Francesco Sardanelli, Giovanni Di Leo's Biostatistica in Radiologia: Progettare, realizzare e PDF

Francesco Sardanelli, Giovanni Di Leo's Biostatistica in Radiologia: Progettare, realizzare e PDF

By Francesco Sardanelli, Giovanni Di Leo

Lo scopo di questo libro consiste nel presentare ai radiologi problemi e metodi statistici in modo agile, ponendo l'accento su argomenti statistici frequentemente impiegati in studi radiologici (es. attempt non-parametrici, paragone di sensibilit? e specificit? nelle different modalit? di imaging, differenze fra applicazioni cliniche e di screening di try radiologici, ecc). I try out saranno presentati partendo da un problema radiologico e tutti gli esempi statistici di metodi e applicazioni saranno tratti dal mondo radiologico.

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L’elevata familiarità per tumori mammari e ovarici (che depone per una probabile mutazione deleteria BRCA1) o anche la semplice notizia di pregresso tumore mammario ridurranno la soglia discriminante alla lettura della mammografia. In questo modo il Radiologo utilizza il teorema di Bayes (anche senza conoscerlo) alzando la sensibilità, poiché valuta che sussista una più elevata probabilità pre-test di malattia. 4, ossia l’influenza che la preselezione dei soggetti che si sottopongono a una data indagine esercita sulla gravità della malattia o comunque sul tipo di popolazione oggetto di studio.

Tale risultato è ottenuto non mediante una formula, ma con una rappresentazione grafica su un sistema di assi cartesiani. È la curva ROC (receiver operator characteristic), nella quale troviamo la sensibilità sull’asse delle ordinate e 1 – specificità su quello delle ascisse, per ciascuna coppia di valori assunta dalle due variabili ai diversi livelli della soglia discriminante. 8. Curva ROC (receiver operator characteristic). La rappresentazione grafica della relazione tra sensibilità e complemento a 1 della specificità (o frazione dei falsi positivi) consente di valutare la potenza di un’indagine diagnostica, espressa dall’area sottesa alla curva (area under the curve, AUC).

Capitolo 1 Misure di performance diagnostica – se il paziente ha la malattia, che probabilità ha l’indagine di risultare positiva (sensibilità)? – se il paziente non ha la malattia, che probabilità ha l’indagine di risultare negativa (specificità)? ) nell’eseguirla e dalla capacità del Radiologo nell’interpretarla. Non sono influenzate dalla prevalenza di malattia nella popolazione indagata (sono invece influenzate dalla gravità della malattia, come vedremo oltre). Si ricorda qui per inciso che la prevalenza indica il numero degli individui affetti dalla malattia rispetto a un campione o all’intera popolazione in un dato intervallo temporale, mentre l’incidenza indica il numero di nuovi casi della malattia in un dato intervallo temporale (per il calcolo della prevalenza in un campione di soggetti sottoposti a un’indagine diagnostica si veda la Nota alla Tab.

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