Evidence-based nursing 2° giornata

Evidence-based
nursing
2° giornata
Gruppo Formatori - Centro Studi EBN
Direzione Servizio Infermieristico e Tecnico
Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna –
Policlinico S. Orsola Malpighi
Il nostro programma di oggi
• La tipologia degli studi (come sono costruiti ed a quali
quesiti rispondono i diversi tipi di studi).
• Cenni di statistica
• Cenni di analisi critica degli studi
Centro studi EBN - Bologna
La tipologia degli studi
ovvero come sono costruiti ed a quali quesiti
rispondono i diversi tipi di studi
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Cosa significa
Studio osservazionale
È l’indagine con cui i ricercatori osservano
un fenomeno senza modificarlo.
Si contrappone allo studio sperimentale,
nel quale i ricercatori intervengono
attivamente manipolando la variabile
indipendente.
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Cosa significa
Studio sperimentale
è quello in cui i ricercatori stanno
verificando un'ipotesi e nel quale sono
determinati a priori i termini
dell'esperimento.
In uno studio controllato coloro che ricevono
il trattamento sperimentale (cioè quello in
studio) si dicono essere nel braccio
sperimentale.
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Cosa significa
Studio analitico
Tipologia di indagine in cui è possibile
trarre informazioni dal confronto degli
esiti di due gruppi, dal quale emergono le
relazioni tra le variabili osservate.
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GERARCHIE DELLE FORME DI PROVA
Trial randomizzati e controllati in doppio
cieco
Trial controllati e randomizzati
Studi di Coorte
Serie di casi
Report di caso
Editoriali, opinioni, idee
Ricerca su animali
Ricerca in vitro
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Quali sono?
Per ogni domanda un disegno
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Eziologia o Danno
Studi che verificano l’esposizione ad
un fattore di rischio
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Studi che verificano l’eziologia
(danno)
Esempio
vogliamo verificare se avere un indice di
massa corporea basso (BMI) (l’esposizione)
è un fattore di rischio per le lesioni da
decubito (l’esito).
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Come posso rispondere a questa
domanda?
Attraverso tre disegni:
• Gli studi cross sectional
• Gli studi caso controllo
• Gli studi di coorte
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Studi cross sectional
Sono studi trasversali che
raccolgono informazioni
relative all’esposizione ai
fattori di rischio ed ai loro
esiti (insorgenza della
patologia) nello stesso
momento e sullo stesso
paziente.
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Studi cross sectional
Nel nostro esempio i dati potrebbero essere
raccolti da un campione di residenti provenienti
da 5 case di riposo.
Gli operatori assistenziali dovrebbero compilare
un questionario per ogni residente, contenente
informazioni sul peso e l’altezza (per calcolare il
BMI), alcuni elementi sulla quantità e sulla gravità
delle lesioni da decubito, ed altri fattori che
potrebbero essere loro collegati, quali l’età, i
recenti ricoveri ospedalieri, le patologie croniche
e la mobilità.
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Studi cross sectional
Questi dati, quindi,
devono essere analizzati
per vedere se i residenti
con un basso BMI hanno
più probabilità o meno di
sviluppare almeno una
lesione da decubito.
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Studio caso controllo
Sono studi retrospettivi che partendo dalla
presenza, o meno, dell’esito (endpoint)
raccolgono informazioni relative
all’esposizione ai fattori di rischio.
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Studio caso controllo
Nel nostro esempio il ricercatore dovrebbe
identificare un gruppo di residenti nelle case di
riposo con lesioni da decubito, i casi. Dovrebbe
identificare anche un altro gruppo di residenti che
non hanno tali lesioni, i controlli.
Quindi, dovrebbe raccogliere informazioni sulle
precedenti esposizioni (cioè l’BMI al ricovero nella
casa di riposo) per ogni paziente del gruppo dei casi
e di quelli dei controlli.
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Studio caso controllo
Dovrebbero quindi essere confrontate le
differenze in termini di prevalenza,
rispetto all’esposizione (BMI), tra i due
gruppi.
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Studio caso controllo
Espositi
Outcome
(casi)
Non esposti
Pazienti
eleggibili
No outcome
(controlli)
Esposti
Non esposti
Direzione della raccolta dati: outcome
esposizione
Centro Studi EBN - S.Orsola-Malpighi - Bologna
Studio di coorte
Sono studi prospettici che partendo
dall’esposizione ai fattori di rischio, o meno,
verificano se insorge l’esito.
