{"id":10281,"date":"2021-11-17T10:40:09","date_gmt":"2021-11-17T15:40:09","guid":{"rendered":"https:\/\/platform.enroll-hd.org\/?page_id=10281"},"modified":"2021-12-08T12:21:28","modified_gmt":"2021-12-08T17:21:28","slug":"using-observational-data-to-inform-clinical-trial-design","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/for-researchers\/analyzing-data\/using-observational-data-to-inform-clinical-trial-design\/","title":{"rendered":"Utilizzo dei dati osservazionali per la progettazione di studi clinici"},"content":{"rendered":"<style>.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button{text-align:center;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{padding:0px 0px 0px 0px;font-family:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-family ), Sans-serif;font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );font-weight:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-weight );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );color:var( --e-global-color-primary );background-color:#02010100;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper svg{fill:var( --e-global-color-primary );width:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper i{font-size:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 > .elementor-widget-container{margin:0px 10px 0px 0px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38{width:auto;max-width:auto;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button{text-align:center;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{padding:0px 0px 0px 0px;font-family:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-family ), Sans-serif;font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );font-weight:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-weight );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );color:var( --e-global-color-primary );background-color:#02010100;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper svg{fill:var( --e-global-color-primary );width:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper i{font-size:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e > .elementor-widget-container{margin:0px 10px 0px 0px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e{width:auto;max-width:auto;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button{text-align:center;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{padding:0px 0px 0px 0px;font-family:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-family ), Sans-serif;font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );font-weight:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-weight );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );color:var( --e-global-color-primary );background-color:#02010100;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper svg{fill:var( --e-global-color-primary );width:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper i{font-size:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc > .elementor-widget-container{margin:0px 10px 0px 0px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc{width:auto;max-width:auto;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button{text-align:center;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{padding:0px 0px 0px 0px;font-family:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-family ), Sans-serif;font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );font-weight:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-weight );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );color:var( --e-global-color-primary );background-color:#02010100;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper svg{fill:var( --e-global-color-primary );width:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper i{font-size:15px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 > .elementor-widget-container{margin:0px 10px 0px 0px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407{width:auto;max-width:auto;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-d799ba4 .elementor-heading-title{color:var( --e-global-color-secondary );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-d799ba4{color:#70758A;padding:50px 0px 50px 0px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-d799ba4 a{color:var( --e-global-color-primary );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-6b9acd4{text-align:start;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-7a93c61 .elementor-heading-title{font-family:\"Roboto\", Sans-serif;font-size:18px;font-weight:500;font-style:italic;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-91e5868{--spacer-size:50px;}:root{--page-title-display:none;}@media(max-width:1024px){.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-7a93c61 .elementor-heading-title{font-size:17px;}}@media(max-width:767px){.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-c9eec4e .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-ae4e7dc .