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3. Definizione di epidemiologia e concetti di baseOBIETTIVO:
acquisire un concetto esteso del termine 'popolazione', così come utilizzato in epidemiologia
Nel linguaggio comune, per «popolazione» si intende generalmente indicare l'insieme delle persone (o degli animali) abitanti un luogo.
Nel linguaggio epidemiologico, il termine viene usato in un significato diverso, intendendo un insieme di unità (spesso rappresentate da animali della stessa specie) che hanno uno o più attributi in comune.
Solitamente gli attributi vengono scelti con criteri arbitrari, ma utili ai fini dello studio che si intende eseguire. È importante definire con precisione i criteri da adottare per definire la popolazione da studiare; ciò si ottiene adottando regole precise per includere o no un elemento nella popolazione. In genere, queste regole si fissano rispondendo per lo meno alle tre classiche domande: chi o che cosa?, dove? quando? (What-Where-When).
La dimensione (o numerosità) della popolazione in studio non è un fattore critico. Ad esempio, si potrebbe studiare una popolazione composta da un numero estremamente grande di unità (es. le uova che vengono prodotte in Europa nel corso di un anno), oppure, viceversa, una popolazione molto piccola (es. i felini presenti in uno zoo).
Si possono studiare anche popolazioni «indeterminate», cioè composte da elementi non esistenti fisicamente. Ad esempio, nello studio sull'efficacia di un vaccino per il cane, potrebbe interessare la popolazione indeterminata di tutti i cani che verranno vaccinati in futuro con quel vaccino.
Come già detto, molto spesso le unità che compongono la popolazione in studio sono rappresentate da animali. In altri casi l'attenzione può essere rivolta, piuttosto che a un insieme di animali, a un insieme di altre "unità di interesse", come ad esempio cellule, batteri, ecc. Quindi, si potrà studiare una "popolazione di cellule" oppure una "popolazione di batteri" od ancora una "popolazione di allevamenti" e così via.
Non è indispensabile che una popolazione sia uniforme (cioè composta da unità dello stesso tipo).
ESEMPIO. L'afta epizootica è una malattia virale che colpisce i mammiferi ungulati domestici, in particolare bovini, ovini, caprini e suini, ma può colpire anche gli erbivori selvatici, quali bisonti, cervi, antilopi, renne, giraffe ecc. In uno studio sull'afta epizootica nell'Africa sub-sahariana la popolazione di interesse potrebbe essere rappresentata da un insieme di animali appartenenti ad alcune delle suddette specie.
Ecco alcuni esempi di "popolazione":
- le bovine in lattazione presenti in un allevamento il giorno 1 dicembre 2011;
- i vitelli di età <5 mesi presenti negli allevamenti della provincia di Parma al 10 novembre 2010;
- i suini macellati in provincia di Parma nel corso del 2006;
- i piccioni presenti nel centro storico di una città in un dato periodo;
- le api di un alveare al momento in cui si effettua un trattamento antiparassitario;
- le forme di Parmigiano-Reggiano prodotte dai caseifici della provincia di Parma nel corso del 2011;
- gli allevamenti di bovine da carne attivi nella regione Veneto nel semestre luglio-dicembre 2009.
In molti casi non è possibile esaminare tutta la popolazione di interesse, ma ci si deve accontentare dell'esame di un campione. Questo argomento verrà trattato estensivamente nel Cap. 9 (Campionamento). Però è utile anticipare fin d'ora che, negli studi epidemiologici eseguiti su un campione estratto da una popolazione, spesso si desidera generalizzare i risultati ottenuti.
ESEMPIO. Hai sottoposto a un trattamento con un antibiotico 10 cani affetti da una certa malattia, e ne sono guariti 9. Hai ottenuto un buon risultato sui 10 cani che rappresentano la tua popolazione in studio; certamente sarai portato a generalizzare il risultato, e a ritenere che il trattamento con quell'antibiotico indurrà la guarigione del 90% dei cani in altre popolazioni; ad esempio, sulla popolazione indeterminata costituita tutti i cani che, in futuro, verranno colpiti da quella malattia e verranno trattati con quell'antibiotico.
Insomma, in molti casi non ci interessano i risultati ottenuti proprio sul campione esaminato: invece, i risultati interessano perché sono (o potrebbero essere essere) generalizzabili a popolazioni più ampie. Questo processo logico di generalizzazione viene detto inferenza.
Il significato generale del termine inferenza è "processo logico per il quale, data una o più premesse, è possibile trarre una conclusione". In statistica e in epidemiologia il termine inferenza assume un significato un po' diverso, ossia quello di generalizzazione di una conclusione cui si è pervenuti attraverso lo studio di una popolazione limitata.
L'inferenza fa parte di una branca della Statistica che si chiama appunto "statistica inferenziale".
Non farti intimorire dalla terminologia complicata... in effetti tutti noi facciamo più o meno inconsciamente processi di inferenza, quando "universalizziamo" il contenuto di un certo numero (di solito limitato) di osservazioni. Ad esempio, se il cielo è nuvoloso usciamo con l'ombrello:
infatti abbiamo imparato (abbiamo fatto esperienza), dalle giornate nuvolose che si sono succedute nella nostra vita, un principio generale: al cielo nuvoloso segue spesso una giornata di pioggia. In questo caso, inferenza vuol dire anche previsione. In fondo, ciò che chiamiamo esperienza è largamente basato sull'inferenza, che non è altro che un procedimento di generalizzazione dei risultati ottenuti esaminando un campione.
Se vuoi saperne di più su questo argomento, ti rimando al Capitolo del 
campionamento.
AFTER HOURS: Tre belle popolazioni!
NELLA PROSSIMA UNITÀ:
si dimostra, anche attraverso una serie di esempi, come il concetto di «popolazione» in epidemiologia sia da intendere in senso esteso.