Studio di coorte
In uno studio di coorte, il ricercatore dovrebbe
identificare un gruppo di residenti delle case di
riposo, che non presentano lesioni da decubito, e
misurare il loro BMI. Questo gruppo, poi, deve
essere seguito nel tempo, per determinare
quanti di loro, e quali, sviluppano una lesioni da
decubito.
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Studio di coorte
Outcome
Esposti
No outcome
Pazienti
eleggibili
Outcome
Non esposti
No outcome
Direzione della raccolta dati: outcome
esposizione
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Gli studi sperimentali
Trial randomizzato e
controllato
Esposizione:
Intervento
Sperimentale
Outcome
No outcome
Pazienti eleggibili
Randomizzazione
Intervento
Controllo
Outcome
No outcome
Direzione della raccolta dati: esposizione
outcome
Anatomia
dell’RCT
Outcome
No Outcome
Gruppo Sperimentale
Outcome
Gruppo di Controllo
No Outcome
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2
Le revisioni sistematiche
e le metanalisi
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REVIEWS
• REVISIONI
TRADIZIONALI
• REVISIONI
SISTEMATICHE
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REVISIONE TRADIZIONALE
• Paragonabile al capitolo di un libro
• Non esplicitato il metodo di selezione,
sintesi e interpretazione delle
evidenze
• Impossibilità di fare una valutazione
critica
• Obiettivi molto ampi
• Spesso fatte su commissione
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REVISIONE
SISTEMATICA
• E’ una ricerca scientifica vera e
propria
• Esplicitato il protocollo metodologico
• Possibilità di fare una valutazione
critica (definizione di obiettivi, fonti,
criteri…)
• Sintesi dei risultati spesso fatta con
metodo meta analitico
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Systematic review
analisi metodologica
Meta – analisi
analisi statistica
META - ANALISI
• Metodo per combinare i risultati di più studi
indipendenti in modo da poter calcolare un valore
statistico riassuntivo totale (cumula insieme più
trials per ottenere un risultato unico)
• E’ spesso usata per valutare l’efficacia degli
interventi a tutela della salute (possibile grazie
alla combinazione dei dati di 2 o più RCT
• Consente una stima precisa dell’efficacia di un
trattamento
• La validità di una MA dipende anche dalla qualità
della RS su cui si basa
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META - ANALISI
E’ utilizzata
• nei casi di incertezza nella valutazione di
efficacia di un trattamento
• quando i risultati dei singoli non sono univoci
• Quando singoli studi sono effettuati su un
campione di pazienti numericamente scarso
(poco affidabili)
la combinazione dei dati diminuisce l’imprecisione dei
risultati dei singoli studi
Le Revisioni Sistematiche
The Cochrane Library
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COCHRANE COLLABORATION
Nasce nel 1993 la fondazione CC, un
network internazionale con l’obiettivo di
“preparare, aggiornare e disseminare
revisioni sistematiche degli studi clinici
controllati sugli effetti dell’assistenza
sanitaria e, laddove non disponibili studi
clinici controllati, revisioni sistematiche
delle evidenze comunque esistenti”
Chalmers I., 1993
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COCHRANE LIBRARY
• E’ la fonte di elezione per ricercare
informazioni in merito all’efficacia dei
trattamenti.
• Nonostante sia la fonte di elezione
dispone di un numero di revisioni
sistematiche ancora limitato.
• Molte RS si riferiscono ad aree grigie.
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THE COCHRANE LIBRARY
• The Cochrane Database of Systematic
Review (CDSR)
• The Database of Abstract of Review of
Effectiveness (DARE)
• The Cochrane Controlled Trial Register
(CCTR)
• The Cochrane Review Methodological
Database (CRMD)
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3
le linea guida
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Chi produce linee guida?
• Agenzie internazionali
• Agenzie nazionali
• Agenzie governative
• Agenzie regionali
• Aziende sanitarie
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Linee guida: perché?
•
•
•
•
•
Variabilità degli interventi professionali;
esigenza di confronto tra attori diversi
con differenti punti di vista
(amministratori, pazienti, operatori);
crisi dei sistemi sanitari;
crescente complessità ed aumentata
insorgenza di obsolescenza delle
tecnologie sanitarie;
aumentate aspettative da parte della
popolazione.