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );line-height:var( --e-global-typography-6cb29b0-line-height );letter-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-letter-spacing );word-spacing:var( --e-global-typography-6cb29b0-word-spacing );}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-before .jkit-button-wrapper svg{margin-right:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper i, .elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-e6cd407 .jeg-elementor-kit.jkit-button.icon-position-after .jkit-button-wrapper svg{margin-left:10px;}.elementor-10281 .elementor-element.elementor-element-7a93c61 .elementor-heading-title{font-size:16px;}}<\/style>\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"10281\" class=\"elementor elementor-10281\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-0959aa5 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"0959aa5\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4362823\" data-id=\"4362823\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c43db38 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-jkit_button\" data-id=\"c43db38\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"jkit_button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div  class=\"jeg-elementor-kit jkit-button  icon-position-after jeg_module___69e209b2dda73\" ><a href=\"\/it\/for-researchers\/\" class=\"jkit-button-wrapper\">Per i ricercatori<i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-chevron-right\"><\/i><\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9eec4e elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-jkit_button\" data-id=\"c9eec4e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"jkit_button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div  class=\"jeg-elementor-kit jkit-button  icon-position-after jeg_module__1_69e209b2de9aa\" ><a href=\"\" class=\"jkit-button-wrapper\">Strumenti<i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-chevron-right\"><\/i><\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ae4e7dc elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-jkit_button\" data-id=\"ae4e7dc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"jkit_button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div  class=\"jeg-elementor-kit jkit-button  icon-position-after jeg_module__2_69e209b2df810\" ><a href=\"\/it\/for-researchers\/analyzing-data\/\" class=\"jkit-button-wrapper\">Analisi dei dati<i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-chevron-right\"><\/i><\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6cd407 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-jkit_button\" data-id=\"e6cd407\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"jkit_button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div  class=\"jeg-elementor-kit jkit-button  icon-position-after jeg_module__3_69e209b2e0684\" ><a href=\"\" class=\"jkit-button-wrapper\">Utilizzo dei dati osservazionali per la progettazione di studi clinici<\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e64f747 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e64f747\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1070\" height=\"225\" src=\"https:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/clinicaltrialdesignheader201119.png\" class=\"attachment-1536x1536 size-1536x1536 wp-image-10283\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/clinicaltrialdesignheader201119.png 1070w, https:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/clinicaltrialdesignheader201119-300x63.png 300w, https:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/clinicaltrialdesignheader201119-1024x215.png 1024w, https:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/clinicaltrialdesignheader201119-768x161.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1070px) 100vw, 1070px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d799ba4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d799ba4\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-18a6d3d\" data-id=\"18a6d3d\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b9acd4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6b9acd4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Utilizzo dei dati osservazionali per la progettazione di studi clinici<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a93c61 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a93c61\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Modellazione della progressione naturale della malattia dei potenziali risultati della sperimentazione clinica.<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b673a94 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b673a94\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><em><strong>introduzione<\/strong><\/em><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Negli ultimi due decenni sono stati condotti numerosi ampi studi osservazionali sulla progressione della MH (Biglan et al. 2016, Dorsey et al. 2013, Orth et al. 2011, Paulsen et al. 2014, Tabrizi et al. 2013). Il pi\u00f9 grande di questi studi, Enroll-HD (Landwehrmeyer et al. 2017), \u00e8 in corso e fornisce set di dati liberamente accessibili ai ricercatori. Lo scopo principale di questi studi osservazionali \u00e8 quello di fornire una migliore comprensione della storia naturale misurabile della MH, necessaria per orientare la progettazione di studi clinici di terapie candidate che mirano a rallentare la progressione della malattia. Qui vengono delineate alcune considerazioni chiave riguardanti i dati osservazionali sulla MH e la loro analisi che sono particolarmente pertinenti alla progettazione di studi clinici.