Biostatistica applicata all’ODF
Introduzione :
La statistica è diventata una disciplina essenziale in campo medico per la ricerca clinica e di base.
Si riscontra spesso durante la consultazione dei riferimenti bibliografici, da qui la necessità di comprendere ed eventualmente criticare il valore delle opere proposte.
Se l’ortodontista stesso deve intraprendere uno studio in cui sono coinvolte le statistiche, deve essere in grado di accertarsi di aver compreso ciò che lo statistico gli sta fornendo e di verificare che quest’ultimo lo abbia compreso correttamente.
- 1. Definizione:
La biostatistica è una disciplina che utilizza metodi statistici per risolvere problemi di biologia e medicina.
Svolge un ruolo importante nella raccolta, nell’analisi e nell’interpretazione dei dati sanitari per migliorare la comprensione delle malattie e lo sviluppo di nuovi trattamenti.
Biostatistica applicata all’ODF
- 2. Concetti di base:
- Popolazione : è l’insieme di tutti gli individui per i quali si cerca di determinare una o più caratteristiche; ogni individuo è distinto dagli altri. , molto spesso la popolazione è numerosa.
- L’individuo : detto anche elemento o unità statistica, è l’entità elementare di base osservata dallo statistico. Può trattarsi di una persona, di un’unità biologica o anatomica (paziente, arcata dentaria, orecchio, ecc.) .
- Campione : è un sottoinsieme di dimensione finita di una popolazione, una frazione della popolazione studiata di dimensioni deliberatamente ridotte. Affinché i risultati siano generalizzabili alla popolazione statistica, il campione deve essere rappresentativo di quest’ultima.
- Campione rappresentativo : è un campione la cui composizione è coerente con quella della popolazione; deve rifletterne fedelmente la composizione e la complessità. Il modo più semplice per formare un campione rappresentativo è selezionare casualmente i soggetti del campione dalla popolazione.
- La variabile (caratteristica) : a differenza di una costante, una caratteristica che ha lo stesso valore per tutti gli individui, una variabile ha necessariamente più di una modalità. Può essere: quantitativa (Angle SNA, morso profondo, ecc.) o qualitativa (deglutizione atipica).
- Le modalità : sono le diverse categorie che una variabile può presentare.: Il sesso è una variabile con due modalità, maschile e femminile, “variabili dicotomiche” perché sono del tipo “dell’una o dell’altra”. Mentre le variabili con più di due categorie, come ad esempio “gruppo sanguigno”, sono dette multicotomiche.
- 3. Statistiche descrittive:
- Definizione :
Si tratta di un insieme di strumenti per descrivere e analizzare fenomeni che possono essere contati e classificati; il suo scopo è descrivere e non spiegare .
Permette di raccogliere dati e di inserirli in tabelle o grafici , di sintetizzare, elaborare e interpretare le informazioni raccolte per facilitarne la conoscenza.
- Le variabili:
3.2.1 Variabili qualitative:
Le variabili qualitative sono variabili non misurabili , non hanno valore numerico, i loro valori sono qualità, sono espressi in parole.
Distinguiamo:
- Variabili qualitative nominali : (gruppo sanguigno, sesso, colore degli occhi.).
- Variabili qualitative ordinali : possono essere classificate in ordine ascendente o discendente (livello di istruzione: bac+3, bac+4, bac+5, ecc.).
3.2.2 Variabili quantitative:
Le variabili quantitative sono misurabili e sono caratterizzate da valori numerici. Distinguiamo:
- Variabile quantitativa continua : ha un numero infinito di valori possibili, tra due valori distinti esiste sempre un possibile valore intermedio. Ciò vale per tutte le variabili che misurano grandezze fisiche: altezza, peso, età, ecc.
- Variabile quantitativa discreta (discontinua) : ha un numero finito o numerabile di valori possibili, questi valori sono distinti e separati, non è possibile alcun valore intermedio. Esp: numero di denti sull’arcata, frequenza cardiaca.
- Rappresentazione di una serie statistica:
3.3.1 Rappresentazione tabellare:
Una tabella viene utilizzata per presentare un insieme di dati in forma aggregata e sintetica. Deve essere semplice , deve contenere tutte le informazioni necessarie alla sua comprensione, deve essere sufficiente di per sé .
Distinguiamo:
- Tabella statistica a voce singola : è la più semplice, comprenderà due o tre colonne, la prima colonna riguarderà i valori del carattere studiato, la seconda colonna comprenderà i numeri e la terza colonna per le frequenze relative o percentuali.
