Introduzione alla Statistica e Probabilità

<p>Deve essere casuale. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Lanciare una moneta. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Trattamenti sperimentali e standard. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Devono avere un rischio minore rispetto al potenziale beneficio. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Per garantire l'affidabilità dei risultati. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Utilizzare le migliori evidenze disponibili (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Una singola causa è sufficiente per una patologia (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Sperimentazione clinica (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Quando si ha una base razionale e dati già raccolti (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Confrontare i dati con quelli storici (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Aumentare la probabilità di successo (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Si concentra sui metodi per test diagnostici (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Una motivazione e dati a sostegno del trattamento (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Fattori di confondimento esterni al trattamento (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Dividere l'area in più parti e applicare trattamenti differenti (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Minimizza i fattori di confondimento sconosciuti (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Può distribuire gli eventi in maniera sbilanciata (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Le scelte personali dell'operatore (C)</p> Signup and view all the answers

<p>L'umidità di una specifica parte del terreno (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Classificare e descrivere i dati di un collettivo (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Separare e organizzare i dati conosciuti prima di randomizzare (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Distribuisce i trattamenti in modo casuale e bilanciato (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Esporta informazioni da un campione a una popolazione più ampia (A)</p> Signup and view all the answers

<p>L'insieme di tutti i possibili casi (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Ogni evento è il risultato della somma di più fattori (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Il vento che spinge un tizzone verso una tenda (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Un gruppo di fattori che portano a un risultato comune (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Misurare l'incertezza e valutare le possibilità (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Si interessa sia ai dati che alle loro interpretazioni (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Affidarsi al caso per evitare decisioni soggettive (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La media dei trattamenti può essere sbilanciata (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Impone un numero fisso di zolle per ciascun trattamento (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Le zolle non possono più essere scelte casualmente (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Allocare soggetti in base a caratteristiche specifiche come il sesso (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Migliora la rilevanza dei risultati separando i gruppi omogenei (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Analizzare l'effetto del latte sulla crescita dei bambini (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Può portare a una maggiore dipendenza dai dati precedenti (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Consente di verificare l'efficacia del trattamento. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Differenze storiche e diagnostiche tra i pazienti. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Pazienti di diversi ospedali trattati con metodi diversi. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Differenze non pertinenti tra i gruppi di pazienti. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Le procedure possono variare creando confusione. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Tecniche diagnostiche obsolete. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Testare un nuovo trattamento per scoprire effetti sconosciuti. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Pazienti che ricevono trattamenti diversi da quelli sperimentali. (D)</p> Signup and view all the answers

Analisi e classificazione dei dati per descrivere un gruppo o collettivo di dati.

Studio di fenomeni complessi partendo da un campione per estendere le conclusioni a un insieme più ampio.

Eventi che richiedono più di una singola misurazione per essere studiati

Insieme di tutti i possibili risultati di un evento, considerata come limite della conoscenza.

Limite della nostra conoscenza riguardo ai possibili risultati di un evento.

Un insieme di fattori che, insieme, producono un effetto ma non sono l'unica combinazione possibile.

Cause che, prese singolarmente, non sono in grado di determinare un effetto, ma insieme lo causano.

Parte di un insieme più ampio di dati, utilizzato per studiare l'insieme più ampio.

Un nuovo trattamento, ancora in fase di studio, per cui non tutte le informazioni sono ancora note.

Assegnazione dei pazienti a diversi trattamenti in modo casuale, per evitare pregiudizi.

Fattori che possono influenzare i risultati di uno studio oltre al trattamento in esame.

Metodo di assegnazione casuale dei pazienti a gruppi di trattamento.

Il trattamento già stabilito e riconosciuto efficace per una determinata condizione.

Rapporto tra il potenziale rischio di un trattamento e il beneficio atteso per il paziente.

Introduzione di fattori non dovuti al trattamento nella valutazione complessiva dei risultati.

Considerazione delle preferenze individuali dei pazienti riguardo al tipo di trattamento.

Approccio medico che si basa sulle migliori evidenze scientifiche disponibili per la presa di decisioni cliniche.

Insieme di linee guida per la buona conduzione di studi clinici sperimentali.

Linee guida per la valutazione di nuove procedure diagnostiche.

Linee guida per la valutazione di studi osservazionali

Per la valutazione di modelli prognostici e diagnostici basati su cause multiple

Motivazione scientifica e dati precedenti (in vivo o in vitro) che supportano l'efficacia di un nuovo trattamento rispetto a quelli già conosciuti.

Valutazione dell'efficacia di un nuovo trattamento confrontando i risultati con quelli di un gruppo di controllo (pazienti trattati in precedenza).

Gruppo di pazienti trattati in precedenza, usati come punto di riferimento per valutare l'efficacia di un nuovo trattamento sperimentale.

È necessario confrontare i dati dei pazienti trattati con quelli di controllo per valutare l'efficacia del trattamento.

Differenze tra i pazienti trattati e di controllo che non sono dovute al trattamento stesso.

Utilizzo di ospedali differenti per i gruppi sperimentale e di controllo, creando un possibile effetto confondente.

La diversità nei criteri diagnostici (oggi più precisi) può cambiare i risultati di studi su pazienti a confronto.

Un errore sistematico che può distorcere i risultati di uno studio.

Variabili esterne al trattamento che possono influenzare i risultati, rendendoli imprecisi.

Un esempio di fattore di confondimento, perché può influenzare la crescita delle piante.

Tecnica per controllare l'esposizione solare, assegnando trattamenti diversi in aree diverse.

Variabili esterne al trattamento, non identificate che possono influenzare il risultato.

Procedura casuale per assegnare i trattamenti alle diverse unità sperimentali, minimizzando i fattori di confondimento sconosciuti.

Influenza dei giudizi soggettivi dell'esperimento sui risultati, portando a dati non affidabili.

Metodo di randomizzazione che può talvolta distribuire gli eventi in maniera sbilanciata.

Significa che la randomizzazione non ha distribuito correttamente le unità sperimentali nei diversi gruppi.

Differenza significativa nel numero di unità sperimentali assegnate a ciascun trattamento in un esperimento randomizzato.

Metodo di randomizzazione in cui si impongono limiti, come il numero fisso di unità sperimentali per ciascun trattamento.

La casualità diminuisce in quanto le unità successive vengono assegnate ad un trattamento di conseguenza al precedente

Un approccio randomizzato che divide le unità sperimentali in gruppi (strati) prima di assegnarle ai trattamenti.

Divisione delle unità sperimentali in sottogruppi (strati) in base a caratteristiche comuni, come il sesso, per migliorare l'equilibrio.

Studi sperimentali utilizzati per valutare l'efficacia di un trattamento, in cui i partecipanti sono assegnati casualmente a gruppi di trattamento o controllo.

Un metodo di assegnazione casuale dei trattamenti a diverse unità sperimentali, evitando scelte soggettive.