto 39 (5.98) 613 (94.02) 652 1

Pozzi, sorgenti e

fontane5 (5.26) 90 (94.74) 95 0.60 (0.18-2.03) 0.4069

Altre acque

superficiali8 (25.00) 24 (75.00) 32 3.82 (1.03-14.19) 0.0453

Contatto con

animali

Non esposto 20 (4.55) 420 (95.45) 440 1

Animali domestici 28 (10.49) 239 (89.51) 267 3.22 (1.28-8.10) 0.0129

Animali selvatici e

d’allevamento10 (8.06) 114 (91.94) 124 0.97 (0.24-3.86) 0.9619

Altri animali 6 (10.71) 50 (89.29) 56 3.99 (0.89-17.84) 0.0698

Esposizioni

Ambientali

Non esposto 22 (4.93) 424 (95.07) 446 1

Nuoto e

immersioni5 (14.71) 29 (85.29) 34 1.07 (0.21-5.46) 0.9329

Pranzi all’aperto 6 (8.70) 63 (91.30) 69 2.82 (0.94-8.45) 0.0639

Campeggio/

vicinanza

acque/vela-

canoa/pesca

7 (15.22) 39 (84.78) 46 3.88 (1.15-13.05) 0.0287

Consumo

alimenti

Fonte sconosciuta 52 (7.06) 685 (92.94) 737 1

Fonte sospetta o

conosciuta15 (6.64) 211 (93.36) 226 0.99 (0.38-2.59) 0.9799

Un esempio di epidemia

“foodborne”

Salmonella Harford negli USA, 1995

alimenti

consumati

casi

(= malati)controlli TA* OR

succo

d’arancia

esposti

non esposti

31

1

43

37

97

545.2 a

waffles esposti

non esposti

16

14

26

55

53

324,9

gelato esposti

non esposti

25

6

65

14

81

821.0

*TA = tasso d’attacco

Coorte e caso-controllo: vantaggi e svantaggi

Caso-controllo Coorte

Breve durata Tempi lunghi

Spesa limitata Spesa elevata

Adatto per le malattie rare Adatto per malattie frequenti

Difficoltà di scelta del gruppo controllo

Il controllo fa parte della stessa coorte

Non è necessario che i soggetti siano consenzienti

Tutti i soggetti sono (di regola) volontari

Scarsa attendibilità delle informazioni riferite al passato

Dati attendibili, raccolti in tempo reale

N° soggetti limitato – non perdite N° elevato di soggetti – rischio di perdite

Non permette il calcolo dell’incidenza

Permette di calcolare l’incidenza

Il RR è stimato in modo approssimativo

Si calcola il RR (e il RA)

Studi osservazionali- opportunità -

Descrittivo Trasversale Caso-

controllo

Coorte

Malattia

rara++++ - ++++ -

Causa rara ++ - - ++++

Effetti

multipli+ ++ - ++++

Misura

incidenza- - - ++++

Relazioni

temporali++ - - ++++

Studi osservazionali- problemi -

Descrittivi Trasversali Caso-

controllo

Coorte

Bias

selezione

basso basso ALTO basso

Bias

ricordo

basso ALTO ALTO basso

Perdita al

follow-up

basso basso basso ALTO

Tempo

richiesto

basso medio medio ALTO

Costo basso medio medio ALTO

Studi sperimentali

Scopo: verifica di efficacia di interventi terapeutici

(studi di interesse clinico) o di prevenzione.

Lo studio si definisce sperimentale controllato

quando è previsto accanto al gruppo che riceve la

sperimentazione anche un gruppo di controllo o

riferimento:

• studi clinici randomizzati controllati (oggetto:

interventi su soggetti malati)

• studi randomizzati controllati di popolazione

(oggetto: interventi di prevenzione nella

popolazione)

un campo di applicazione di studi

randomizzati di popolazione:

lo studio dell’efficacia di un

vaccino

Efficacia vaccinale (EV)

Persone suscettibili sono randomizzate in due gruppi ai

quali è somministrato:

il vaccino o un placebo (= controlli)

I soggetti vaccinati e i controlli sono seguiti per determinare

l’incidenza che può essere anche definita tasso di

attacco (attack rate: AR)

I = AR =

EV =

Numero persone malate

Numero persone esposte alla malattia

AR (non vaccinati) – AR (vaccinati)

AR (non vaccinati)

Esempio: Vaccino Salk – field trial Francis T et al 1955

Soggetti arruolati

Area placebo: 1.829.916

200.745 IPV

201.229 placebo

Area osservata: 1.080 680

221.998 IPV

725.173 controlli

Area placebo: area in

cui ai soggetti

selezionati è stato

somministrato o il

vaccino o il placebo

Area osservata: area in

cui sono stati

selezionati soggetti da

vaccinare, messi a

confronto con tutta la

popolazione

Vaccino Salk – field trial: risultatiFrancis T et al 1955

• Dopo 7.5 mesi: 1103 casi di poliomielite

• Area placebo: incidenza (per 100 000)

– IPV: 28

– Placebo: 71

• Area osservata: incidenza (per 100 000)

– IPV: 25

– Controlli: 54

EFFICACIA VACCINALE

Nei trial randomizzati sul campo:

EV = (TA non vacc – TA vacc ) / TA non vaccinati

Negli studi caso-controllo:

EV = 1 - TA vacc / TA non vacc = 1 – RR 1 - OR

Un altro esempio:

il vaccino anti-zoster

Un altro esempio:

il vaccino anti-zoster

La costruzione dello studio

Un altro esempio:

il vaccino anti-zoster

Risultati