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relazione Dose-risposta, l’effetto su un organismo o, più specificamente, sul rischio di un risultato definito, prodotto da una data quantità di un agente o di un livello di esposizione. Una relazione dose-risposta è quella in cui livelli crescenti di esposizione sono associati a un rischio crescente o decrescente dell’esito., La dimostrazione di una relazione dose-risposta è considerata una forte evidenza di una relazione causale tra l’esposizione e il risultato. La possibilità di una relazione causale non può essere trascurata, tuttavia, anche quando una relazione dose-risposta è assente.
L’esposizione nelle indagini sulle relazioni dose-risposta può essere caratterizzata in diversi modi, tra cui l’esposizione di picco; la durata dell’esposizione pari o superiore a un livello prestabilito; l’esposizione media, che è una media ponderata nel tempo dell’esposizione; o l’esposizione cumulativa, che è la somma delle esposizioni ponderate nel tempo. In ognuno di questi casi, l’aumento dell’esposizione può essere nella sua intensità o durata.
Le relazioni dose-risposta possono essere influenzate in modo significativo dal tempo., Ad esempio, il tempo di risposta quando si esamina la relazione dell’esposizione al risultato può essere influenzato da un periodo di latenza tra l’esposizione e il risultato. Se gli effetti sono misurati troppo presto dopo l’esposizione, nessun effetto sarà visto, anche nel caso in cui l’esposizione causa il risultato. Un esempio di questo è l’aumento del rischio di leucemia dopo l’esposizione alle radiazioni, che può avere un periodo di latenza compreso tra 2 e 20 anni, a seconda della natura dell’esposizione.,
Gli odds ratio e i rischi relativi (misure di associazione tra esposizioni e risultati) possono essere calcolati per categorie di esposizioni crescenti, in cui ogni esposizione più elevata viene confrontata con un livello di esposizione di base. La relazione matematica di esposizione al risultato può essere lineare, essere log lineare, o seguire qualche altro modello. Può esserci un certo livello di rischio anche in assenza di esposizione, o può esserci una dose soglia al di sotto della quale non si osserva alcun effetto dell’esposizione al rischio.
In alcuni casi, la relazione tra esposizione e risultato può essere a forma di U (se tracciata come grafico), con un rischio elevato a entrambi gli estremi di esposizione e un rischio inferiore alle esposizioni intermedie. Un esempio di questo è il rapporto di vitamina A con difetti alla nascita. L’aumento del rischio di difetti alla nascita è visto non solo con carenza di vitamina A, ma anche con dosi eccessive.
È possibile eseguire un test statistico per la tendenza per verificare che qualsiasi tendenza apparente nei dati per una relazione dose-risposta sia statisticamente significativa., Il test Cochran-Armitage, ad esempio, viene utilizzato per rilevare le tendenze in un risultato binario (ad esempio, malato o non malato) e si applica a una relazione lineare tra esposizione e risultato. Un altro esempio è il test Cochran-Mantel-Haenszel, un’estensione del test chi-quadrato per trend.
L’inclusione di piccoli numeri nei gruppi agli estremi estremi della distribuzione dell’esposizione può portare a tassi statisticamente instabili in tali gruppi, potenzialmente influenzando la validità di una tendenza apparente. Inoltre, le categorie finali a volte includono valori estremi, che possono influenzare i risultati., Ad esempio, pochissimi soggetti possono essere inclusi in una categoria di esposizione al fumo etichettata come “più di due confezioni al giorno”-una categoria che può includere un soggetto con esposizioni di gran lunga superiori a chiunque altro nello studio. Per questo motivo, i ricercatori spesso esaminano anche l’effetto di valori estremi sui risultati di uno studio di relazione dose-risposta.