Biostatistica applicata all’ODF
- La tavola statistica a partita doppia : sulla stessa unità possiamo osservare due o più caratteristiche.
Distribuzione dei bambini maschi nel reparto pediatrico
3.3.2 Rappresentazione grafica:
La rappresentazione grafica consente di presentare i dati in una forma visiva chiara e precisa e consente una rapida interpretazione degli stessi.
Fornisce un quadro generale dei risultati e fornisce informazioni sulla forma generale della distribuzione, facilitando così l’interpretazione dei dati raccolti.
Il grafico dovrebbe essere semplice, chiaro e comprensibile di per sé .
Le rappresentazioni grafiche dipendono dalle caratteristiche dei dati studiati, dal loro tipo e dalla loro dimensione:
- Rappresentazione grafica nelle canne d’organo : è costituita da barre verticali disgiunte o canne d’organo (tra due barre viene mantenuto uno spazio costante).
Biostatistica applicata all’ODF
Frequenza dei germi che causano infezioni del sito chirurgico
- Rappresentazione sotto forma di diagramma circolare “Camembert” : Disegniamo un cerchio diviso in settori, ogni settore rappresenta una modalità della variabile.
Distribuzione dei pazienti per sesso.
Distribuzione in base allo stadio della malattia
- Rappresentazione grafica in “Grafico a barre” : mostra i valori sulle ascisse e le frequenze o i numeri sulle ordinate.
- Rappresentazione grafica “Istogramma” : è costituito da barre verticali contigue e affiancate ; I numeri sono rappresentati sulle ordinate e le classi della variabile sono rappresentate sulle ascisse.
Biostatistica applicata all’ODF
Distribuzione dei tossicodipendenti per età
- Caratterizzazione dei dati ordinali:
3.4.1 Frequenza assoluta
La frequenza assoluta è il numero di individui corrispondenti a una data modalità di una variabile. Esempio: abbiamo contato gli individui che appartenevano alle diverse classi scheletriche da un gruppo di 180 soggetti.
| Classe I | Classe II | Classe III |
| 98 | 52 | 30 |
Descrizione del campione ortodontico
3.4.2 Frequenza relativa:
Possiamo definire le frequenze relative, che sono per ciascuna classe il rapporto tra la sua dimensione e il numero totale di individui nella serie di misurazioni. La somma delle frequenze relative è uguale a 1. Talvolta i risultati sono espressi in percentuale.
Dimensione della classe
Frequenza relativa = —————————————– x 100
Forza lavoro totale
| Classe I | Classe II | Classe III |
| 45% | 29% | 17% |
Frequenze relative espresse in percentuale
3.4.3 Frequenze cumulative:
Vengono utilizzati per dati ordinali che presentano classi ordinate . Vengono calcolati sia per i numeri che per le frequenze relative.
Ci permettono di dire quanti individui hanno un valore maggiore o minore di un dato valore.
Esempio: la distribuzione in base all’età degli 80 pazienti ricevuti per la consulenza ODF questo mese.
Biostatistica applicata all’ODF
| Età (anni) | Frequenza assoluta | Frequenza relativa % | Frequenza cumulativa % |
| 08 – 10 | 10 | 12,5% | 12,5% |
| 10 – 12 | 50 | 62,5% | 75% |
| 12 – 14 | 20 | 25% | 100% |
Distribuzione dei pazienti in consultazione con l’ODF in base all’età.
- Indici di posizione:
3.5.1 La media:
Il valore “medio” è uguale al quoziente della somma di tutti i valori della serie per il numero totale.
Vengono utilizzati altri due indici di posizione:
3.5.2 La mediana
Questo è il numero che divide la serie statistica in due parti della stessa dimensione.
3.5.3 La modalità
Il valore più frequente di una serie statistica è il valore (o i valori) della caratteristica il cui numero è più grande.
- Parametri di dispersione:
3.6.1 Varianza:
Indica come la serie statistica o la variabile casuale è dispersa attorno alla sua media o alla sua aspettativa.
3.6.2 Deviazione standard
Questa è la caratteristica di dispersione più utilizzata perché è la più soddisfacente,
- Studi epidemiologici:
- Tipi di studi in epidemiologia:
Esistono 3 tipi di studi che rispondono a 3 domande diverse:
- Studi descrittivi che cercano di descrivere lo stato di salute della popolazione
- Studi analitici che cercano di comprendere il legame tra un fattore di rischio e l’insorgenza di una malattia
- Studi valutativi che mirano a determinare l’intervento o il trattamento più efficace tra diverse strategie.