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Tipi di linee guida
• percorso diagnostico: presentazioni
cliniche come la dispepsia, il dolore
toracico;
• practice guideline: malattie o
sindromi, come l’ulcera peptica o
infarto del miocardio:
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Tipi di linee guida
• tecnology assessment: applicazione di
test diagnostici, come la gastroscopia
o la coronarografia, l’uso di
trattamenti come i trombolitici;
• guidance: o aspetti organizzativi.
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La variabilità dei
comportamenti
• Fattore legato al sistema: se il sistema di
finanziamento è a prestazione, i
professionisti tenderanno ad eseguire
maggiori prestazioni;
• Fattore legato al comportamento del
professionista (variabilità delle conoscenze
e delle condotte);
• Fattore legato alla variabilità del paziente.
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Gli ingredienti fondamentali per il
successo di una organizzazione
sanitaria sono:
cultura, cultura, cultura
Grazie per
l’attenzione
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Qualche cenno di statistica
La statistica è come il bikini:
ciò che rivela è suggestivo,
ma ciò che nasconde è vitale
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Qualche cenno di statistica
 La gran parte delle ricerche ha a che fare con fatti
numerici.
 Questi fatti numerici sono chiamati dati.
 I dati vengono ottenuti contando o misurando.
 La statistica serve a presentare ed analizzare in
modo obbiettivo questi dati.
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Obiettivi della statistica
•
organizzare, riassumere e presentare i dati in
modo ordinato:
Statistica descrittiva
•
prendere decisioni che riguardano un vasto corpo
di dati esaminando solo una piccola parte dei dati
stessi:
Statistica inferenziale
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Popolazioni e campioni
Se vogliamo prendere decisioni su una grande quantità
di dati esaminando solo una parte di quei dati, è
indispensabile prendere in considerazione i concetti
di:



popolazione
campione
campionamento casuale.
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Popolazione
Viene definito come POPOLAZIONE
l’insieme di tutti i valori che una variabile
statistica può assumere.
Per esempio, se un ricercatore ha bisogno di
trarre conclusioni sulla concentrazione di glucosio
nel sangue dei bambini di una certa età, la
popolazione che gli interessa è composta da tutti i
bambini di quell’età
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Campione
•
Di solito la popolazione è tanto grande che
viene preso in considerazione e misurato solo un
sottoinsieme della popolazione stessa.
•
Questo sottoinsieme viene assunto come un
CAMPIONE della popolazione di partenza.
•
Dalle caratteristiche del campione si possono
trarre inferenze sulle caratteristiche della
popolazione da cui il campione proviene.
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Campionamento casuale
• Per ottenere delle informazioni attendibili su una
popolazione utilizzando un campione, è necessario
che il campione sia ottenuto in modo casuale.
• Perché un campione possa essere considerato
casuale, è indispensabile che ogni membro della
popolazione in oggetto abbia la stessa probabilità
di essere selezionato.
• Un campione non casuale non da alcun affidamento:
in altre parole tutte le inferenze da esso tratte
non sono da prendersi sul serio.
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Prevalenza e incidenza
Le misure di frequenza delle malattie possono
descrivere:
• l'insieme di tutti i casi esistenti in un
determinato momento ed in una determinata
popolazione
• il verificarsi di nuovi casi
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La prevalenza misura il numero di individui di una
popolazione che, in un dato momento, presentano la
malattia. Poiché il fattore «tempo» - a rigore - non è
importante nel calcolo della prevalenza, questa misura è
di tipo statico e non può essere definita come «tasso»;
si tratta invece di una «proporzione» che, quindi, assume
un valore compreso fra 0 e 1.
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L'incidenza misura il numero di individui che vengono
colpiti dalla malattia in un determinato periodo di tempo.
