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CARDIOLOGIA N. 141bb 3-09-2004 15:11 Pagina 24

Sabato 22 maggio

lisse. La “r” di Pearson, utilizzata per calcolare un’asso-
ciazione di tipo lineare, misura lo schiacciamento della
suddetta ellisse e può variare tra –1 e +1: se la r è ugua-
le a 0, o prossimo a tale valore, le due variabili non han-
no la tendenza a variare consensualmente cioè non so-
no correlate tra loro, se invece è uguale ad 1, o prossi-
mo a tale valore, all’aumentare unitario di una variabile
segue un aumento proporzionale dell’altra (correlazione
positiva). Nel caso di valori di r negativi all’aumentare
di una variabile segue un decremento proporzionale del-
l’altra: si parla in tal caso di correlazione negativa tra le
variabili.
Un ulteriore strumento per valutare la possibile presen-
za di una associazione di tipo lineare tra due variabili è
la retta di regressione: nel qual caso una variabile è det-
ta dipendente, mentre l’altra si definisce variabile indipendente. La finalità della
retta di regressione è anche di tipo previsivo (una volta costruita, è possibile, per
nuovi valori della variabile indipendente al di fuori di quelli osservati, ottenere i
corrispondenti valori della variabile dipendente).
L’analisi di sopravvivenza si applica negli studi longitudinali ove è previsto un pe-
riodo di follow-up. Il time to failure (tempo trascorso fino alla comparsa di un
evento) può essere inteso come la probabilità di un evento, ed in questo caso si
parla quindi di survival, oppure come ritmo di eventi, e allora si parlerà di Hazard
rate. Le analisi di sopravvivenza possono essere espresse in termini di analisi de-
scrittiva delle curve (Kaplan Meier), come test di ipotesi di differenza tra le cur-
ve (long-rank test) o come analisi dei predittori di failure (regressione di Cox).
La metanalisi è una tecnica che ha lo scopo di analizzare una serie di studi cli-
nici condotti sullo stesso argomento. Come nei trials clinici si ricava un’infor-
mazione complessiva a partire dall’osservazione di singoli pazienti usando uno
specifico protocollo con relativi criteri di inclusione ed esclusione dei pazienti,
così nella metanalisi si cerca di ottenere un’informazione complessiva a partire
dall’analisi di singoli studi clinici utilizzando un protocollo basato su criteri di
inclusione ed esclusione degli studi. La metanalisi è quindi una tecnica statisti-
ca che consente di combinare i risultati di due o più studi indipendenti.
La validità di una metanalisi dipende dalla qualità degli studi su cui si basa. In
pratica bisogna definire un protocollo di ricerca con criteri di inclusione ed esclu-
sione ed end-points, ottenere una bibliografia esaustiva, selezionare gli studi,
confrontare il protocollo elaborato con i protocolli dei singoli studi sino ad esclu-
derli se non rispondono anche ad uno solo dei requisiti richiesti. La metanalisi
si differenzia dalle tradizionali revisioni della letteratura per la ricerca sistemati-
ca delle evidenze disponibili, l’esplicitazione dei criteri d’inclusione degli studi
considerati e l’analisi statistica dei risultati che ne consente una sintesi quantita-
tiva. I vantaggi di una metanalisi sono: un riassunto quantitativo dell’evidenza
scientifica, un minor peso delle valutazioni soggettive rispetto alle tradizionali
rassegne, una riduzione dell’errore non sistematico e quindi una maggiore po-
tenza (maggior numero di eventi) consentendo un’analisi dei sottogruppi.
L’inattendibilità di una metanalisi è spesso dovuta all’assenza di un protocollo di
studio, alla ricerca e all’inclusione di studi condotti in modo non sistematico e
riproducibile, ad insufficienti dettagli sugli studi selezionati, dalla presenza di un
pool di studi eterogeneo o dall’assenza di test per valutare l’eterogeneità, dall’as-

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