Costruire un database solido: la base per analisi statistiche affidabili

DI COSA PARLEREMO

Un’analisi statistica solida nasce sempre da un database costruito con cura. La qualità e la completezza dei dati raccolti determinano, infatti, l’affidabilità delle conclusioni cliniche e scientifiche.

Pianificare fin dall’inizio una raccolta dati strutturata e coerente è essenziale per evitare errori, ridurre bias e facilitare la successiva fase di analisi: questo sarà il punto di partenza del nostro corso.

Inizieremo proprio dalla pianificazione della raccolta dati, partendo dalla definizione degli obiettivi, delle variabili fino alla scelta degli standard.

Solo la pianificazione non basta: a seguire, ci concentreremo sulla struttura che dovrà avere il database per garantire coerenza, codifica e tracciabilità e passeremo in rassegna i principali errori che si commettono nella fase di data entry e raccolta, con indicazioni concrete su come prevenirli.

Un focus specifico sarà dedicato alla gestione dei missing data, una delle problematiche più insidiose in ambito statistico e clinico. Discuteremo le implicazioni statistiche e cliniche dei dati mancanti, le strategie per gestirli correttamente e gli approcci più efficaci per minimizzarne l’impatto.

Il corso si conclude con la presentazione di alcuni casi pratici, tratti da esperienze reali, per evidenziare criticità operative e soluzioni applicabili.

Infine, saranno forniti anche alcuni suggerimenti ed elencate alcune buone pratiche replicabili.

L’obiettivo è fornire ai partecipanti strumenti immediatamente applicabili nel proprio contesto professionale, migliorando la qualità dei dati e la solidità delle analisi statistiche.

IL PROGRAMMA

·         Pianificazione della raccolta dati: definire obiettivi, variabili e standard

·         Strutturazione del database: coerenza, codifica e tracciabilità

·         Errori comuni nella raccolta dati e come prevenirli

·         La sfida dei missing data: implicazioni e strategie di gestione

·         Best practice per garantire l’affidabilità delle analisi statistiche

·         Casi pratici e discussione finale

A CHI È DESTINATO

Il corso è pensato per professionisti del settore medicale, Life Science e ricerca clinica che desiderano comprendere le basi concettuali e pratiche per strutturare database solidi e coerenti, in grado di sostenere analisi statistiche affidabili e conclusioni scientificamente robuste.

È particolarmente indicato per biostatistici, data manager, clinical research associate, ricercatori clinici e figure coinvolte nella progettazione di studi e nella gestione della raccolta dati di studi scientifici, che necessitano di impostare fin dall’inizio variabili, codifiche e standard in modo metodologicamente corretto, riducendo il rischio di errori sistematici, bias e criticità nella fase di analisi.

Il corso è inoltre di interesse per figure professionali appartenenti a dipartimenti R&D, Clinical Affairs, Medical Affairs e Regulatory Affairs di aziende del settore medicale che:

• supervisionano la raccolta e l’elaborazione di dati clinici o pre-clinici;
• collaborano con biostatistici o fornitori esterni per l’analisi dei dati;
• utilizzano risultati statistici a supporto di pubblicazioni scientifiche, dossier regolatori o decisioni strategiche interne;
• desiderano comprendere l’impatto che una struttura dati non ottimale può avere sulla validità dei risultati e sulla solidità delle evidenze generate.

Il percorso formativo risulta infine particolarmente utile anche per figure manageriali e responsabili di progetto che, pur non occupandosi direttamente di analisi statistiche, necessitano di acquisire consapevolezza delle principali criticità legate a errori di data entry, gestione dei missing data e qualità del database, al fine di garantire processi decisionali allineati alle esigenze aziendali.