Il modello di ricerca su Caso Singolo (Single Case Research Designs – SCR)
Caso Clinico (dr. Roberto Cipollina)

Il caso clinico riguarda il problema dell’insonnia, in questo caso tralasceremo gli aspetti più squisitamente clinici per concentrare la nostra attenzione sui risultati e la valutazione del trattamento.
Paziente è una donna di 50 anni che soffre di insonnia da circa un anno, si addormenta con una certa facilità ma dopo alcune ore si sveglia e da quel momento in avanti non riesce più ad addormentarsi, complessivamente dorme 4/5 ore per notte.

Single-Case Research Design

Nelle 5 settimane precedenti e poi per tutta la durata del trattamento la paziente compila settimanalmente un breve questionario (vedi)in cui registra la qualità del sonno.

Il questionario composto da 4 domande permette l’attribuzione di un punteggio variabile da 0 (nessun problema) a 12 (insonnia grave).

I dati dei questionari compilati nelle 5 settimane precedenti l’inizio della terapia permettono di definire la baseline vale a dire periodo d’osservazione che consente di valutare il problema prima che il trattamento abbia inizio.
Nel caso riportato la media dei dati della baseline era 10,8.

Iniziato il trattamento la paziente registrava settimanalmente la qualità del sonno, al termine della terapia la media di questo periodo era 5,2.

Il lavoro effettuato pur presentando dei limiti legati all’aspetto sperimentale della metodologia di valutazione, si presta ad interessanti considerazioni.
Possiamo valutare il lavoro in due modi:
A. Valutazione grafica
B. Analisi statistica

A)Valutazione grafica (visiva)

La prima e più immediata valutazione è quella dei dati espressi graficamente che ci dovrebbe permettere di capire se è avvenuto un cambiamento e se questo è attribuibile al nostro intervento.

L’analisi visiva del grafico permette di valutare:

a. la variazioni del valore della media tra le fasi.

b. Le variazioni di livello cioè variazioni o discontinuità tra la fine di una fase e l’inizio dell’altra. Le variazioni di livello sono indipendenti dalla media.

c. le variazioni nel trend cioè la tendenza dei dati a mostrare sistematici incrementi o decrementi nel tempo.

d. la latenza si riferisce invece al tempo che intercorre tra l’inizio o la fine di una fase e il cambiamento dei risultati, più rapidamente si ottiene un cambiamento dopo che vi è stata una modifica nelle condizioni sperimentali, più è chiaro l’effetto dell’intervento.

Se analizziamo il grafico allegato possiamo vedere:

- le medie tra la baseline e la fase di trattamento subiscono una chiara variazione a favore dell’efficacia dell’intervento, da 10.8 a 5.2.

- tra la fine della baseline e l’inizio della fase di trattamento si evidenza una netta discontinuità.
La terapia ha rapidamente modificato il quadro.

- vi è un cambiamento nel trend: la linea del grafico sostanzialmente orizzontale durante la baseline, a testimonianza della costanza dei valori, discende per stabilizzarsi su di un livello decisamente più basso al termine della fase di trattamento.

- Non vi è periodo di latenza tra una fase e l’altra, all’introduzione del trattamento le modifiche del quadro sono rapide.

I dati possono essere valutati anche dal punto di vista statistico ma quando gli effetti dell’intervento sono rilevanti l’analisi statistica diventa superflua.

B. valutazione statistica

L’analisi statistica permette si valutare se i cambiamenti avvenuti sono statisticamente significativi e non se sono clinicamente importanti.
Nonostante che la sola analisi visiva dei risultati sia spesso sufficiente, la contestuale analisi statistica rende da maggior forza alle nostre conclusioni.
Il metodo di analisi statistica più utili nel SCRD sembra essere la forma semplificata della Time-Series Analysis, il test valuta se c’è un cambiamento statisticamente significativo nel livello e nel trend tra una fase e l’altra.
Per approfondire l’argomento del SCRD e per l’analisi statistica e grafica si possono utilizzare gli strumenti, di facile uso a disposizione sul sito:
http://www.unlv.edu/faculty/pjones/singlecase/scsadsgn.htm

1)Simplified Time Series: variables 1 and 2:

2)Descriptive Statistics: variables 1 and 2:

Variable 1:
mean = 10.80
median = 11.00
s.d. = 0.447
n = 5

Variable 2:
mean = 5.20
median = 4.50
s.d. = 1.619
n = 10

Correlation Coefficients: variable 1 and 2:r=0.628

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