Un algoritmo terapeutico domiciliare per prevenire i ricoveri? I risultati possono essere dovuti a sbilanciamento e a errore random

Publication date: 15/07/2021 – E&P Code: repo.epiprev.it/2489
Authors: Alessandro Battaggia¹, Alberto Donzelli², Andrea Scalisi³

Abstract: Un recente studio retrospettivo ha enfatizzato la riduzione di ricoveri e di costi di trattamento ottenuti da un algoritmo terapeutico domiciliare contro la COVID-19. Nel gruppo esposto all’algoritmo vi sono stati solo 2 ricoveri, contro 13 nel gruppo di controllo (p=0,0103). Lo studio era stato però tarato su un esito primario diverso: il tempo di risoluzione dei sintomi principali di COVID-19; l’ipotesi di ricerca era che l’adozione dell’algoritmo lo abbreviasse di 5 giorni. In realtà il decorso è risultato di 4 giorni più lungo nel gruppo assegnato all’algoritmo terapeutico (p=0,033).
Un esito secondario sulla prevenzione dei ricoveri è stato molto enfatizzato dagli autori, anche in un’analisi econometrica pubblicata nello studio, e dalla stampa laica. La correzione della significatività statistica per confronti multipli, però, è stata tarata solo su 5 dei 18 confronti pubblicati, e la significatività si perde se si tiene conto dell’insieme delle analisi.
Inoltre, gli autori forniscono dettagli insufficienti sulla procedura di propensity score matching utilizzata nell’aggiustamento, che oltretutto mostra risultati mediocri: per 7 covariate su 18 la differenza media standardizzata è infatti superiore al cut off di 0,1 deviazioni standard comunemente accettato. In particolare risulta sbilanciato il sintomo dispnea, presente in 33 pazienti del gruppo di controllo e 18 nel gruppo esposto all’algoritmo.
Le conclusioni dello studio sembrano pertanto gravate sia da errore random che da bias da scarso controllo di fattori prognostici e/o di confondimento.

Cite as: Alessandro Battaggia, Alberto Donzelli, Andrea Scalisi (2021). Un algoritmo terapeutico domiciliare per prevenire i ricoveri? I risultati possono essere dovuti a sbilanciamento e a errore random. E&P Repository https://repo.epiprev.it/2489

Topic: STRUMENTI

Key words: bias, bilanciamento, correzione Bonferroni, errore random, matching, propensity score,

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Affiliations:
¹ MD – CP universitario in Statistica Medica, Verona
² Comitato scientifico della Fondazione “Allineare Sanità e Salute”, Milano
³ CP universitario in Statistica Medica, Palermo

Authors’ contributions: –

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Immagine redazionale con funzione decorativa, non facente parte del pre-print. Foto di fernando zhiminaicela da Pixabay Photo by Martha Dominguez de Gouveia on Unsplash

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