Alessandra Nardi

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Attività Principali Analisi di sopravvivenza. Metodologie statistiche per l'analisi di dati in bio-medicina.

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Informazioni generali ˆ Posizione attuale: Professore associato nel settore scientifico discipliare MED/01 (Statistica medica), in servizio presso l’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”, afferente al Dipartimento di Matematica. ˆ Recapito: Dipartimento di Matematica, Via della ricerca scientifica, 00173 Roma. ˆ e-mail: alenardi@mat.uniroma2.it Titoli di Studio ˆ 1992 Laurea in Scienze Statistiche e Demografiche, indirizzo Metodologico, conseguita con la votazione di 110/110 e lode, presso la Facolt`a di Scienze Statistiche dell’Universit`a degli Studi di Roma “La Sapienza”. Titolo della tesi di Laurea: “L’analisi statistica multivariata in condizioni di incertezza sulla distribuzione del Tempo di Sopravvivenza: presupposti teorici e verifica sperimentale”. Relatore Prof. E. D’Arcangelo, correlatore Prof. L. Piccinato. ˆ 1996 Dottorato di Ricerca in Statistica Metodologica (VIII ciclo), conseguito presso il Dipartimento di Statistica, Probabilit`a e Statistiche Applicate, Universit`a degli Studi di Roma “La Sapienza”. Titolo della tesi di Dottorato: “I residui per la verifica del modello nell’Analisi di Sopravvivenza: una rassegna critica ed una nuova proposta”. Altri titoli ˆ 1996 Vincitrice di una borsa di studio finanziata dalla Comunit`a Europea (Human Capital) per un progetto di ricerca sulla “Verifica della bont`a di adattamento del modello nell’Analisi di Sopravvivenza” presso il Dipartimento di Statistica, Facolt`a di Matematica Applicata, Universit`a di Heidelberg. ˆ 1997 Vincitrice di una borsa di post-dottorato presso la Facolt`a di Economia della Terza Universit`a di Roma. ˆ 1998 Vincitrice di una borsa di studio finanziata dalla Comunit`a Europea nel quadro del programma “Training and Mobility of Researchers” per un progetto di ricerca biennale su “Individuazione di osservazioni anomale e capacit`a previsiva del modello nell’Analisi di Sopravvivenza” presso il Center for Medical Statistics, Informatics and Intelligent Systems, Medical University, Vienna. ˆ 1998-2003. Ricercatore di statistica (SECS-S/01) in servizio presso la Facolt`a di Scienze Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ Dal novembre 2003 al novembre 2005. Ricercatore confermato di statistica (SECS-S/01), in servizio presso la Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. Attivit`a didattica in ambito universitario ˆ a.a. 1997-98. Corso di esercitazioni per l’insegnamento di Statistica presso la Facolt`a di Medicina e Chirurgia del Libero Istituto Universitario, Campus Biomedico di Roma, dove era designata Tutor nelle discipline del settore scientifico disciplinare F01X (ora MED/01) . ˆ a.a. 2000-2001. Supplenza del corso di Istituzioni di Statistica per il Diploma in Statistica, Facolt`a di Sc. Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ a.a. 2001-2002. Supplenza del corso di Statistica medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea in Statistica, Facolt`a di Sc. Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ a.a. 2001-2002. Affidamento del corso di Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica per il Corso di Laurea in Statistica, Facolt`a di Sc. Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ 2002. Ciclo di seminari sull’analisi di sopravvivenza nell’ambito del Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2002-2003. Supplenza del corso di Statistica medica, s.s.d. MED/01 per il Corso di Laurea in Statistica, Facolt`a di Sc. Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ a.a. 2002-2003. Affidamento del corso di Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica per il Corso di Laurea in Statistica, Facolt`a di Sc. Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ 2003. Ciclo di seminari sull’analisi di sopravvivenza nell’ambito del Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2003-2004. Supplenza del corso di Statistica medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea in Statistica, Facolt`a di Sc. Politiche dell’Universit`a degli Studi di Teramo. ˆ a.a. 2003-2004. Svolge attivit`a didattica di supporto ai corsi di: – Statistica per il Corso di Laurea in Ecologia, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata” – Statistica per il Corso di Laurea in Biologia Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata” ˆ a.a. 2003-2004. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. Med/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Scienze della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2003-2004. Affidamento (in collaborazione con C. Rossi) del corso di Statistica per la Scuola di Specializzazione in Nefrologia, Facolt`a di Medicina e Chirurgia dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2003-2004. Corso base di Statistica per i Dottorati di Ricerca delle Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata” (in collaborazione con C. Rossi e G. Scalia Tomba). ˆ a.a. 2004-2005. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Scienze della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2004-2005. Affidamento del corso di Elementi di Statistica, s.s.d. SECS-S/01, per il Corso di Laurea triennale in Biotecnologie, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ 2004. Ciclo di seminari sull’analisi di sopravvivenza nell’ambito del Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2005-2006. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea in modalit`a teledidattica per “Educatore professionale sanitario”, Facolt`a di Medicina dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2005-2006. Affidamento dei corsi di Statistica, s.s.d SECS-S/01 e Statistica Medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Scienze della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2005-2006. Affidamento del corso di Statistica applicata ai dati genetici, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Biologia ed Evoluzione Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2005-2006. Corso base di Statistica per i Dottorati di Ricerca delle Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata” (in collaborazione con G. Scalia Tomba). ˆ 2005. Corso di Analisi di sopravvivenza per il Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2006-2007. Affidamento del corso di Statistica applicata ai dati genetici, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Biologia ed Evoluzione Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ 2006. Corso di Analisi di sopravvivenza per il Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2006-2007. Affidamento dei corsi di Statistica, s.s.d SECS-S/01 e Statistica Medica, s.s.d. MED/01 per il Corso di Laurea Specialistica in Scienze della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2007-2008 Affidamento dei corsi di “Metodi per l’analisi di dati da prove cliniche” e “Analisi dei dati di sopravvivenza” per il Master in “Statistica per le scienze bio-mediche”, Universit`a degli srudi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2007-2008. Affidamento del corso di Statistica applicata ai dati genetici, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Biologia ed Evoluzione Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ 2007. Corso di Analisi di sopravvivenza per il Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2007-2008. Affidamento dei corsi di Statistica, s.s.d SECS-S/01 e Statistica Medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Scienze della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2008-2009. Affidamento dei corsi di Statistica, s.s.d SECS-S/01 e Statistica Medica, s.s.d. MED/01, per il Corso di Laurea Specialistica in Scienza della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2008-2009. Affidamento del corso di Statistica e Misura dell’errore (modulo del corso integrato di Fisica, Statistica e Misura dell’errore), s.s.d. MAT/06 e MED/01, per il Corso di Laurea Triennale in Biologia, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ 2008. Corso di Analisi di sopravvivenza per il Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2009-2010. Affidamento del corso di Statistica, Statistica Medica e laboratorio di Statistica, s.s.d. MED/01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2009-2010. Affidamento del corso di Statistica applicata ai dati genetici (modulo del corso integrato Genetico), s.s.d. MAT/06, per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia ed Evoluzione Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ 2009. Corso di Analisi di sopravvivenza per il Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2010-2011. Affidamento del corso di Statistica, Statistica Medica e laboratorio di Statistica, s.s.d. MED/01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2010-2011. Affidamento del corso di Statistica applicata ai dati genetici (modulo del corso integrato Genetico), s.s.d. MAT/06, per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia ed Evoluzione Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2011-2012. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED/01 (5 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Facolt`a di Medicina e Chirurgia e di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2011-2012. Affidamento del corso di Statistica, s.s.d. SECS-S01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia ed Evoluzione Umana, Facolt`a di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell’Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2011-2012. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2012-2013. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED/01 (5 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2012-2013. Affidamento del corso di Statistica, s.s.d. SECS-S01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia ed Evoluzione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2012-2013. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ 2013. Corso di Analisi di sopravvivenza per il Master in Biostatistica, Universit`a di Bologna. ˆ a.a. 2013-2014. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED/01 (5 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2013-2014. Affidamento del corso di Statistica, s.s.d. SECS-S01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia ed Evoluzione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2013-2014. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2014-2015. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED/01 (5 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2014-2015. Affidamento del corso di Statistica sperimentale, s.s.d. SECS-S01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia ed Evoluzione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2015-2016. Affidamento del corso di Statistica sperimentale, s.s.d. SECS-S01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in BEEA, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2015-2016. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2015-2016. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Odontoiatria e Protesi Dentaria, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2016-2017. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2016-2017. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Odontoiatria e Protesi Dentaria, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2017-2018. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Odontoiatria e Protesi Dentaria, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2017-2018. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2017-2018. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2017-2018. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2018-2019. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Odontoiatria e Protesi Dentaria, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2018-2019. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2018-2019. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2018-2019. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2019-2020. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2019-2020. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2019-2020. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2019-2020. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (2 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie Mediche, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2020-2021. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2020-2021. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2020-2021. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2020-2021. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (2 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie Mediche, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2021-2022. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2021-2022. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2021-2022. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2021-2022. Affidamento del corso di Statistica Medica, s.s.d. MED-01 (2 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie Mediche, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2022-2023. Affidamento del corso di Statistica biomedica, s.s.d. MED-01 (6 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Bioinformatica, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. ˆ a.a. 2022-2023. Laboratorio di Statistica in R per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana. ˆ a.a. 2022-2023. Affidamento del corso di Statistica Medica s.s.d. MED-01 (4 CFU), per il Corso di Laurea Magistrale in Scienza della Nutrizione Umana, Universit`a degli Studi di Roma “Tor Vergata”. Attivit`a di Ricerca L’attivit`a di ricerca si articola sia in un ambito puramente metodologico, con particolare riferimento all’analisi dei dati di sopravvivenza, sia in un contesto di applicazione dei metodi statistici alla sperimentazione clinica in medicina. In questo secondo ambito collabora, negli anni 1992-1996, con il Dipartimento di Bio-Patologia Umana dell’Universit`a di Roma “La Sapienza” a tre differenti progetti. Per il GITMO (Gruppo Italiano per il Trapianto di Midollo Osseo) sulla valutazione dei possibili fattori di rischio in pazienti affetti da Leucemia Mieloide Cronica e sottoposti a Trapianto di Midollo Osseo. A tale scopo, la tesi di Laurea propone una strategia d’analisi che coinvolge sia l’approccio classico all’inferenza - stimatore di Kaplan-Meier, modello logistico e modello dei rischi proporzionali di Cox - sia quello Bayesiano - Modelli Lineari Dinamici Generalizzati (MLDG) di West, Harrison e Migon - in una logica di integrazione reciproca. Questa strategia d’analisi, completa di ulteriori sviluppi, `e stata presentata al convegno “Statistical tools in Human Biology”, Erice, 1993, e pubblicata nel relativo proceedings. Partecipa poi ad studio europeo per l’EBMT (European Bone Marrow Transplantation Group) sulla validit`a terapeutica dell’Interferon nel trattamento delle recidive, in pazienti affetti da Leucemia Mieloide Cronica e sottoposti a Trapianto di Midollo Osseo . Collabora ad uno studio comparativo sulla tossicit`a dell’α e del β Interferon, sia come singoli agenti sia in associazione con l’AZT, nell’ambito delle possibili strategie terapeutiche per il trattamento dell’infezione HIV. Negli anni 1998-2000 trascorre un periodo di ricerca presso l’Istituto di Bio-statistica della “Medical School” dell’Universit`a di Vienna. In tale periodo oltre a svolgere attivit`a di ricerca in collaborazione con il Prof. Michael Schemper, collabora con gli altri membri dell’istituto all’attivit`a di consulenza statistica, seguendo personalmente alcuni studi clinici su: - i legami tra ipotiroidismo sub-clinico e livelli di colesterolo LDL; - i livelli di colesterolo in pazienti grandi obesi; - i livelli di Fas solubile come ulteriore discriminante tra cisti benigne delle ovaie e tumore ovarico; - il ruolo del test GHRH (growth hormone-releasing hormone) nella diagnosi della sindrome da deficienza dell’ormone della crescita in pazienti adulti; - un modello di previsione del rischio di danni cerebrali a seguito di intervento chirurgico sul cuore in pazienti in et`a pediatrica. `E responsabile per il disegno e l’analisi statistica di uno studio multicentrico con lo scopo di valutare l’efficacia di Atorvastatin e N-3 Pufa in pazienti affetti da sindrome metabolica (responsabile Prof. P. Sbraccia). `E responsabile per il disegno e l’analisi di uno studio sperimentale su cavie mirato al confronto tra diversi regimi d’immunizzazione per l’inibizione della carcinogenesi nel tumore alla mammella. L’efficacia di un nuovo vaccino rispetto ad un trattamento standard e’ stata valutata in termini di sopravvivenza libera da tumore per diverse dosi, tempi e modalit`a di somministrazione. Collabora ad uno studio sperimentale su cavie con lo scopo di valutare l’efficacia di una dieta arricchita con acido α-linolenico nel migliorare la sopravvivenza totale, la struttura del tessuto cardiaco e la funzione del miocardio. Un particolare tipo di cavia (Syrian δ-sarcoglycan-deficient hamster) `e stata scelta come modello animale per la cardiomiopatia ipertrofica. I risultati dello studio sono descritti in dettaglio nel lavoro Segue il disegno, la raccolta e l’analisi dei dati di uno studio prospettico di coorte (Liver Match) pianificato allo scopo di individuare fattori prognostici della sopravvivenza a breve e a lungo termine in pazienti sottoposti a trapianto di fegato. Tra gli obiettivi principali quello di identificare match ottimali tra donatore e ricevente (responsabile Prof. Mario Angelico). Nell’ambito del progetto ”UK-PBC: stratified medicine in primary biliary cholangitis” sviluppa