Mini-guida alla ricerca bibliografica per gli utenti di IOSA

Salve a tutti,
questa mini-guida nasce per tutti gli utenti di IOSA interessati ad una ricerca bibliografica. Partiamo dalle basi:
Gli scienziati conducono esperimenti di vario tipo e poi inviano i loro risultati e pensieri a riviste che hanno dei referee.
I referee sono scienziati nello stesso settore (pari degli scienziati che inviano l’articolo) che giudicano se gli esperimenti, i risultati e i pensieri degli scienziati su tutto ciò siano meritevoli di essere pubblicati.
Questo procedimento viene chiamato “revisione paritaria” o “peer review”.
Pubblicazioni e progetti di ricerca che non siano stati soggetti a una revisione paritaria non sono generalmente considerati scientificamente validi dai ricercatori e dai professionisti del settore, se non dopo eventuali e accurate verifiche. Ci sono molti difetti in questo sistema ma alla fin fine funziona.

Per Fortuna, esistono dei database che ci permettono di semplificarci la vita e che racchiudono tutti questi vari articoli scientifici, alcuni sono:

ScienceDirect: http://www.sciencedirect.com/
EBSCOhost: http://connection.ebscohost.com
SciVerse: http://www.hub.sciverse.com/action/home

Ma il più famoso e utile è sicuramente Pubmed (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/).

Facendo una ricerca su questo database otterremo un elenco di articoli, scegliendo quello che più ci interessa ci si aprirà una schermata con:
– in alto, il nome della rivista da cui è tratto l’articolo, la data, il volume e le pagine
– alla riga più in basso vi è il titolo dell’articolo
– ancora più in basso vi sono i nomi degli autori della pubblicazione
– infine, c’è l’abstract, che è il “riassunto” della pubblicazione, partendo da questo possiamo capire già molto dell’articolo, decidere se ci interessa e quindi andare a vedere l’articolo intero (il “full text”), qualora sia disponibile (spesso infatti è a pagamento)
– a volte, se il full text è disponibile gratuitamente, vedremo un’icona in alto a destra. Cliccandoci, possiamo accedere al full text o a siti che ce lo possono procurare.

Un dato importante è l’impact factor, ossia quante citazioni ricevono mediamente gli articoli di una determinata rivista scientifica. Questa misura viene utilizzata come valutazione approssimativa dell’importanza di una rivista a confronto con le altre dello stesso settore: più è alto l’impact factor più la rivista risulta autorevole.

Leggendo un articolo, o anche un abstract, dobbiamo innanzitutto almeno avere una minima comprensione dell’inglese e almeno delle minime basi di biologia.
Spesso un testo, pur essendo stato scritto da un vivisezionista e anche se quindi contiene opinioni pro-sperimentazione, può offrirci spunti per una critica al modello animale. Ad esempio, non mancano gli articoli che affermano “i risultati sull’animale dovrebbero essere estrapolati con cautela”, qualcun altro che afferma che i modelli animali sono validi nonostante abbia appena fatto un elenco di mancata predittività della SA, e c’è chi dà direttamente dati numerici allarmanti.
Tutti questi sono dati utili, soprattutto se non si parla di casi isolati.

Approfondimento sulle revisioni sistematiche:

Le Revisioni Sistematiche (RS), nell’opposizione scientifica alla sperimentazione animale, sono – a nostro avviso – la miglior arma in nostro possesso, in quanto ci forniscono un’indicazione globale dei valori predittivi del modello animale in un ambito specifico. Ma spieghiamo prima in cosa consistono.

Le RS riuniscono i risultati di tutti gli studi condotti su di un determinato argomento, ottenendo una stima molto affidabile e statisticamente molto stabile. Una RS serve a fornire un dato conclusivo su di un tema controverso, in quanto genera un’indicazione unica e complessiva a partire dalle informazioni, anche contrastanti, contenute nei singoli studi analizzati.
Le Meta-Analisi (MA), invece, possono essere considerate delle RS “quantitative”, sono tecniche statistiche che provvedono ad analizzare (fornendo sintesi quantitative) i dati presentati nei singoli studi, con lo scopo di minimizzare gli errori e di poter generalizzare le conclusioni relative.

Date queste premesse, è facile capire come le RS e le MA siano uno strumento molto, molto utile, atto a contrastare tutte le “fantomatiche scoperte ottenute grazie al modello animale”, che spesso, viste in una prospettiva complessiva (quale quella della RS), si rivelano un’eccezione più che una regola.

Spesso dagli studi otteniamo dati relativi ai seguenti parametri:
1. La sensibilità (sensitivity) del test;
2. La specificità (specificity) del test;
3. Il valore predittivo positivo (VPP, in inglese PPV); e
4. Il valore predittivo negativo (VPN, in inglese NPV).

* La sensibilità di un test è la probabilità di un risultato positivo per persone a cui il test dovrebbe risultare positivo.
E’ data dalla proporzione dei soggetti realmente malati e positivi al test (veri positivi) rispetto all’intera popolazione dei malati.

Quindi:
Sensibilità = Veri positivi / Totale malati = Veri positivi / (Veri positivi + Falsi negativi)

* La specificità di un test è la probabilità di un risultato negativo per persone a cui il test dovrebbe risultare negativo.
E’ data dalla proporzione dei soggetti sani e quindi negativi al test (veri negativi) rispetto all’intera popolazione dei sani.
Quindi:

Specificità = Veri negativi / Totale sani = Veri negativi / (Veri negativi + Falsi positivi)

* Il valore predittivo positivo (VPP) di un test è la proporzione di persone con risultati positivi che sono effettivamente positivi.
Quindi il Valore Predittivo Positivo è la quota di soggetti veri positivi sul totale dei positivi (veri e falsi positivi).

* Il valore predittivo negativo (VPN) è la proporzione di persone con risultati negativi che sono effettivamente negativi.
Quindi il Valore Predittivo Negativo è la quota di soggetti veri negativi sul totale dei negativi (veri e falsi negativi).

Tutti questi valori sono misurati in una scala da 0.0 (che è il più basso) a 1.0 (che è il più alto).

Molti pochi test hanno una sensibilità, specificità, VPP, o VPN di 1.0.
Ma affinchè il test sia utile, serve che sia predittivo molto più spesso rispetto a quando non lo sia.

Un test dunque che abbia bassi valori di questi parametri può essere facilmente criticabile, e questo vale anche per i test su animali.

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