Correlazioni, regressioni e analisi di sopravvivenza sono tecniche largamente utilizzate negli studi clinici esaminati per definire queste linee guida. Tutte queste tecniche sono estremamente utili per determinare scenari realistici di utilizzo di tecniche, procedure e interventi sia di prevenzione sia di trattamento. Tuttavia l'impiego dei risultati ottenuti da queste tecniche deve considerare tutti gli aspetti indicati nelle osservazioni precedenti.
Il primo aspetto da considerare riguardo la predittività dei risultati, e quindi la forza con la quale possono suggerire modifiche di pratica clinica, riguarda la corrispondenza del campione esaminato con la popolazione bersaglio. A questo proposito si applicano le stesse considerazioni già riportate in 2.4.
Il secondo aspetto riguarda il numero e la natura dei predittori utilizzati nella costruzione dei modelli di correlazione, regressione e sopravvivenza (in questo caso soprattutto utilizzando la tecnica del rischio proporzionale di Cox). Si devono applicare per questi aspetti le stesse considerazioni riportate al punto 2.5. In particolare, nel caso della tecnica del rischio proporzionale secondo Cox, occorre sempre tenere presente che essa è tanto valida quanto i predittori utilizzati, e che anche in questo caso necessita un certo numero di eventi (5-10 almeno) per ogni predittore utilizzato. Inoltre, la validità del modello derivato dipende da quanto è presumibile che sia costante il rischio associato a ciascun predittore su tutto l'arco dei valori del predittore stesso effettivamente presenti nel campione.
L'aspetto più critico e spesso trascurato è che queste tecniche possono essere predittive esclusivamente nell'ambito dei valori di predittori utilizzati per la loro costruzione. In altre parole, una correlazione tra un fattore A e un risultato B può essere valida per tutto il dominio dei valori di A esaminati nella correlazione, mentre è priva di significato per valori al di fuori di tale dominio. La stessa cosa si applica alle stime di regressione: valori immediatamente al di sotto del valore minimo di A e immediatamente al di sopra del valore massimo di A utilizzati per costruire la regressione, possono essere associati a valori di B completamente al fuori della curva di regressione stimata. Inoltre, se una curva di regressione permette di stimare B a partire da valori di A, non necessariamente – anzi, molto raramente – la stessa curva permette di stimare A a partire da valori di B. Infine, per le curve di sopravvivenza, tutti questi aspetti si integrano a suggerire cautela per evitare conclusioni – e quindi utilizzi – scorretti. Una curva di sopravvivenza vale solo ed esclusivamente per il periodo di tempo coperto dall'osservazione. Le conclusioni associate a tale curva non sono estendibili oltre il periodo osservato se non come generatore di ipotesi da confermare prospetticamente in maniera indipendente. È infatti possibile – e per estensioni sufficientemente lunghe è certo – che si osservino avvicinamenti tra le curve o inversioni di tendenza o perdita di significato a causa di altri fattori non considerati nella curva ma prognosticamente più rilevanti con il passare del tempo. Non è inoltre trasferibile il risultato di una curva di sopravvivenza per un certo esito ad altri esiti per quanto clinicamente correlati (p.es. non necessariamente – anzi molto raramente – una curva di sopravvivenza riferita a un esito composito è anche applicabile ai singoli componenti di tale esito).
Quindi l'approccio generale in queste linee guida è stato quello di considerare particolarmente rilevante per suggerire modifiche di pratica clinica quelle stime di correlazione, regressione e sopravvivenza, condotte su popolazioni per quanto possibile simili alla popolazione bersaglio italiana, utilizzando predittori ragionevolmente correlati all'esito clinico considerato, che esaminassero esiti clinici per quanto possibili robusti e semplici. Per le regressioni e le curve di sopravvivenza si sono prese in primo luogo in considerazione quelle che coprissero un dominio dei valori dei predittori quanto più prossimo al campo realmente osservabile nella pratica clinica. Per le curve di sopravvivenza si sono considerate di particolare peso quelle riferite ad esiti clinici semplici e robusti, su campioni seguiti per un arco di tempo sufficientemente ampio da essere omogeneo o quanto meno confrontabile con il periodo per il quale si prevede si seguire i pazienti esaminati, stimate a partire da un numero sufficientemente grande di eventi bersaglio, e ove possibile confermate in almeno due studi indipendenti (vedi 2.1).