Essa misura, cioè, il numero di nuovi casi nel periodo di
tempo ed individua il rischio (cioè la probabilità) di
ammalare cui è soggetto un individuo esposto in quella
popolazione. Si può anche dire che l'incidenza misura la
velocità di spostamento dallo stato di salute (assenza di
malattia) allo stato di malattia
Centro studi EBN - Bologna
Centro studi EBN - Bologna
Un’ipotesi è un’affermazione relativa ad un
evento futuro, o comunque ad un evento il cui
risultato è sconosciuto al momento in cui
l’affermazione viene fatta, costruita in modo
da poter risultare non vera e pertanto
respinta
(H. M. Blalock)
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ipotesi nulla H0
ipotesi alternativa H1
Non esiste una reale
differenza tra le
variabili studiate: le
differenze osservate
sono dovute la caso
Le differenze
osservate sono
troppo grandi per
essere dovute al caso
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Livello di probabilità p = 0.05
Livello di probabilità p = 0.01
p > 0.05
c’è una probabilità superiore al
5% che una differenza tra le
variabili studiate si verifichi
solamente a causa della
variabilità campionaria
1. non si può rifiutare l’ipotesi
nulla
p > 0.01
c’è una probabilità superiore al
1% che una differenza tra le
variabili studiate si verifichi
solamente a causa della
variabilità campionaria
1. non si può rifiutare l’ipotesi
nulla
p < 0.05
c’è una probabilità inferiore al
5% che una forte differenza tra
le variabili studiate si verifichi
solamente a causa della
variabilità campionaria
2. si può rifiutare l’ipotesi nulla
ed accettare l’ipotesi alternativa
p < 0.01
c’è una probabilità inferiore al
1% che una forte differenza tra
le variabili studiate si verifichi
solamente a causa della
variabilità campionaria
2. si può rifiutare l’ipotesi nulla
ed accettare l’ipotesi alternativa
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ESEMPIO
Abbiamo effettuato una sperimentazione su due gruppi
di individui affetti da una determinata malattia. Uno dei
due gruppi è stato trattato con il farmaco A e l'altro
con il farmaco B; gli individui trattati con A sembrano
guarire con maggiore frequenza di quelli trattati con B.
Calcolando il valore p otteniamo una stima quantitativa
della probabilità che le differenze osservate siano
dovute al caso. In altre parole, p è la risposta alla
seguente domanda: «se non ci fossero differenze fra A
e B, e se la sperimentazione fossa eseguita molte volte,
quale proporzione di sperimentazioni condurrebbe alla
conclusione che A è migliore di B?»
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intervallo di confidenza
L'intervallo di confidenza fornisce informazioni riguardo
alla precisione dei valori ottenuti attraverso lo studio di
un campione.
l'intervallo di confidenza rappresenta un parametro di
fondamentale importanza soprattutto negli studi
epidemiologici in cui la variabilità campionaria, derivante
dall'osservazione di un piccolo numero di casi, può giocare
un ruolo importante nell'interpretazione dei risultati.
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intervallo di confidenza
Intervallo di confidenza
al 95%
Intervalli dei valori in cui ho una probabilità di
trovare il valore vero
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ESEMPIO
Supponiamo che in uno studio su una determinata
patologia siano risultati affetti dalla malattia 18
individui su 180 esaminati. La prevalenza è: 18/180 = 0.1,
cioè 10%
Calcolo dell’indice
di confidenza
Centro studi EBN - Bologna
Calcolo dell’indice di
confidenza
Pertanto, il limite inferiore dell'intervallo di confidenza
95% è 0.056 (5.6%) ed il limite superiore 0.145 (14.5%).
Ciò significa che, in media, il 95% di tali intervalli
derivanti da studi privi di errori sistematici contiene il
parametro vero della popolazione. In altre parole,
possiamo essere abbastanza sicuri che la percentuale di
individui affetti da quella specifica patologia nella
intera popolazione da cui è stato tratto il campione sia
compresa fra 5.6 e 14.5%.
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Variabili
dipendenti
Peso alla
nascita
(in grammi)
Punteggio di
stimolazione
cognitiva ed
emozionale
Media del
gruppo
sottoposto
al
trattamento
3032
32.3
Media del
gruppo di
controllo
3050.4
30.9
Differenza
media
- 18.2
1.3
IC 95%
Da
– 98.7
A
62.4
Da
0.4
A
2.2
Kitzman H et al.
Effect of prenatal and infancy home visitation by nurse on pregnancy outcome, childhood injuries and repeat
childbearing
A randomized controlled trial. Jama 1997
Centro studi EBN - Bologna
L’efficacia negli studi
I dati all’interno degli studi possono riguardare
variabili continue (glicemia, temperatura, pressione,
colesterolemia) o variabili discrete o dicotomiche
(vivo o morto, frattura o non frattura, guarito o non
guarito).
Nel primo caso i ricercatori riportano l’intervallo di
valori nel quale si modificano in seguito all’intervento,
confrontando le medie o le mediane dei valori.
Nel secondo caso i ricercatori riportano la frequenza
con cui si verifica l’evento.
Centro studi EBN - Bologna
Esempio – variabili continue
La somministrazione di lidocaina nebulizzata prima
dell’inserimento del sondino naso gastrico riduce il discomfort
del paziente?
