La statistica medica è una disciplina che utilizza gli strumenti statistici per studiare i molteplici aspetti della medicina, soprattutto per verificare l’efficacia o meno di terapie.

Nella ricerca scientifica, la statistica medica è propria di quelle caratteristiche necessarie affinché una ricerca si possa definire scientifica, ovvero la sistematicità (studio più casi in modo uguale), la misurazione quantitativa (non qualitativa, poiché così si riduce il grado di arbitrarietà) e la riproducibilità del metodo.

Durante le varie fasi di ricerca viene utilizzata la statistica medica in particolare nella pianificazione della ricerca (dove si opera una prefigurazione della struttura e del risultato dello studio: protocollo), nello spoglio e controllo dati (quando si svolge l’archiviazione dei risultati), nell’analisi dei dati, nella loro interpretazione, per giungere infine anche nella pubblicazione sulle riviste.

In medicina, quanti professionisti fanno un corretto utilizzo della statistica?

L’articolo scientifico intitolato “Medicine’s Uncomfortable Relationship With Math” pubblicato sulla rivista della American Medical Association (JAMA) ha cercato di dare una risposta, sottoponendo una domanda:

“Se la prevalenza di una malattia è di 1 su 1000 e il test statistico per diagnosticarla produce il 5% di falsi positivi, che probabilità ha una persona risultata positiva al test di avere realmente la malattia?”

Lo studio ha rivelato che almeno la metà dei professionisti in camice bianco a cui era stato posto il quesito aveva risposto:

“chi risulta positivo al test, ha il 95% di probabilità di avere la malattia”

In realtà la probabilità è soltanto del 2% in quanto, immaginando di sottoporre a screening 1000 persone, una sola persona sarà malata e circa 50 di loro positive al test: ma 1 su 50 è il 2% e non 95%. Ritenere che una persona abbia il 95% di probabilità di essere malato invece del 2% cambia completamente il quadro clinico e le ipotesi di intervento.

In un “paper” uscito lo scorso anno sul prestigiosissimo British Medical Journal (BMJ), gli stessi autori avevano scoperto, su un campione di 177 pazienti cardiaci ospedalizzati , che il 90% dei test a loro prescritti dagli specialisti non era necessario e almeno un terzo superfluo.

Quando i pazienti vengono sottoposti a test non necessari c’è una buona probabilità di credere che i medici utilizzeranno quei risultati per programmare i trattamenti, con conseguenze sanitarie ed economiche facili da immaginare. Ecco perchè la relazione tra Statistica e Medicina dovrebbe essere migliorata da un’accurata raccolta dei dati e da una corretta lettura dei risultati.