<\/p><p><em><strong>La storia naturale della progressione della MH e il disegno degli studi clinici<\/strong><\/em><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Un obiettivo centrale della progettazione di uno studio clinico \u00e8 quello di massimizzare la possibilit\u00e0 di dimostrare l&#039;efficacia convincente del trattamento nel modo pi\u00f9 efficiente possibile, riducendo al minimo l&#039;esposizione a qualsiasi danno potenziale derivante da una terapia non provata, cos\u00ec come le tempistiche per la presentazione per l&#039;approvazione di un trattamento efficace o per l&#039;abbandono di un trattamento efficace. uno inefficace. Riduce inoltre al minimo i costi finanziari e di opportunit\u00e0 legati alla valutazione di un candidato terapeutico, una considerazione centrale quando l\u2019industria decide dove e come investire le risorse.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">L\u2019efficacia \u00e8 definita come un miglioramento significativo nel tempo del tasso di progressione della malattia o del tasso di eventi correlati alla malattia rispetto a un gruppo di controllo (spesso un gruppo placebo) la cui esperienza rappresenta la progressione della malattia quando tutte le potenziali influenze diverse dal trattamento sono identiche. L&#039;esperienza del gruppo di controllo rappresenter\u00e0 una combinazione della progressione naturale della malattia \u2013 solitamente nel contesto dell&#039;attuale standard di trattamento \u2013 e dei possibili modificatori (ad esempio effetti placebo) dovuti alla partecipazione allo studio. Di solito si prevede che la storia naturale sar\u00e0 l\u2019influenza dominante nel gruppo di controllo, sottolineando la rilevanza e l\u2019importanza degli studi osservazionali da cui questi effetti della malattia possono essere misurati e quindi previsti per un futuro studio clinico.<\/p><p><em><strong>Aspetti chiave del cambiamento dell\u2019MH stimati da studi osservazionali<\/strong><\/em><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">La nostra attenzione \u00e8 rivolta al tasso di cambiamento o alla frequenza con cui si verificano i fenomeni consequenziali della MH. In parole povere, quanto pi\u00f9 qualcosa cambia nel tempo &quot;X&quot; senza la terapia, tanto pi\u00f9 facile \u00e8 capire se la terapia sta avendo effetto. Se un processo cambia molto lentamente nel tempo o \u00e8 molto raro, allora, indipendentemente da quanto possa essere centrale per la MH, non sar\u00e0 una misurazione pratica da utilizzare come base di uno studio clinico.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Il tasso di variazione di un risultato non \u00e8 l\u2019unica propriet\u00e0 di misurazione importante. Le misure che cambiano rapidamente in media ma che fluttuano anche notevolmente con misurazioni ripetute nello stesso individuo possono essere meno utili di altre misure che cambiano pi\u00f9 lentamente ma costantemente. Questa coerenza del cambiamento prevedibile \u00e8 di fondamentale importanza nel determinare quanto ampio deve essere uno studio per rilevare con sicurezza un effetto del trattamento MH (Diggle et al. 2002, Schobel et al. 2017). Il termine &quot;rapporto segnale-rumore&quot; \u00e8 appropriato quando si fa riferimento a questo equilibrio tra il tasso medio di variazione previsto (segnale) e la fluttuazione imprevedibile (rumore). Discuteremo questo concetto cruciale pi\u00f9 dettagliatamente di seguito.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\" class=\"translation-block\">Di grande interesse \u00e8 anche l\u2019interrelazione tra l\u2019andamento delle singole misure. Enroll-HD e database simili forniscono una fonte di dati particolarmente ricca per indagare su queste relazioni. Sono disponibili <a href=\"\/it\/for-researchers\/enroll-hd\/#dataeanda\" target=\"_self\">un'ampia variet\u00e0 di misure<\/a> relative agli aspetti motori, cognitivi e psichiatrici della malattia, nonch\u00e9 misure sintetiche del funzionamento quotidiano. Sono disponibili anche variabili demografiche come il livello di istruzione, che hanno effetti potenzialmente confondenti sulle relazioni apparenti tra malattie.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Per la progettazione di studi clinici, sono particolarmente importanti le interrelazioni tra altre misure e quelle che riassumono il funzionamento quotidiano, come la scala UHDRS della capacit\u00e0 funzionale totale (TFC). Gli enti regolatori devono essere convinti che la vita di un paziente \u00e8 significativamente migliore se un trattamento migliora l&#039;esito primario dello studio. Tuttavia, i risultati che misurano direttamente il \u201cmigliore\u201d, come la TFC, potrebbero non essere le misure che cambiano pi\u00f9 rapidamente e in modo prevedibile. Se ci sono altre misure o combinazioni di misure per le quali il cambiamento \u00e8 pi\u00f9 facilmente rilevabile, un requisito aggiuntivo \u00e8 che tali misure debbano avere almeno una forte relazione empirica con misure come la TFC che hanno un significato clinico intrinseco. Quando esiste una forte relazione empirica, dobbiamo infine dimostrare che questo legame tra le misure \u00e8 causale e non semplicemente una correlazione (Temple 1999, Burzykowski et al., 2005, US Food and Drug Administration 2018). Il miglioramento nella misura alternativa si tradurr\u00e0 necessariamente in un miglioramento clinicamente significativo?