Biostatistica per la ricerca clinica

La biostatistica rappresenta una delle grandi applicazioni della statistica e della matematica. L’ambito di competenza varia dalla biologia alla biotecnologia, dalla medicina alle scienze ambientali.

Più specificatamente, il compito dello statistico nel campo della ricerca clinica è di supportare i ricercatori per progettare, gestire, analizzare, interpretare e valutare gli studi sperimentali.

La natura risponde a leggi matematiche e fisiche: come comprendere il suo funzionamento?

Biostatistica per la ricerca clinica, cosa possiamo fare per te?

Lo scopo di uno studio di consulenza è quello di fornire ai ricercatori un punto di riferimento. Supportare i ricercatori nella risoluzione di tutte le problematiche quantitative che si presentano durante la ricerca biomedica è un compito complesso. La ricerca richiede dedizione e continuità, determinazione e voglia di non arrendersi. Richiede inoltre intuizione e capacità di mettersi in gioco ogni giorno.

Ciò significa che il lavoro, anche dello statistico, inizia nel momento in cui il ricercatore ha un progetto di indagine. Trovare una persona di fiducia, cioè professionalmente valida in ambito matematico e statistico, permette di condividere il progetto e capirne concretamente la fattibilità, con la sicurezza di conoscere il punto di vista di una persona qualificata ed esterna al problema.

Qual è la funzione di un matematico/statistico? Perché il supporto può migliorare la ricerca clinica?

Lo statistico/matematico è un soggetto con una visione poco concentrata sulla parte medica e più orientata alla soluzione quantitativa e complessiva del problema. I matematici sono infatti esperti nel campo del problem solving. Riescono cioè a progettare studi sperimentali e osservazionali ed analizzarne i risultati quantitativi; lavorano con ampia autonomia, assumendo responsabilità scientifiche e organizzative. In breve, il nucleo essenziale del lavoro di un matematico/statistico consiste nel dialogare con esperti di altri settori per proporre ed analizzare modelli mediante l’associazione di metodi matematici alle applicazioni concrete della medicina.

Collaborare insieme per ottenere un grande risultato

La biostatistica pertanto permette di creare una collaborazione tra  ricercatori nel campo medico da un lato e statistici/matematici dall’altro: ciò si realizza sin dalle prime fasi dell’impostazione della ricerca.

Ed allora, individuare la metodologia, archiviare i dati, scegliere lo strumento, leggere i risultati, tutto ciò non può essere una semplicistica applicazione di concetti statistici, ma, viceversa, una visione specifica ed univoca dell’oggetto che si sta indagando.

In questo modo si riesce a rispondere a domande tipo: Quali obiettivi si vogliono dimostrare? Cosa può misurare realmente uno specifico strumento statistico?

Biostatistica per la pubblicazione scientifica: perché avere un’analisi statistica attendibile?

Scopo di ogni lavoro di ricerca clinica è quello di avanzare nel campo delle scoperte per migliorare cure e trattamenti.

Ciò significa che ogni studio di biostatistica risponde all’esigenza di risolvere uno specifico problema. Pertanto condividere il proprio lavoro con l’intera comunità scientifica è passo necessario per la conoscenza e la comparazione dei risultati.

Da ciò deriva che ogni ricerca deve essere supportata da dati attendibili e statisticamente validi, sia nella parte numerica ed ancor prima, nella parte metodologica. Ciò permette di velocizzare il processo di pubblicazione, rispondendo in modo eccellente ai controlli e alle domande dei revisori.

Perché usare la biostatistica nella ricerca clinica?

La ricerca medica diventa ogni giorno più quantitativa. Da parte loro, la statistica e la matematica sono due materie sempre più coinvolte in questo ambito. Esse infatti evidenziano un elevato livello di indispensabilità nel programmare, eseguire ed interpretare gli studi clinici.

Si parla sempre più spesso di “pratica professionale basata sulle evidenze scientifiche”. Con ciò si vuole evidenziare come il trattamento e la prevenzione delle malattie, la promozione della salute e del benessere necessitano di evidenze scientifiche da interpretare in modo critico.

Basta aprire un qualsiasi articolo scientifico per scoprirne numeri e tecniche di statistica inferenziale. Anzi la statistica diviene spesso il cuore della stessa pubblicazione. I numeri sono infatti la conditio sine qua non per esprimere uno studio scientifico e la sua portata ed applicabilità.

Molti ricercatori arrivano alle loro conclusioni sulla base di un p-value significativo: ma lo strumento statistico che ha prodotto quel risultato è veramente idoneo a rispondere alla domanda di ricerca?

Tutti i risultati numerici sono validi?

Quanto è dannoso un risultato distorto? Martin Bland nella Prefazione del suo testo di Statistica Medica (edito da Apogeo), afferma che un uso cattivo della statistica porta a risultati fuorvianti e che “ciò può anche significare che i pazienti potrebbero essere stati esposti senza alcuna buona ragione a nuovi trattamenti potenzialmente dannosi“.

Ciò significa che un uso “distorto” della statistica (o della matematica) può condurre a risultati distorti, la cui pericolosità va oltre il mero errore numerico. Diceva Mark Twain che:

“Le statistiche sono come un lampione. Le possiamo usare per fare luce, ma non come l’ubriaco, che ci si appoggia.”

Mark Twain

Conclusione

Sono stati compiuti tanti progressi nel campo della medicina grazie all’uso della matematica e della statistica. Ma quanti progressi sono in corso in queste due ultime discipline? Adattare una formula matematica ad un progetto di ricerca non è infatti un mero “copia ed incolla” di un metodo. Si tratta invero di espandere e plasmare la parte medica e la parte quantitativa. Plasmare fino a quando i due mondi coincidono e si sovrappongono, spiegando il fenomeno di interesse.

I numeri supportano uno studio, ma non ne esprimono la sua perfezione. Un progetto di ricerca è “un’entità” nuova; qualcosa che prima non è stato trattato e di cui ora, si vuole capire il significato e farne luce. L’errore che i numeri possono identificare serve per comprendere quanto in uno studio si può dimostrare, ampliare, confutare o indagare.

Per questa via, statistico e medico collaborano per imparare dalle reciproche esperienze. Ampliano le proprie conoscenze sapendo che dalla loro capacità comunicativa ed adattativa dipende la riuscita di un progetto. Identificare una nuova teoria e dunque di una nuova cura è un lavoro che si conduce insieme, come buoni compagni di viaggio.


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