- Piramide del livello di evidenza scientifica
Biostatistica applicata all’ODF
- Il test statistico:
- Definizione :
È un test che permette di confrontare diversi parametri (varianza, media); per convalidare o confutare un’ipotesi statistica , basata su un campione prelevato da una popolazione.
Dai calcoli basati sui dati di questo campione, saremo in grado di trarre conclusioni sull’ipotesi iniziale: è accettabile o confutabile ?
Il test statistico ci consente anche di sapere se la differenza tra i nostri dati osservati e i dati della popolazione è dovuta semplicemente alla fluttuazione del campionamento o se esiste una differenza reale.
- I principali test utilizzati:
- Test X² (KHI-2) • Test di Figer
- Test T di Student
- Prova ANOVA
- Prova di MacNemar
- Test di Kolmogorov-Smirnov
- Test di Mann-Whitney
- Frequenze di alcune anomalie in ODF:
- Classe scheletrica III : la sua frequenza è bassa, dal 2 all’8% della popolazione ortodontica (DEMOGE).
- Classe II/1 : Molto comune; ¾ della popolazione ortodontica.
- Classe II/2 : relativamente rara, colpisce il 2-3% della popolazione generale e non supera il 10% della popolazione ortodontica.
- DDM : colpisce il 50% della popolazione ortodontica (BOUVET).
- Agenesia : la sua prevalenza varia secondo gli studi dal 2,6% all’11,3%,
- Dente soprannumerario : la sua prevalenza varia tra lo 0,15% e il 3,9%.
- Labbro leporino e schisi alveolare : sono frequenti, incidenza = 1/1000.
- Conclusione:
La statistica è essenziale in campo medico, viene utilizzata per:
Padroneggiare la lettura e la comprensione della letteratura scientifica biomedica, che fa ampio uso della statistica.
Consentire una lettura critica degli articoli
Migliorare il settore sanitario consentendo ai medici di seguire le linee guida e le raccomandazioni derivanti da questa ricerca per un’assistenza adeguata.
Biostatistica applicata all’ODFBiostatistica applicata all’ODF
Introduzione :
La statistica è diventata una disciplina essenziale in campo medico per la ricerca clinica e di base.
Si riscontra spesso durante la consultazione dei riferimenti bibliografici, da qui la necessità di comprendere ed eventualmente criticare il valore delle opere proposte.
Se l’ortodontista stesso deve intraprendere uno studio in cui sono coinvolte le statistiche, deve essere in grado di accertarsi di aver compreso ciò che lo statistico gli sta fornendo e di verificare che quest’ultimo lo abbia compreso correttamente.
- 1. Definizione:
La biostatistica è una disciplina che utilizza metodi statistici per risolvere problemi di biologia e medicina.
Svolge un ruolo importante nella raccolta, nell’analisi e nell’interpretazione dei dati sanitari per migliorare la comprensione delle malattie e lo sviluppo di nuovi trattamenti.
Biostatistica applicata all’ODF
- 2. Concetti di base:
- Popolazione : è l’insieme di tutti gli individui per i quali si cerca di determinare una o più caratteristiche; ogni individuo è distinto dagli altri. , molto spesso la popolazione è numerosa.
- L’individuo : detto anche elemento o unità statistica, è l’entità elementare di base osservata dallo statistico. Può trattarsi di una persona, di un’unità biologica o anatomica (paziente, arcata dentaria, orecchio, ecc.) .
- Campione : è un sottoinsieme di dimensione finita di una popolazione, una frazione della popolazione studiata di dimensioni deliberatamente ridotte. Affinché i risultati siano generalizzabili alla popolazione statistica, il campione deve essere rappresentativo di quest’ultima.
- Campione rappresentativo : è un campione la cui composizione è coerente con quella della popolazione; deve rifletterne fedelmente la composizione e la complessità. Il modo più semplice per formare un campione rappresentativo è selezionare casualmente i soggetti del campione dalla popolazione.
- La variabile (caratteristica) : a differenza di una costante, una caratteristica che ha lo stesso valore per tutti gli individui, una variabile ha necessariamente più di una modalità. Può essere: quantitativa (Angle SNA, morso profondo, ecc.) o qualitativa (deglutizione atipica).