<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Gli studi osservazionali ci permettono di valutare le relazioni empiriche tra le misure, ed \u00e8 forte la tentazione di attribuire nozioni di causa ed effetto. Tuttavia, dobbiamo avvertire che \u00e8 difficile rispondere alla questione della causalit\u00e0 senza prove sperimentali dirette (ad esempio, indagini biologiche o dati provenienti da precedenti studi clinici). Gli analisti di dati osservativi dovrebbero essere consapevoli che esistono varie tecniche statistiche che tentano di affrontare la causalit\u00e0 all\u2019interno dei dati osservativi e queste possono essere utili per perfezionare quali relazioni empiriche siano plausibilmente causali. Tuttavia, queste tecniche richiedono anche l\u2019accettazione di varie ipotesi forti (e spesso non verificabili) sulla natura dei dati. Fare affidamento su tali ipotesi potrebbe rivelarsi inaccettabile in un contesto normativo.<\/p><p><em><strong>Misure prognostiche e previsione del cambiamento<\/strong><\/em><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">A parit\u00e0 di condizioni, gli effetti del trattamento vengono rilevati pi\u00f9 facilmente con un numero inferiore di partecipanti e in un tempo pi\u00f9 breve tra coloro che mostrano il cambiamento pi\u00f9 rapido e coerente nella misura del risultato (Langbehn e Hersch 2020). Allo stesso modo, se l\u2019esito \u00e8 un evento distinto come la perdita della capacit\u00e0 di vivere in modo indipendente, l\u2019effetto del trattamento viene rilevato pi\u00f9 facilmente tra coloro che hanno la pi\u00f9 alta probabilit\u00e0 di sperimentare l\u2019evento durante la durata di uno studio clinico. I set di dati osservativi come Enroll-HD non solo consentono lo studio del cambiamento della MH nel tempo, ma anche di indagare sulle caratteristiche di base che aiutano a prevedere il cambiamento futuro (prognosi). Negli studi futuri, tali misure di base potrebbero essere utilizzate come parte dei criteri di screening dei partecipanti in modo che lo studio sia \u201carricchito\u201d per coloro la cui malattia progredir\u00e0 pi\u00f9 rapidamente.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Non dobbiamo, tuttavia, mai assumere acriticamente che tutte le altre cose siano effettivamente uguali. Il potenziale vantaggio dell\u2019arricchimento degli studi viene spesso calcolato partendo dal presupposto che la risposta al trattamento non \u00e8 correlata all\u2019aggressivit\u00e0 della prognosi. Ci\u00f2 potrebbe non essere vero e spesso potrebbe essere pi\u00f9 realistico considerare una serie di possibili relazioni tra prognosi e risposta al trattamento. Per fare un ulteriore passo avanti, in alcuni casi potremmo decidere che i dati prognostici di base dovrebbero essere utilizzati per definire una finestra terapeutica appropriata per la terapia proposta, con l\u2019esclusione dallo screening di coloro per i quali \u00e8 probabile che i cambiamenti della malattia siano troppo aggressivi, cos\u00ec come per coloro in cui sar\u00e0 troppo lento.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Anche se non viene utilizzato l\u2019arricchimento dello screening, per molti disegni di studio la capacit\u00e0 di rilevare l\u2019effetto del trattamento pu\u00f2 essere notevolmente aumentata mediante il controllo statistico delle caratteristiche prognostiche di base nell\u2019analisi dei dati finali dello studio (tale controllo statistico deve essere una caratteristica prespecificata dello screening definitivo). analisi degli studi clinici.) Le caratteristiche di base possono spiegare (prevedere) parte del \u201crumore\u201d nei dati sui risultati, aumentando di fatto il rapporto segnale-rumore rilevante per testare l\u2019effetto del trattamento (Julious 2010). Il potenziale vantaggio di tale controllo statistico pu\u00f2 essere stimato da dati osservazionali longitudinali, ad esempio, studiando la riduzione della variazione apparentemente casuale in un risultato quando un fattore prognostico viene utilizzato come covariata in un modello longitudinale di progressione non trattata.<\/p><p><em><strong>Modellare un sottoinsieme appropriato di dati osservativi<\/strong><\/em><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Affinch\u00e9 i dati osservazionali possano informare la progettazione dello studio clinico, \u00e8 necessario scegliere il sottoinsieme rilevante di partecipanti per l&#039;analisi. Questo principio di rilevanza \u00e8 ovvio per alcuni aspetti: se vogliamo modellare uno studio mirato agli stadi iniziali della diagnosi di MH, allora vogliamo limitare le nostre analisi osservazionali ai partecipanti in quello stadio iniziale della malattia. Tuttavia, ci sono aspetti pi\u00f9 sottili della rilevanza che a volte vengono trascurati. Ad esempio, Enroll-HD contiene dati di follow-up longitudinale per alcuni partecipanti per un periodo molto pi\u00f9 lungo della durata realistica di uno studio clinico. Utilizzando i loro dati di base, potrebbe essere opportuno includere tali partecipanti in un modello di prova. Tuttavia, dopo molti anni questi partecipanti avranno spesso superato lo stadio rilevante della malattia. Quindi potremmo voler limitare i dati longitudinali analizzati solo ai primi anni di follow-up (Langbehn e Hersch 2020). (Allo stesso modo, i partecipanti con un lungo follow-up potrebbero essere passati al gruppo di studio target, anche quando sarebbero stati esclusi con lo screening dei soli dati di base. Una serie di osservazioni successive da parte di tali partecipanti potrebbe essere un valido contributo all&#039;elaborazione dei dati analizzato.)