OBIETTIVO:
apprendere un metodo per calcolare la dimensione del campione al fine di escludere/confermare la presenza di malattia in una popolazione
In alcuni casi, lo scopo del campionamento non è quello di stimare un parametro quantitativo della popolazione o di valutare la frequenza di un fenomeno, bensì, più semplicemente, quello di stabilire qualitativamente se una malattia è presente (o no) in una determinata popolazione.
Questa necessità si verifica spesso in occasione di epidemie per verificare l'eventuale diffusione sul territorio di una malattia infettiva. La stessa necessità emerge anche in corso programmi di monitoraggio o controllo o eradicazione di una malattia.
Consideriamo ad esempio le seguenti situazioni:
Il problema principale è legato al fatto che è molto difficile - se non impossibile - dimostrare con certezza matematica che una popolazione di animali è esente da una determinata malattia. Le difficoltà derivano da 2 fattori principali:
ESEMPIO. Abbiamo un allevamento di galline costituito da circa 40.000 riproduttori (cioè che producono uova destinate all'incubazione). Dobbiamo dimostrare che gli animali sono indenni da pullorosi (malattia sostenuta da Salmonella pullorum, caratterizzata dalla trasmissione per via verticale). Per ottenere una dimostrazione «certa» dovremo esaminare tutti le 40.000 galline. Infatti, è possibile (anche se improbabile) che l'infezione sia localizzata a un solo o a pochissimi animali. Esaminando un campione, si corre il rischio di non includere nel campione i pochi animali infetti.
Decidiamo quindi di sottoporre al test diagnostico tutte le galline; supponiamo che i risultati siano tutti negativi. A questo punto, siamo CERTI che la malattia non è presente nella popolazione? Ovviamente no, perché il test potrebbe aver fornito qualche esito falso-negativo.
Quindi, concludiamo che:
Tenuto conto delle difficoltà ora esposte, si può aggirare il problema considerando che una malattia, se presente nella popolazione, probabilmente colpirà un certo numero di individui e non uno solo..
Su questa base, potrebbe essere molto interessante rispondere alla seguente domanda:
ESEMPIO. Possiamo prevedere che la salmonellosi del suino, che è una malattia contagiosa, difficilmente colpirà meno del 5% dei soggetti appartenenti a un gruppo. Possiamo calcolare la numerosità del campione tale che si possa identificare con una certa sicurezza (confidenza!) la presenza della malattia, se essa è presente nel gruppo. In altre parole, possiamo estrarre dal gruppo un numero di animali tale da avere nel campione almeno 1 soggetto positivo.
La risposta si trova nella formula che segue, utile per risolvere il problema impegnando il minimo di risorse, e ottenendo un risultato affidabile a un livello di confidenza prescelto. Questo livello di confidenza misura la probabilità che la popolazione sia esente dalla malattia se tutti gli n individui del campione esaminato risultano negativi; in genere si adotta un livello di confidenza 0.95 (95%) o 0.99 (99%).
Formula tratta da: Cannon R.M., Roe R.T. (1982). Livestock Disease Surveys: a Field Manual for Veterinarians. Australian Government Publishing Service, Canberra.
Nella prossima Unità la formula viene applicata a un esempio pratico.
Nel caso in cui la popolazione oggetto dell'indagine sia di numerosità «infinita» (o composta da un numero elevato di unità, dell'ordine di migliaia), si può adottare la seguente formula, più semplice, che fornisce all'incirca gli stessi risultati della precedente a patto che la prevalenza presunta sia >5% circa:
Concludendo: anche se non possiamo provare con certezza che una popolazione è esente da una malattia, possiamo però ottenere una stima, con precisione a nostra scelta, saggiando un numero adeguato di animali. In altre parole, potremo dimostrare con un certo grado di probabilità che la malattia non è presente nella popolazione.
É da sottolineare che per l'applicazione della formula è richiesta la conoscenza presuntiva di D, cioè del numero di animali «positivi» nella popolazione ( prevalenza). Questa stima presuntiva può essere effettuata in base alla conoscenza dei caratteri generali della malattia in studio, della sua storia naturale, dei meccanismi di trasmissione, della situazione ambientale e geografica e di altri fattori contingenti.
Foglio di calcolo per Microsoft Excel® che visualizza, con un diagramma a torta, la dimensione del campione in rapporto alla prevalenza della malattia e al livello di confidenza.
NELLA PROSSIMA UNITÀ:
si continua l'argomento discusso in questa unità: per mezzo di un esempio, si illustra l'utilizzo della formula per calcolare la numerosità del campione qualora si voglia accertare la presenza (o l'assenza) di una malattia in un gruppo di animali.