- Le modalità : sono le diverse categorie che una variabile può presentare.: Il sesso è una variabile con due modalità, maschile e femminile, “variabili dicotomiche” perché sono del tipo “dell’una o dell’altra”. Mentre le variabili con più di due categorie, come ad esempio “gruppo sanguigno”, sono dette multicotomiche.
- 3. Statistiche descrittive:
- Definizione :
Si tratta di un insieme di strumenti per descrivere e analizzare fenomeni che possono essere contati e classificati; il suo scopo è descrivere e non spiegare .
Permette di raccogliere dati e di inserirli in tabelle o grafici , di sintetizzare, elaborare e interpretare le informazioni raccolte per facilitarne la conoscenza.
- Le variabili:
3.2.1 Variabili qualitative:
Le variabili qualitative sono variabili non misurabili , non hanno valore numerico, i loro valori sono qualità, sono espressi in parole.
Distinguiamo:
- Variabili qualitative nominali : (gruppo sanguigno, sesso, colore degli occhi.).
- Variabili qualitative ordinali : possono essere classificate in ordine ascendente o discendente (livello di istruzione: bac+3, bac+4, bac+5, ecc.).
3.2.2 Variabili quantitative:
Le variabili quantitative sono misurabili e sono caratterizzate da valori numerici. Distinguiamo:
- Variabile quantitativa continua : ha un numero infinito di valori possibili, tra due valori distinti esiste sempre un possibile valore intermedio. Ciò vale per tutte le variabili che misurano grandezze fisiche: altezza, peso, età, ecc.
- Variabile quantitativa discreta (discontinua) : ha un numero finito o numerabile di valori possibili, questi valori sono distinti e separati, non è possibile alcun valore intermedio. Esp: numero di denti sull’arcata, frequenza cardiaca.
- Rappresentazione di una serie statistica:
3.3.1 Rappresentazione tabellare:
Una tabella viene utilizzata per presentare un insieme di dati in forma aggregata e sintetica. Deve essere semplice , deve contenere tutte le informazioni necessarie alla sua comprensione, deve essere sufficiente di per sé .
Distinguiamo:
- Tabella statistica a voce singola : è la più semplice, comprenderà due o tre colonne, la prima colonna riguarderà i valori del carattere studiato, la seconda colonna comprenderà i numeri e la terza colonna per le frequenze relative o percentuali.
Biostatistica applicata all’ODF
- La tavola statistica a partita doppia : sulla stessa unità possiamo osservare due o più caratteristiche.
Distribuzione dei bambini maschi nel reparto pediatrico
3.3.2 Rappresentazione grafica:
La rappresentazione grafica consente di presentare i dati in una forma visiva chiara e precisa e consente una rapida interpretazione degli stessi.
Fornisce un quadro generale dei risultati e fornisce informazioni sulla forma generale della distribuzione, facilitando così l’interpretazione dei dati raccolti.
Il grafico dovrebbe essere semplice, chiaro e comprensibile di per sé .
Le rappresentazioni grafiche dipendono dalle caratteristiche dei dati studiati, dal loro tipo e dalla loro dimensione:
- Rappresentazione grafica nelle canne d’organo : è costituita da barre verticali disgiunte o canne d’organo (tra due barre viene mantenuto uno spazio costante).
Biostatistica applicata all’ODF
Frequenza dei germi che causano infezioni del sito chirurgico
- Rappresentazione sotto forma di diagramma circolare “Camembert” : Disegniamo un cerchio diviso in settori, ogni settore rappresenta una modalità della variabile.
Distribuzione dei pazienti per sesso.
Distribuzione in base allo stadio della malattia
- Rappresentazione grafica in “Grafico a barre” : mostra i valori sulle ascisse e le frequenze o i numeri sulle ordinate.
- Rappresentazione grafica “Istogramma” : è costituito da barre verticali contigue e affiancate ; I numeri sono rappresentati sulle ordinate e le classi della variabile sono rappresentate sulle ascisse.
Biostatistica applicata all’ODF
Distribuzione dei tossicodipendenti per età
- Caratterizzazione dei dati ordinali:
3.4.1 Frequenza assoluta
La frequenza assoluta è il numero di individui corrispondenti a una data modalità di una variabile. Esempio: abbiamo contato gli individui che appartenevano alle diverse classi scheletriche da un gruppo di 180 soggetti.
| Classe I | Classe II | Classe III |
| 98 | 52 | 30 |
Descrizione del campione ortodontico
3.4.2 Frequenza relativa:
Possiamo definire le frequenze relative, che sono per ciascuna classe il rapporto tra la sua dimensione e il numero totale di individui nella serie di misurazioni. La somma delle frequenze relative è uguale a 1. Talvolta i risultati sono espressi in percentuale.