P: Adulti da sottoporre a posizionamento del SNG in pronto
soccorso.
I: nebulizzazione di lidocaina nella narice da utilizzare.
C: nebulizzazione di soluzione fisiologica.
O: disagio misurato attraverso una scala visuale analogica
(misura continua), difficoltà di inserimento del sondino (misura
continua), complicanze (sanguinamento, vomito, impossibilità di
passaggio, dispnea – misure discrete).
Cullen l, et al. Nebulized lidocaine decrease the discomfort of nasogastric tube insertion: a randomized,
doubleblind trial. Ann Emerg Med 2004; 44: 131-7.
Centro studi EBN - Bologna
Esempio – variabili continue e
discrete
Outcome
Lidocaina
Placebo
Differenza (IC 95%)
Disagio riferito
(media dei punteggi
della scala visuale
analogica)
37.7
59.3
26.6 (5.3 a 38.0)
Difficoltà
percepita
dall’infermiere
nell’inserimento del
SNG
2
2
0 (-1 a 1)
Sanguinamento
nasale
17%
0
17% (3,5-31)
Vomito
10%
0
10% (-0,7-21)
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Misure di efficacia per gli esiti
discreti
Il primo passaggio per capire le diverse misure di
efficacia consiste nel tabellare i dati.
Evento Sì Evento No
Gruppo
sperimentale
Gruppo di
controllo
a
b
a+b
c
d
c+d
a+c
b+d
Centro studi EBN - Bologna
La misura degli effetti quando si
utilizzano outcome discreti
Experimental Event Rate
Frequenza (o rischio) nel
gruppo sperimentale
a
EER = -----------a + b
Control Event Rate
Frequenza (o rischio) nel
gruppo di controllo
c
CER = -----------c + d
La EER ci dice con che
frequenza l’evento
indesiderato
si è verificato
nel gruppo sperimentale
La CER ci dice con che
frequenza l’evento
indesiderato
si è verificato
nel gruppo di controllo
La misura degli effetti quando si
utilizzano outcome discreti
Rischio Relativo
a
EER
-------------a+b
RR = ------------ = ------------c
CER
-------------c+d
Dal rapporto tra EER e CER individuiamo il Rischio Relativo che ci dice
qual è il rischio di manifestare l’evento negativo nel gruppo sperimentale
rispetto a quello del gruppo di controllo.
Se l’intervento ha un effetto benefico RR<1
Se peggiora l’esito RR>1 Se non c’è differenza RR=1
La misura degli effetti quando si
utilizzano outcome discreti
L’odds ratio (OR)
a/b
OR = -----------c/d
A volte per motivi statistici
anziché essere calcolato il
RR troviamo indicato l’odds
ratio che non confronta le
frequenze (rischio) degli
eventi, ma le loro probabilità.
Se l’intervento ha un effetto
benefico OR<1
Se peggiora l’esito OR>1
Se non c’è differenza OR=1
Centro studi EBN - Bologna
Il difetto di RR e di OR
Sia il RR che l’OR sono misure della forza
dell’associazione tra trattamento ed esito
RELATIVE. Esse, cioè, non ci danno
espressione della importanza clinica degli
eventi nei due gruppi.
Per questo motivo, per comprendere la
rilevanza clinica degli effetti, vengono
calcolate altre misure di efficacia.
Centro studi EBN - Bologna
La misura degli effetti quando si
utilizzano outcome discreti
Riduzione
Rischio Assoluto
ARR = CER
-
ERR
Riduzione
Rischio Relativo
ARR
RRR = ------------CER
La riduzione del rischio
assoluto ci dà l’esatta
espressione
di quanto si riduca la frequenza
degli eventi negativi con
il trattamento
sperimentato.
La riduzione del rischio
relativo dice con che
proporzione diminuisce
il rischio con
il trattamento sperimentato.
I difetti di e RRR di ARR
La RRR è di nuovo una misura relativa, che non
ci dà idea della frequenza, e quindi
dell’importanza, dell’evento negativo.
Al contrario ARR è proprio espressione di
questa misura, ma essendo un numero decimale
non è facile da ricordare.
Per questo motivo la misura che rende al meglio
l’importanza clinica dell’associazione tra
trattamento ed outcome è il NNT.