modelli predittivi di risposta alla terapia con UDCA. Segue studi sperimentali nel contesto dell’implatologia dentale tesi a valutare l’utilizzo di strumenti e materiali innovativi. L’attivit`a strettamente metodologica si sviluppa nell’ambito dell’analisi di Sopravvivenza a partire dalla tesi di dottorato, centrata sulla verifica della bont`a di adattamento del modello ai dati. Nella tesi vengono discusse le problematiche relative all’estensione dei concetti di residuo, dato anomalo e osservazione influente all’analisi dei dati di sopravvivenza, con particolare attenzione alle problematiche legate ai dati censorati. Una nuova definizione di residuo viene proposta per il modello di Cox, allo scopo di individuare la presenza di outlier. Oltre a derivare la distribuzione campionaria dei residui, si affronta il problema di come valutare la potenziale anomalia delle osservazioni corrispondenti a dati censorati. In un’impostazione bayesiana dell’inferenza, affronta il tema di scelta tra modelli alternativi, quando le conoscenze a priori sul fenomeno sono vaghe. Alcuni risultati circa la definizione e le propriet`a delle “default priors”, in particolare della “Jeffreys’ prior”, in presenza di dati troncati sono descritti nel lavoro “Jeffreys priors for survival models with censored data”, in collaborazione con Fulvio De Santis e Julia Mortera. Emerge nella ricerca la dipendenza della “Jeffreys’ prior” dal meccanismo di troncamento, in contrasto con l’idea di una distribuzione espressione di conoscenze a priori. Viene poi investigato l’effetto delle diverse distribuzioni a priori sui risultati inferenziali ed in particolare il loro impatto sui cosiddetti “Default Bayes Factors” al crescere della percentuale di dati troncati. Durante il periodo di ricerca trascorso presso l’Istituto di Bio-statistica della “Medical School” dell’Universit`a di Vienna inizia una nuova linea di ricerca focalizzata sulle potenzialit`a dei modelli parametrici nell’analisi di studi di sopravvivenza. Il dominio quasi totale del modello di Cox ha infatti portato a trascurare questa classe di modelli in grado di offrire una diversa prospettiva nell’analisi, utile a cogliere aspetti che resterebbero altrimenti ignorati. In questo ricerca si dimostra in particolare come la distribuzione campionaria dei tali residui, una volta eliminato l’effetto di distorsione dovuto alla presenza di dati troncati (censored), possa fornire elementi preziosi per la valutazione della coerenza tra famiglia di ipotesi scelta e dati osservati. Tuttavia la sola ispezione grafica mantiene un elevato grado di approssimazione ed `e spesso difficile valutare se il miglioramento apparente ottenuto variando il modello parametrico sia significativo o meno. Nasce quindi la necessit`a di derivare una statistica test in grado di quantificare tale vantaggio per sottoporlo a verifica di ipotesi. Il problema presenta due difficolt`a importanti: le principali famiglie di ipotesi per la funzione di rischio basale sono separate e le osservazioni sono non omogenee. In questo senso il passaggio dai tempi di sopravvivenza osservati ai residui dal modello consente di ricondursi ad osservazioni omogenee, eliminando i parametri regressivi di disturbo. Per derivare un formale test d’ipotesi, `e necessaria anche la conoscenza della distribuzione campionaria dei residui sia sotto l’ipotesi nulla di una corretta scelta del modello, sia sotto l’ipotesi alternativa di una diversa famiglia di distribuzioni. Risultati asintotici, basati sulla teoria della verosimiglianza, sono stati ottenuti per il confronto tra la famiglia Weibull e quella esponenziale e per il pi`u complesso problema di scelta tra modello Weibull e log-normale, corrispondenti rispettivamente alle ipotesi di rischio monotono e non monotono per la presenza di un picco. Di particolare rilievo `e il fatto che, in quest’ultimo caso, la distribuzione dei residui sotto l’ipotesi alternativa non dipende dai parametri del modello “vero”. Il problema `e pertanto ridotto al confronto tra due ipotesi semplici e la statistica test proposta `e naturalmente il rapporto tra le due verosimiglianze. Risultati asintotici sulla distribuzione campionaria e studi simulati su dimensione e potenza del test sono in corso. Tra gli aspetti critici legati all’utilizzo del modello di Cox per l’analisi di dati di sopravvivenza c’`e sicuramente la presenza di effetti dipendenti dal tempo che porta alla violazione dell’ipotesi di proporzionalit`a