dieta o esercizio fisico (domanda SCIENTIFICA, no fitness)

[soulinafishbowl]

Sul sito del Corriere è comparso un articolo (link ) in cui si afferma che gli effetti sul lungo periodo di dieta ed esercizio fisico sono uguali, a livello di riduzione di grassi.
Non mi interessa più di tanto il discorso in sé, quanto il metodo utilizzato: hanno studiato 2 gruppi di 12 (dodici!) persone, hanno ridotto le calorie ad un gruppo e fatto fare esercizi fisici 5 (cinque!) volte al mese all'altro gruppo.

Non essendo un esperto di letteratura medica mi/vi chiedo: in medicina è normale trarre conclusioni da studi con tali caratteristiche (un po' povere, secondo me)?

[verde_acqua]

la pubblicazione su riviste scientifiche non prevede la ripetizione di tutti gli esperimenti che portano al risultato ma un revisione veloce su cio che e stato fatto e sui protocalli utilizzati, cio nn significa che lo studio se non comprovato da altri possa essere vero al 100%

[ciop71]

E hanno fatto uno studio per questa cosa??
Parlando del metodo, statisticamente parlando 24 persone sono equivalenti a zero, se parliamo di fisica con un campione del genere non si sarebbe dimostrato nulla.
In medicina è diverso, già 10-20 persone possono essere un campione significativo.

[bjt2]

Purtroppo in medicina si deve andare avanti così... Daltronde è anche per questo che molte metodiche si considerano equivalenti... Per avere un test T positivo all'1 per mille con solo 24 (12+12) pazienti, pensate quanto devono essere precise le misure e/o quanto devono essere separate le popolazioni! E' per questo che gli studi con pazienti numerosi sono così attesi...

[stgww]

Originariamente inviato da bjt2

Purtroppo in medicina si deve andare avanti così... Daltronde è anche per questo che molte metodiche si considerano equivalenti... Per avere un test T positivo all'1 per mille con solo 24 (12+12) pazienti, pensate quanto devono essere precise le misure e/o quanto devono essere separate le popolazioni! E' per questo che gli studi con pazienti numerosi sono così attesi...

Si, ma con l'esercizio fisico ti tonifichi, con la dieta dimagrisci soltanto.
P.S.
che bello il tuo avatar

[bjt2]

Originariamente inviato da stgww

Si, ma con l'esercizio fisico ti tonifichi, con la dieta dimagrisci soltanto.
P.S.
che bello il tuo avatar

In effetti... Poi con l'esercizio fisico produci più endorfine e l'umore va su... COn la dieta produci tossine e l'umore va giù... Provate a farvi una bella sgambata, magari in bici... Poi tornate a casa e stendetevi sul letto dopo una bella doccia e un rifocillamento... Non ci sono molte cose più piacevoli di questa...

P.S.: è Jennifer Morrison... Hai capito chi è?

[soulinafishbowl]

Originariamente inviato da bjt2

Purtroppo in medicina si deve andare avanti così... Daltronde è anche per questo che molte metodiche si considerano equivalenti... Per avere un test T positivo all'1 per mille con solo 24 (12+12) pazienti, pensate quanto devono essere precise le misure e/o quanto devono essere separate le popolazioni! E' per questo che gli studi con pazienti numerosi sono così attesi...

Ma per quanto uno si possa impegnare, con una popolazione di sole 12 persone non si riesce a fare niente di statisticamente rilevante, considerando anche eventuali fluttuazioni non previste.
Per di più, per quel che so, fare attività fisica 5 volte al mese non è sufficiente per avere "effetto". A me hanno sempre detto "almeno 2 volte alla settimana"...

Ciò che mi lascia più perplesso è soprattutto il rapporto (popolazione)/(tipo di ricerca). In uno studio su di un farmaco vero e proprio usato per curare una malattia magari grave, posso aspettarmi di trovare poche persone su cui sperimentare. Ma qui? Problemi a trovare persone che si mettessero a dieta controllata e corressero una volta a settimana?

[bjt2]

Originariamente inviato da soulinafishbowl

Ma per quanto uno si possa impegnare, con una popolazione di sole 12 persone non si riesce a fare niente di statisticamente rilevante, considerando anche eventuali fluttuazioni non previste.
Per di più, per quel che so, fare attività fisica 5 volte al mese non è sufficiente per avere "effetto". A me hanno sempre detto "almeno 2 volte alla settimana"...