Centro studi EBN - Bologna
La misura degli effetti quando si
utilizzano outcome discreti
Number
Needed to Treat
1
NNT = ---------ARR
Il numero dei pazienti da
trattare ci dice il numero di
quante persone è necessario
trattare per evitare un
evento negativo. Si tratta di
un valore espresso con
numeri interi (e quindi è più
facile da ricordare)
tanto più è piccolo tanto
maggiore è l’efficacia clinica
del trattamento.
Tanto più è grande
tanto più è modesta l’efficacia
del trattamento.
Facciamo una prova
Inventiamoci uno studio relativo alla efficacia della terapia anticoagulante
nella prevenzione della embolia polmonare post operatoria.
Evento
Sì
Evento
No
Gruppo
sperimentale
1
999
1000
Gruppo di
controllo
2
998
1000
Calcolate la EER, la CER, il RRR, il RR, la
ARR, l’NNT
Centro studi EBN - Bologna
Rifacciamo i conti
Inventiamoci uno studio relativo alla efficacia della terapia anticoagulante
nella prevenzione della embolia polmonare post operatoria.
Evento
Sì
Evento
No
Gruppo
sperimentale
100
900
1000
Gruppo di
controllo
200
800
1000
Calcolate la EER, la CER, il RRR, il RR, la
ARR, l’NNT
Centro studi EBN - Bologna
Un esempio reale
La somministrazione di un integratore di
Vitamina D3 per via orale riduce
l’incidenza di fratture negli anziani (6585) residenti al domicilio?
P: anziani residenti al domicilio.
Intervento: somministrazione di un
integratore di Vit D3.
Confronto: somministrazione di un placebo.
Outcome: Incidenza di fratture e mortalità
da tutte le cause.
Trivedi DP, Doll R, Khaw KT. Effect of four montly oral vitamin D3 supplementation on fracutres and mortality in men and
women living in the community: randomised double blind controlled trial. BMJ 2003; 326:469-72.
Un esempio reale
Gruppo
intervento
Frattura
Non
frattura
N. Tot.
Trattamento
sperimentale
119
1226
1345
Trattamento
controllo
149
1192
1341
Riduzione del
rischio relativo= di
quanto si riduce il
rischio nel gruppo
sperimentale?
Riduzione rischio
assoluto =
differenza (%) fra
controllo e
sperimentale
Rischio Relativo
EER
0,088
RR = ---------- = -------- = 0,8
CER
0,11
Riduzione Rischio Assoluto
ARR= CER - EER= 0,11 – 0,088 = 0,022
Centro studi EBN - Bologna
Un esempio reale
Gruppo
intervento
Frattura
Non
frattura
N. Tot.
Trattamento
sperimentale
119
1226
1345
Trattamento
controllo
149
1192
1341
Riduzione Rischio Relativo
ARR
0,022
RRR = ---------- = -------- = 20%
CER
0,11
Riduzione del
rischio relativo= di
quanto si riduce il
rischio nel gruppo
sperimentale?
Riduzione rischio
assoluto =
differenza (%) fra
controllo e
sperimentale
Number Needed to Treat
1
1
NNT = ---------- = -------- = 46
ARR
0,022
Centro studi EBN - Bologna
Un altro esempio:
torniamo sulle LdD
Rischio Relativo (RR)
a
EER
-------------0,073
a+b
RR = ------------ = ----------------- = -------------- = 1,37
c
CER
-------------0,053
c+d
Un RR di 1,37 indica
che le persone con un
BMI basso hanno un
rischio di 1,37 volte
maggiore (o del 37%)
di presentare l’esito,
rispetto a quelli con
elevato BMI.
Un altro esempio:
torniamo sulle LdD
Odds Ratio (OR)
a/b
0,078
OR = ------------ = ----------------- = 1,39
c/d
0,056
Un odds ratio di 1,39
indica che le persone
con un BMI basso
hanno una probabilità
di 1,39 volte maggiore
(o
del
39%)
di
presentare
l’esito,
rispetto a quelli con
elevato BMI.
Un altro esempio:
torniamo sulle LdD
1
NNH = ----------------------- = 50
0,073 – 0,053
Nel nostro esempio quindi
per ogni 50 persone con un
BMI basso 1 sviluppa
lesioni da decubito.
Centro studi EBN - Bologna
Gruppo formatori
•
•
•
•
•
•
Paolo Chiari
Paolo Baldazzi
Catia Biavati
Daniela Mosci
Enrico Naldi
Barbara Ruffini
Grazie per
l’attenzione alla
2° giornata
Centro studi EBN - Bologna