dei rischi, alla base del modello stesso. Un chiaro esempio `e emerso nello studio Liver Match dove il grafico dei residui di Schoenfeld per la presenza di epatite C, fattore di rischio per la sopravvivenza del paziente, suggerisce un effetto crescente nel tempo. Mentre esistono diverse proposte in letteratura per le stima di effetti tempo dipendenti, il problema di verifica dell’ipotesi di un rischio relativo costante rispetto a diverse possibili alternative ha ricevuto poca attenzione. A partire dallo stimatore proposto da Winnet e Sasieni basato proprio sui residui di Scheonfeld (“Iterated residuals and time–varying covariate effects in Cox regression”, Journal of the Royal Statistical Society, series B, 65:473-488, 2003) abbiamo sviluppato un test non parametrico la cui potenza si adatta al grado di “smoothness” della funzione β(t) che caratterizza l’effetto tempo dipendente. La procedura proposta adatta al caso descritto una tecnica introdotta da Fromont e Laurent nel 2005 (“Adaptive goodness–of– fit tests in a density model”, Technical report, INSA, Departement de Genie Mathematique) che considera una opportuna sequenza di stimatori di R |β(t)|2dt rifiutando l’ipotesi nulla quando almeno uno di loro `e maggiore del suo (1 − uα) quantile, dove uα viene calibrato per ottenere un test globale di dimensione α. La ricerca prosegue con l’obiettivo di individuare un test potente rispetto a particolari classi di ipotesi alternative, quelle di interesse in ambito clinico. L’ampiezza dell’alternativa implica infatti una ridotta potenza in specifiche direzioni e conduce a risultati spesso non significativi in presenza di una limitata dimensione campionaria. Proprio una attenta valutazione della bont`a di adattamento del modello ai dati ha evidenziato l’insufficienza sia del modello di Cox sia della classe dei modelli accelerati a descrivere alcune complesse situazioni sperimentali. Tra queste riveste particolare importanza il caso in cui siano osservabili nello studio pazienti considerati clinicamente guariti o classificati come lungo sopravviventi. Viene priposto un particolare modello di mistura parametrico a due componenti, di cui una degenere. Proseguendo sulla stessa linea di ricerca, `e stato riconsiderato il modello originario sviluppandolo completamente in ambito bayesiano: la stima parametri, originariamente basata sulla funzione di verosimiglianza, `e stata ottenuta usando una versione del Gibb sampling per modelli di mistura e il fattore di Bayes `e stato utilizzato per la verifica di ipotesi. Il modello finale `e stato proposto per descrivere il fenomeno del precariato in alcune categorie del mercato del lavoro in Italia. L’obiettivo `e la stima della frazione di lavoratori il cui percorso di precariato non si conclude con una posizione lavorativa stabile (“long survivors”) e l’individuazione dei fattori in grado di influenzare tale esito negativo. L’elevata eterogeneit`a dei soggetti a fronte di un numero limitato di variabili osservate a descriverla ha richiesto un ulteriore ampliamento del modello. Seguendo l’approccio bayesiano, abbiamo introdotto sia nella componente parametrica sia nella probabilit`a di lungo sopravvivenza due classi di parametri individuali derivati da due comuni distribuzioni normali a media nulla e varianza incognita che `e stata stimata assumendo una distribuzione a priori Gamma inversa. `E stato inoltre sviluppato un algoritmo stocastico di selezione delle variabili esplicative che impone al modello finale una struttura gerarchica per tener conto in modo appropriato delle presenza in interazioni di diverso livello e di variabili dicotomiche a modellare il livelli di variabili qualitative. Una seconda, complessa situazione sperimentale si `e presentata in uno studio clinico su pazienti sottoposti a chirurgia d’urgenza per un aneurisma dell’aorta. In questo caso i pazienti sono esposti a un rischio di morte immediatamente successivo al trattamento chirurgico per complicazioni ad esso legate e ad un rischio di mortalit`a a lungo termine, influenzato da numerosi fattori esogeni. Si tratta di due rischi dalle caratteristiche molto diverse, il primo molto levato ma che decresce rapidamente a zero, il secondo moderato o lieve ma che tende a persistere per anni dopo l’intervento. Potenzialmente diverse sono anche le variabili in grado di influenzare i due rischi. Anche in questo caso n`e il modello di Cox n`e un semplice modello parametrico sono sufficienti