Biostatistica in Radiologia: Progettare, realizzare e - download pdf or read online

By Francesco Sardanelli, Giovanni Di Leo

ISBN-10: 884700604X

ISBN-13: 9788847006041

ISBN-10: 8847006058

ISBN-13: 9788847006058

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 assorted modalit? di imaging, differenze fra applicazioni cliniche e di screening di try out radiologici, ecc). I attempt 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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Bibliografia AMERICAN COLLEGE OF RADIOLOGY. ACR breast imaging reporting and data system (BIRADS): breast imaging atlas. Reston, Va: American College of Radiology, 2003. FAGAN TJ. Nomogram for Bayes theorem. N Engl J Med 1975;293:257. SARDANELLI F, GIUSEPPETTI GM, PANIZZA P, ET AL. Sensitivity of MRI versus mammography for detecting foci of multifocal, multicentric breast cancer in fatty and dense breasts using the whole-breast pathologic examination as a gold standard. AJR Am J Roentgenol 2004;183:1149-1157.

Quindi importante scegliere la scala di misura più adatta ai fini dell’analisi statistica che si vuole condurre. È inoltre possibile operare il procedimento opposto a quello appena descritto. Una variabile continua, infatti, può essere discretizzata dividendo l’intervallo dei possibili valori in due o più sottointervalli. Questi ultimi possono avere ampiezza uguale (la variabile continua diviene intervallare) o diversa (la variabile continua diviene ordinale). Per esempio, il criterio NASCET [NASCET, 1991] per la classificazione delle stenosi delle arterie carotidi utilizza la seguente classificazione del grado di stenosi: – ≤ 29% = stenosi lieve; – tra 30% e 69% = stenosi moderata; – ≥ 70% = stenosi severa.

Abbassando la soglia alzeremo la sensibilità ma ridurremo la specificità, viceversa alzando la soglia ridurremo la sensibilità e alzeremo la specificità. È evidente che la soglia potrà essere ottimizzata scegliendo la posizione che minimizza gli errori, ovvero che determina il minor numero di falsi positivi e negativi. Tuttavia, nella pratica clinica, noi modifichiamo, spesso inconsciamente, la soglia discriminante adottata per distinguere il normale dal patologico in funzione della storia clinica (che determina la probabilità pre-test della malattia).

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by Jason
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