Unità di Biostatistica e Metodologia per la ricerca

Missione

La sezione di Biostatistica e la Metodologia della Ricerca Clinica nell’ambito del Clinical Research Center DEMeTra (Dipartmento di Scienze Mediche Traslazionali) è impegnata nel supportare la ricerca clinica e traslazionale, fornendo un contributo metodologico e statistico per la realizzazione di studi clinici rigorosi e di alta qualità. La nostra missione è quella di favorire lo sviluppo e l’applicazione di metodi avanzati, inclusi modelli predittivi e innovativi disegni di trial, con l’obiettivo di generare evidenze solide e orientare le decisioni sanitarie verso un approccio sempre più personalizzato ed efficace.

Attività

• Progettazione e Conduzione di Studi Clinici:
  Offriamo consulenza per la pianificazione, la stesura dei protocolli e la gestione operativa di studi clinici randomizzati (RCT), studi osservazionali, studi di coorte e studi retrospettivi. Ci occupiamo del calcolo della dimensione campionaria, della definizione degli endpoint e della scelta dei disegni più adatti per ciascun contesto clinico.
• Analisi Statistica Avanzata:
  Eseguiamo analisi statistiche di alta complessità, comprendenti l’analisi di efficacia e sicurezza, la gestione di dati longitudinali e l’analisi di endpoint multipli o gerarchici. L’approccio si basa su tecniche frequentiste e bayesiane per garantire risultati solidi e flessibili.
• Trial Adattativi e Bayesiani Avanzati:
  Sviluppiamo e implementiamo disegni adattativi e trial bayesiani per ottimizzare l’allocazione dei pazienti e accelerare i tempi delle sperimentazioni cliniche, migliorando la loro efficienza e garantendo un processo decisionale dinamico durante la conduzione dello studio.
• Inferenza Causale:
  Applichiamo tecniche avanzate di inferenza causale, come modelli a variabili strumentali, propensity score e metodi di ponderazione, per stimare effetti causali in scenari complessi e fornire raccomandazioni basate su solide basi metodologiche.
• Metanalisi e Revisioni Sistematiche:
  Forniamo supporto per la realizzazione di metanalisi tradizionali e di rete, finalizzate a sintetizzare le evidenze cliniche disponibili e a produrre stime integrate e precise degli effetti dei trattamenti.
• Machine Learning per la Ricerca Clinica:
  Sviluppiamo e applichiamo modelli predittivi avanzati basati su machine learning e intelligenza artificiale, con l’obiettivo di migliorare la stratificazione del rischio, identificare pattern nascosti nei dati clinici e potenziare la medicina personalizzata.
• Utilizzo di REDCap per la Gestione dei Dati:
  Offriamo supporto nell’utilizzo della piattaforma REDCap (Research Electronic Data Capture) per la creazione di strumenti di raccolta dati personalizzati, la gestione sicura e conforme dei database clinici e l’ottimizzazione dei flussi di lavoro nella ricerca. REDCap rappresenta uno strumento chiave per garantire la qualità e la sicurezza dei dati, facilitando la collaborazione tra team di ricerca e la generazione di report analitici.
• Formazione e Aggiornamento:
  Organizziamo corsi, workshop e seminari sui temi della statistica applicata alla ricerca clinica, dei trial avanzati (inclusi adattativi e bayesiani), delle metanalisi e dell’uso del machine learning per la ricerca clinica. La formazione è pensata per supportare ricercatori clinici e professionisti sanitari nella comprensione e nell’applicazione delle metodologie più innovative.
• Sviluppo di Nuove Metodologie:
  Siamo attivamente impegnati nella ricerca metodologica per sviluppare nuovi approcci di analisi e disegni sperimentali, in risposta alle sfide poste dalla complessità dei dati clinici e dalle esigenze della medicina traslazionale.

Per accedere:
Per supporto metodologico, è possibile richiedere l’accesso compilando il seguente form:
https://www.edc.dismet.unina.it/surveys/?s=AEJMAFTXNC9XPKTX

Composizione dell'Unità Biostatistica e della Metodologia per la Ricerca:

Danila Azzolina
Professore Ordinario di Statistica Medica (MED-01)
danila.azzolina@unina.it

Pasquale Dolce
Ricercatore Tipo B in Statistica Medica (MED-01)
pasquale.dolce@unina.it

Maria Jose Sisalli
Ricercatore Tipo B in Farmacologia (BIO-14)
mariajose.sisalli@unina.it

Assunta Guillari
Ricercatore Tipo A in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche (MED-45)
assunta.guillari@unina.it