a descrivere adeguatamente la situazione clinica. Per modellare simultaneamente sia la funzione di rischio basale complessiva, sia il diverso effetto delle variabili esplicative abbiamo sviluppato un modello di mistura parametrico assumendo due famiglie di densit`a Weibull a descrivere il rischio di mortalit`a precoce e tardiva. Sia i parametri di scala delle due famiglie di distribuzioni, sia probabilit`a di appartenere ad una delle due classi latenti sono funzione delle potenziali variabili esplicative; abbiamo ipotizzato una funzione di link logaritmica nel primo caso e logistica nel secondo. I vantaggi offerti dal modello di mistura proposto rispetto al modello di Cox sono stati quindi illustrati proprio sulla base dello studio citato. I risultati delle ricerche sono stati presentati, sotto forma di relazioni o discussioni invitate, comunicazioni spontanee e poster, a Convegni, Workshop e Riunioni Scientifiche che hanno avuto luogo a livello nazionale ed internazionale e confluite in pubblicazioni il cui elenco `e di seguito riportato. Pubblicazioni - Nardi A. e Schemper M., (1999). New residuals for Cox’s regression and their application to outlier screening. Biometrics, 55, 523-529, I.F. 1.3 - Nardi A., (2000). Comparing parametric models for reliability data via residual analysis. 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Statistica Medica, Corso di Laurea in modalit`a teledidattica per “Educatore professionale sanitario”. - Masuelli L., Trono P., Marzocchella L., Mrozek M., Palumbo C., Minieri M., Carotenuto F., Fiaccavento R., Nardi A., Galvano F., Di Nardo P., Modesti A., Bei R. , (2008). Intercalated disk remodelling in δ-sarcoglycan-deficient hamster fed with an α-linolenic acid-enriched diet. International Journal of molecular medicine, 21, 41-48, I.F. 2.3 - Brutti P., Nardi A., (2008) On an adaptive test of time-varying effects in Cox regression. Biomedical Statistics and Clinical Epidemiology, 2, 2. - Farcomeni A., Nardi A., (2010). A two-component Weibull mixture to model early and late mortality in a Bayesian framework. Computational Statistics and Data Analysis, 54, 2, 416-428, I.F. 1.6 - L. Masuelli, L. Marzocchella, C. Focaccetti, F. Lista, A. Nardi, A. Scardino, M. Mattei, M. Turriziani, M. Modesti, G. Forni, J. Schlom, A. Modesti, R. Bei, (2010). 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Giuseppina Brancaccio, Barbara Coco, Alessandra Nardi, MariaGiovanna Quaranta, Maria Elena Tosti, Luigina Ferrigno, Irene Cacciola, Vincenzo Messina, Luchino Chessa, Filomena Morisco, Michele Milella, Francesco Barbaro, Alessia Ciancio, Francesco Paolo Russo, Nicola Coppol, Pierluigi Blanc, Ernesto Claar, Gabriella Verucchi, Massimo Puoti, Anna Linda Zignego, Liliana Chemello, Salvatore Madonia, Stefano Fagiuoli, Alfredo Marzano, Carlo Ferrari, Pietro Lampertico, Vito Di Marco, Antonio Crax`ı, Teresa Antonia Santantonio, Giovanni Raimondo, Maurizia R. Brunetto, Giovanni Battista Gaeta, Loreta A. Kondili, PITER collaborating investigators, (2023). Trends in chronic hepatitis B virus infection in Italy over a 10-year period: Clues from the nationwide PITER and MASTER cohorts toward elimination. International Journal of Infectious Diseases, 129 (2023) 266–273, DOI:10.1016/j.ijid.2023.02.006, I.F. 12.07 . 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Tranplant International, January 2024, Volume 36, DOI: 10.3389/ti.2023.12190, I.F. 3.84 . Altre attivit`a didattiche e partecipazione a progetti di ricerca - 1992-1996. Collabora con l’Istituto di Ematologia, Dipartimento di Biopatologia Umana, Universit`a di Roma “La Sapienza” ai seguenti progetti di ricerca: - ricerca per il GITMO (Gruppo Italiano per il Trapianto di Midollo Osseo) sulla valutazione dei possibili fattori di rischio in pazienti affetti da Leucemia Mieloide Cronica e sottoposti a Trapianto di Midollo Osseo (studio multicentrico, Dott. W. Arcese, Prof. E. D’Arcangelo); - studio europeo per l’EBMT (European Bone Marrow Transplantation Group) sulla validit`a terapeutica dell’Interferon nel trattamento delle recidive in pazienti affetti da Leucemia Mieloide Cronica e sottoposti a Trapianto di Midollo Osseo (studio multicentrico, Dott. W. Arcese, J.M. Goldman, Proff. F. Mandelli, E. D’Arcangelo); - studio comparativo sulla tossicit`a dell’α e del β Interferon sia come singoli agenti che in associazione con AZT nell’ambito delle possibili strategie terapeutiche per il trattamento dell’infezione HIV. - 