Ciò che mi lascia più perplesso è soprattutto il rapporto (popolazione)/(tipo di ricerca). In uno studio su di un farmaco vero e proprio usato per curare una malattia magari grave, posso aspettarmi di trovare poche persone su cui sperimentare. Ma qui? Problemi a trovare persone che si mettessero a dieta controllata e corressero una volta a settimana?

La gente non lo fa per se stessi, figurati per una ricerca (magari neppure pagati)...

[stgww]

Originariamente inviato da bjt2

P.S.: è Jennifer Morrison... Hai capito chi è?

Ora che ci ripenso...mi sembra una mia compagna di classe che è andata a studiare medicina, può essere?

[razzoman]

Originariamente inviato da stgww

Ora che ci ripenso...mi sembra una mia compagna di classe che è andata a studiare medicina, può essere?

cameron in dottor house

[gianly1985]

È pur sempre una (inconcludente) ricerca del pistolo fatta per far pubblicare a qualche ricercatore un paio di articoli da mettere nel suo curriculum, mica possiamo aspettarci coinvolgimenti di migliaia di persone...
Comunque in medicina di laboratorio la statistica non funziona in maniera così ovvia, basta spostare le soglie di cut-off e i risultati si invertono completamente...per questo si parla di esami SENSIBILI e esami SPECIFICI...e le due cose sono inversamente proporzionali...

[bjt2]

Originariamente inviato da gianly1985

È pur sempre una (inconcludente) ricerca del pistolo fatta per far pubblicare a qualche ricercatore un paio di articoli da mettere nel suo curriculum, mica possiamo aspettarci coinvolgimenti di migliaia di persone...
Comunque in medicina di laboratorio la statistica non funziona in maniera così ovvia, basta spostare le soglie di cut-off e i risultati si invertono completamente...per questo si parla di esami SENSIBILI e esami SPECIFICI...e le due cose sono inversamente proporzionali...

In genere si fa la distinzione in due campioni: i trattati e i non trattati. Poi si misura un indicatore della patologia. Poi si fa un test T. Più pazienti sono, meno rumorosa è la misura, più probabilità hai di dimostrare che il trattamento funziona (posto che nella realtà funzioni).

[gianly1985]

Originariamente inviato da bjt2

In genere si fa la distinzione in due campioni: i trattati e i non trattati. Poi si misura un indicatore della patologia. Poi si fa un test T. Più pazienti sono, meno rumorosa è la misura, più probabilità hai di dimostrare che il trattamento funziona (posto che nella realtà funzioni).

Ehm....cos'è un test T? Scusa l'ignoranza

Originariamente inviato da bjt2

Poi si misura un indicatore della patologia.

Ecco dovremo pur sceglierlo un valore di cut-off per questo indicatore,no? Per sceglierlo ci andiamo a guardare la curva gaussiana di come è distribuito nella popolazione e poi "giocando" sulla scelta del valore diamo vita ad un esame più sensibile (se vogliamo pochi falsi negativi) o più specifico (se vogliamo pochi falsi positivi). Poi è chiaro che più gente hai, meno "peseranno" i falsi positivi o negativi (come dici tu misura meno rumorosa), ma io volevo dire che giocando un po' col cut-off (presupponendo che ci sia già nota la distribuzione gaussiana dell'indicatore nella popolazione generale) anche con poche persone si possono ottenere risultati che statisticamente "funzionano", anche se forse praticamente inutili! Per fare un esempio, portando all'estremo la cosa, dimostrare che il 100% dei soggetti è più basso di 3 metri Se però si trova un giusto compromesso i dati sono tutt'altro che inutili, e siccome la sanità e la ricerca devono fare i conti con dei COSTI mi sembra opportuno utilizzare un campione che non sia più largo di quanto strettamente necessario, cercando appunto il compromesso costi/risultati giusto per ogni ricerca o esame di laboratorio(per es. il test per la pku si fa a tutti i neonati perché costa di meno fare 100.000 test che dover seguire per tutta una vita un solo malato non preso in tempo, e visto che l'incidenza è della malattia è 1 ogni 100.000 andiamo in pari...)
Poi correggimi se sbaglio, tutto sto ragionamento mi nasce da qualche ricordo del corso di patologia clinica, non sono tecnico di laboratorio

[bjt2]

