Curare con i numeri. La statistica in medicina, saper prescrivere sulla base dei dati
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Curare con i numeri. La statistica in medicina, saper prescrivere sulla base dei dati

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Curare con i numeri. La statistica in medicina, saper prescrivere sulla base dei dati

About this book

Possiamo davvero contare sull'efficacia dei farmaci che ci vengono somministrati? Possiamo essere sicuri riguardo alle terapie che ci vengono prescritte? Possiamo fidarci completamente dei giudizi e delle indicazioni dei nostri medici?
A tutte queste domande, tanto delicate quanto complesse, risponde approfonditamente questo saggio di David Coletta, medico chirurgo che si Ăš dedicato alla diffusione della conoscenza delle tematiche di appropriatezza e sicurezza d'uso dei farmaci. A partire dall'analisi dei principali indicatori statistici utilizzati per valutare l'efficacia dei nuovi farmaci, l'autore illustra i nodi dell'intricato rapporto tra ricerca scientifica, industria farmaceutica, pratica medica. Un ricco supporto grafico e un utile glossario dei termini e delle abbreviazioni fondamentali, insieme a uno stile divulgativo e sempre attento alla massima comprensibilitĂ , ci permettono di addentrarci senza paura tra gli ipertecnicismi della scienza medico-farmaceutica e ci forniscono informazioni preziose, spesso sconvolgenti, su uno dei beni fondamentali che quasi quotidianamente viene messo a dura prova: la nostra salute. Un testo che tutti coloro che vogliono assumere un farmaco dovrebbero leggere prima di farlo.

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Information

Publisher
Go Ware
Year
2013
eBook ISBN
9788867971114
Topic
Medicine
Subtopic
Biostatistics

Table of contents

  1. Copertina
  2. Frontespizio
  3. Colophon
  4. La statistica, perché?
  5. Il rischio e i suoi fattori
  6. Quale farmaco scegliereste?
  7. Il trasferimento delle informazioni
  8. Il medico e l’informazione scientifica
  9. PerchĂ© l’EBM: ovvero superare l’inganno dell’esperienza
  10. La causa e l’effetto
  11. L’inganno della presentazione dei dati
  12. Il campionamento dell’universo statistico
  13. La perdita di pazienti
  14. Tra caso, probabilitĂ  e verosimiglianza
  15. Le fonti
  16. La struttura degli studi clinici
  17. Gli end point maggiori (veri) e surrogati
  18. End point primario e dimensione del campione
  19. Il problema del placebo
  20. La scelta dell’avversario
  21. L’analisi dei dati: per intenzione o per protocollo
  22. Un po’ di matematica
  23. La confidenza del pollo
  24. I bias, ovvero i vestiti nuovi dell’imperatore
  25. Verifica delle ipotesi
  26. La valutazione della qualitĂ  degli studi clinici
  27. Analisi a posteriori (post-hoc analysis)
  28. Gli esami di laboratorio: sensibilitĂ , specificitĂ , valori predittivi
  29. Intervalli di riferimento
  30. Test di screening
  31. Teorema di Bayes: ovvero perché i check-up non funzionano
  32. Linee guida: livelli di evidenza e forza delle raccomandazioni
  33. Glossario
  34. Tavole, grafici e illustrazioni
  35. L’autore
  36. Quarta di copertina
  37. goWare <e-book> team
  38. Manifesto di goWare
  39. Altri ebook di goWare sugli Store