1998-2000. Collabora con l’Istituto di Bio-statistica della “Medical School” dell’Universit`a di Vienna, seguendo personalmente alcuni studi clinici su: - i legami tra ipotiroidismo sub-clinico e livelli di colesterolo LDL (Responsabile Prof. H. Vierhapper); - i valori di colesterolo in pazienti grandi obesi (Responsabile Prof. H. Vierhapper); - i livelli di Fas solubile come ulteriore discriminante tra cisti benigne delle ovaie e tumore ovarico (Responsabile Prof. L. Hefler); - il ruolo del test GHRH (growth hormone-releasing hormone) nella diagnosi della sindrome da deficienza dell’ormone della crescita in pazienti adulti (Responsabile Prof. H. Vierhapper); - un modello di previsione del rischio di danni cerebrali a seguito di intervento chirurgico sul cuore in pazienti in et`a pediatrica (Responsabile Prof. G. Trittenwein). - 1999-2000. Partecipa al progetto cofinanziato dal M.U.R.S.T. “Basi probabilistiche e procedure per l’inferenza statistica e le decisioni”, coordinatore Prof. W. Racugno. - 1999-2001. Partecipa al progetto Europeo “Time trends and incidence of problem drug use” nell’ambito dell’ European Network to Develop Policy Relevant Models and Socio-Economic Analyses of Drug Use, Consequences and Interventions, coordinato dall’European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction (EMCDDA). - 2002-2003. ´E responsabile del progetto di ricerca “Scelta del modello nell’analisi di sopravvivenza”, nell’ambito dei progetti di ricerca di Ateneo. - 2003-2004. Partecipa al progetto di ricerca cofinanziato, unit`a di ricerca di Roma, “Modelli statistici e teoria dei test multipli”, coordinatore W. Racugno. - 2007-08. E’ responsabile per il disegno e l’analisi statistica di uno studio multicentrico con lo scopo di valutare l’efficacia di Atorvastatin e N-3 Pufa in pazienti affetti da sindrome metabolica (responsabile Prof. P. Sbraccia). - 2008-2009. Collabora con la Banca d’Italia nell’ambito del Settore formazione. - 2007-15. E’ responsabile per il disegno e l’analisi statistica del progetto ”LIVER MATCH: Studio Osservazionale Multicentrico sul Matching Donatore/Ricevente nel Trapianto di Fegato” (responsabile Prof. M.Angelico). - 2010-2015 Membro ell’Editorial Board della rivista Digestive and Liver Disease in qualit`a di Statistical Consulting. - Membro del comitato scientifico del 35-th Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics, 24-28 Agosto 2014, Vienna. - 2016-2018 Reponsabile statistico dello progetto di studio ”The outcome of paedriatric liver transplantation in the last 10 years in Europe: the role of the extension donor criteria” (responsabili Roberta Angelico, Paolo Muiesan). - Attualmente partecipa nel ruolo di Senior Statistician al progetto ”UK-PBC: stratified medicine in primary biliary cholangitis” (http://www.uk-pbc.com), finanziato dal Medical Research Council. - `E attualmente reponsabile statistico del Registro Nazionale sulla Colangite Biliare Primitiva finanziato da Intercept Pharmaceutical e dall’Universii`a of Milano Bicocca. - Responsabile statistico del Network Italiano per lo Studio dell’Atresia delle Vie Biliari (AVP), sostenuto dall’Area fegato, Vie Biliari e Pancreas della Societ`a Italiana di Gastroenterologia Epatologia e Nutrizione Pediatrica (SIGENP). - `E attualmente membro delle Scuole di Specilaizzazione in Urologia, Gastroenterologia, Medicina Fisica e Riabilitativa, Chirurgia Generale, Neurologia, Patologia Clinica e Biochimica Clinica, Cardiologia

ed Ematologia per le quali svolge attivit`a di formazione nell’ambito della Statistica MedicaInserire qui il curriculum

(#86):

Nome del Corso	Facoltà	Anno
Statistica Biomedica	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2023/2024
Statistica Medica	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2023/2024
Ulteriori Attivita' Formative	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2023/2024
Laboratorio Di Statistica In R	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2023/2024
Statistica Biomedica	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2022/2023
Statistica Medica	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2022/2023
Ulteriori Attivita' Formative	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2022/2023
Statistica Medica	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2022/2023
Statistica Biomedica	Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali	2021/2022

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