Dimensione della classe
Frequenza relativa = —————————————– x 100
Forza lavoro totale
| Classe I | Classe II | Classe III |
| 45% | 29% | 17% |
Frequenze relative espresse in percentuale
3.4.3 Frequenze cumulative:
Vengono utilizzati per dati ordinali che presentano classi ordinate . Vengono calcolati sia per i numeri che per le frequenze relative.
Ci permettono di dire quanti individui hanno un valore maggiore o minore di un dato valore.
Esempio: la distribuzione in base all’età degli 80 pazienti ricevuti per la consulenza ODF questo mese.
Biostatistica applicata all’ODF
| Età (anni) | Frequenza assoluta | Frequenza relativa % | Frequenza cumulativa % |
| 08 – 10 | 10 | 12,5% | 12,5% |
| 10 – 12 | 50 | 62,5% | 75% |
| 12 – 14 | 20 | 25% | 100% |
Distribuzione dei pazienti in consultazione con l’ODF in base all’età.
- Indici di posizione:
3.5.1 La media:
Il valore “medio” è uguale al quoziente della somma di tutti i valori della serie per il numero totale.
Vengono utilizzati altri due indici di posizione:
3.5.2 La mediana
Questo è il numero che divide la serie statistica in due parti della stessa dimensione.
3.5.3 La modalità
Il valore più frequente di una serie statistica è il valore (o i valori) della caratteristica il cui numero è più grande.
- Parametri di dispersione:
3.6.1 Varianza:
Indica come la serie statistica o la variabile casuale è dispersa attorno alla sua media o alla sua aspettativa.
3.6.2 Deviazione standard
Questa è la caratteristica di dispersione più utilizzata perché è la più soddisfacente,
- Studi epidemiologici:
- Tipi di studi in epidemiologia:
Esistono 3 tipi di studi che rispondono a 3 domande diverse:
- Studi descrittivi che cercano di descrivere lo stato di salute della popolazione
- Studi analitici che cercano di comprendere il legame tra un fattore di rischio e l’insorgenza di una malattia
- Studi valutativi che mirano a determinare l’intervento o il trattamento più efficace tra diverse strategie.
- Piramide del livello di evidenza scientifica
Biostatistica applicata all’ODF
- Il test statistico:
- Definizione :
È un test che permette di confrontare diversi parametri (varianza, media); per convalidare o confutare un’ipotesi statistica , basata su un campione prelevato da una popolazione.
Dai calcoli basati sui dati di questo campione, saremo in grado di trarre conclusioni sull’ipotesi iniziale: è accettabile o confutabile ?
Il test statistico ci consente anche di sapere se la differenza tra i nostri dati osservati e i dati della popolazione è dovuta semplicemente alla fluttuazione del campionamento o se esiste una differenza reale.
- I principali test utilizzati:
- Test X² (KHI-2) • Test di Figer
- Test T di Student
- Prova ANOVA
- Prova di MacNemar
- Test di Kolmogorov-Smirnov
- Test di Mann-Whitney
- Frequenze di alcune anomalie in ODF:
- Classe scheletrica III : la sua frequenza è bassa, dal 2 all’8% della popolazione ortodontica (DEMOGE).
- Classe II/1 : Molto comune; ¾ della popolazione ortodontica.
- Classe II/2 : relativamente rara, colpisce il 2-3% della popolazione generale e non supera il 10% della popolazione ortodontica.
- DDM : colpisce il 50% della popolazione ortodontica (BOUVET).
- Agenesia : la sua prevalenza varia secondo gli studi dal 2,6% all’11,3%,
- Dente soprannumerario : la sua prevalenza varia tra lo 0,15% e il 3,9%.
- Labbro leporino e schisi alveolare : sono frequenti, incidenza = 1/1000.
- Conclusione:
La statistica è essenziale in campo medico, viene utilizzata per:
Padroneggiare la lettura e la comprensione della letteratura scientifica biomedica, che fa ampio uso della statistica.
Consentire una lettura critica degli articoli
Migliorare il settore sanitario consentendo ai medici di seguire le linee guida e le raccomandazioni derivanti da questa ricerca per un’assistenza adeguata.
Biostatistica applicata all’ODF