Originariamente inviato da gianly1985

Ehm....cos'è un test T? Scusa l'ignoranza


Ecco dovremo pur sceglierlo un valore di cut-off per questo indicatore,no? Per sceglierlo ci andiamo a guardare la curva gaussiana di come è distribuito nella popolazione e poi "giocando" sulla scelta del valore diamo vita ad un esame più sensibile (se vogliamo pochi falsi negativi) o più specifico (se vogliamo pochi falsi positivi). Poi è chiaro che più gente hai, meno "peseranno" i falsi positivi o negativi (come dici tu misura meno rumorosa), ma io volevo dire che giocando un po' col cut-off (presupponendo che ci sia già nota la distribuzione gaussiana dell'indicatore nella popolazione generale) anche con poche persone si possono ottenere risultati che statisticamente "funzionano", anche se forse praticamente inutili! Per fare un esempio, portando all'estremo la cosa, dimostrare che il 100% dei soggetti è più basso di 3 metri Se però si trova un giusto compromesso i dati sono tutt'altro che inutili, e siccome la sanità e la ricerca devono fare i conti con dei COSTI mi sembra opportuno utilizzare un campione che non sia più largo di quanto strettamente necessario, cercando appunto il compromesso costi/risultati giusto per ogni ricerca o esame di laboratorio(per es. il test per la pku si fa a tutti i neonati perché costa di meno fare 100.000 test che dover seguire per tutta una vita un solo malato non preso in tempo, e visto che l'incidenza è della malattia è 1 ogni 100.000 andiamo in pari...)
Poi correggimi se sbaglio, tutto sto ragionamento mi nasce da qualche ricordo del corso di patologia clinica, non sono tecnico di laboratorio

Questo è il bello del test T: è che non serve il cut-off... O meglio lo si calcola... Il test T (mi pare che derivi dalla distribuzione T di student) serve per vedere se due popolazioni sono separate. Se la popolazione A ha media Ma e varianza Va (con Na soggetti) e la popolazione B ha media Mb e varianza Vb (con Nb soggetti), il test T ti dice che probabilità hanno le due popolazioni di non essere distinte. Assumendo distribuzioni gaussiane, ci sono delle formule. In medicina si usano spesso la probabilità dell'1% e dell'1 per mille (in analisi interne con il nostro metodo di segmentazione, i soggetti normali sono risultati distinti dai patologici su alcuni parametri con un margine di errore inferiore ad uno su un milione)

[stgww]

Originariamente inviato da razzoman

cameron in dottor house

hai capito che stavo alludendo a lei..., vero?
P.S.
A prima vista però mi era sembrata la tizia di spiderman
cmq VIVA L'ESERCIZIO FISICO

[gianly1985]

Originariamente inviato da bjt2

Questo è il bello del test T: è che non serve il cut-off... O meglio lo si calcola... Il test T (mi pare che derivi dalla distribuzione T di student) serve per vedere se due popolazioni sono separate. Se la popolazione A ha media Ma e varianza Va (con Na soggetti) e la popolazione B ha media Mb e varianza Vb (con Nb soggetti), il test T ti dice che probabilità hanno le due popolazioni di non essere distinte. Assumendo distribuzioni gaussiane, ci sono delle formule.

Ah ecco mi mancava sto passaggio del test T

Originariamente inviato da bjt2

In medicina si usano spesso la probabilità dell'1% e dell'1 per mille (in analisi interne con il nostro metodo di segmentazione, i soggetti normali sono risultati distinti dai patologici su alcuni parametri con un margine di errore inferiore ad uno su un milione)

Alla faccia dell'esame specifico!Praticamente zero falsi positivi...ma per arrivare a ciò o si fa ciò che mi hai descritto col test T e analisi lunghe e costose (e questo lo vedo più possibile in campo di ricerca che in campo clinico "quotidiano") oppure si è costretti ad alzare il cut-off...e lì si impennano i falsi negativi...perciò dicevo che sensibilità e specificità sono fra loro inversamente proporzionali e si devono fare delle scelte.

[bjt2]

Originariamente inviato da gianly1985

Ah ecco mi mancava sto passaggio del test T



Alla faccia dell'esame specifico!Praticamente zero falsi positivi...ma per arrivare a ciò o si fa ciò che mi hai descritto col test T e analisi lunghe e costose (e questo lo vedo più possibile in campo di ricerca che in campo clinico "quotidiano") oppure si è costretti ad alzare il cut-off...e lì si impennano i falsi negativi...perciò dicevo che sensibilità e specificità sono fra loro inversamente proporzionali e si devono fare delle scelte.

In effetti in questo studio c'erano 100 normali e 400 patologici, è molto in medicina. Inoltre il parametro scelto (il rate di rilassamento) è molto caratterizzante della malattia. Cioè la malattia causa una grossa variazione di questo parametro. Poi il metodo di misura è molto preciso, quindi...