<\/p><p><em><strong>Una (piccola) matematica.<\/strong><\/em><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Possiamo affinare la nostra valutazione della rilevanza dei dati osservazionali per la progettazione di uno studio clinico se rivolgiamo brevemente la nostra attenzione a una formula matematica chiave che descrive le relazioni approssimative tra dimensione del campione, tempo di follow-up, effetto del trattamento e tasso di risultato non trattato. misura di progressione. L\u2019obiettivo \u00e8 comprendere che la dimensione del campione varia come il valore quadrato di importanti caratteristiche di misurazione, due delle quali possono essere stimate dai dati di studi osservazionali.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">In precedenza, abbiamo fatto appello a una comprensione intuitiva del termine rapporto segnale-rumore. Definiamo ora pi\u00f9 precisamente cosa intendiamo con questo termine. In questo caso ci riferiamo alla variazione annuale, ma la definizione pu\u00f2 essere applicata a qualsiasi unit\u00e0 appropriata di tempo di follow-up.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><a href=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/signal-to-noise-mean.png\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10290 size-full\" src=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/signal-to-noise-mean.png\" alt=\"\" width=\"842\" height=\"98\" srcset=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/signal-to-noise-mean.png 842w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/signal-to-noise-mean-300x35.png 300w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/signal-to-noise-mean-768x89.png 768w\" sizes=\"(max-width: 842px) 100vw, 842px\" \/><\/a><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Il segnale che desideriamo rilevare (e che speriamo di cambiare con una terapia) \u00e8 la quantit\u00e0 media di (vero) cambiamento che si verifica nel tempo. Il rumore, al denominatore, riflette la deviazione imprevedibile attorno al tasso medio di cambiamento di ciascun partecipante; questo rumore viene talvolta definito errore di misurazione, ma il termine pu\u00f2 essere fuorviante (in questo contesto, il rumore include anche deviazioni reali a breve termine dalla tendenza media a lungo termine, ad esempio, i segni motori di un HDGEC variano leggermente di giorno in giorno intorno a la loro media a breve termine; la variazione nei punteggi motori UHDRS registrati che riflette perfettamente questa variazione reale attorno all&#039;aumento del punteggio motorio medio conta comunque come rumore per i nostri scopi.) In assenza di dati sostanziali di studi clinici precedenti, questo rapporto segnale-rumore \u00e8 stimato dai dati osservazionali longitudinali ottenuti in studi come Enroll-HD. (Viene pi\u00f9 comunemente calcolato utilizzando le stime dell&#039;effetto fisso e della componente di varianza da un modello longitudinale a effetto misto di tali dati).<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Il fattore con cui un trattamento modifica il tasso medio di declino si riflette nella dimensione dell\u2019effetto del trattamento.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><a href=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/effect-size-equals.png\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10291 size-full\" src=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/effect-size-equals.png\" alt=\"\" width=\"850\" height=\"62\" srcset=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/effect-size-equals.png 850w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/effect-size-equals-300x22.png 300w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/effect-size-equals-768x56.png 768w\" sizes=\"(max-width: 850px) 100vw, 850px\" \/><\/a><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Ad esempio, se un gruppo di trattamento sperimentasse un declino medio del TFC di 0,6 punti all\u2019anno e il declino medio del gruppo di controllo fosse di 1,2 punti all\u2019anno, l\u2019effetto del trattamento sarebbe 0,6\/1,2 = 0,5. La traduzione dell\u2019effetto del trattamento in dimensione dell\u2019effetto trasmette l\u2019entit\u00e0 dell\u2019effetto del trattamento in unit\u00e0 di deviazioni standard intra-partecipante. Questa \u00e8 l&#039;unit\u00e0 di misura che determina la dimensione del campione per uno studio clinico. Nell&#039;esempio sopra, supponiamo inoltre che la deviazione standard da un anno all&#039;altro della variazione del TFC all&#039;interno degli individui sia di 0,8 punti all&#039;anno. Il rapporto segnale\/rumore (non trattato) \u00e8 quindi 1,2\/0,8 = 1,5. La dimensione dell&#039;effetto del trattamento \u00e8 0,5 * 1,5 = 0,75.<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">Consideriamo uno studio randomizzato a due bracci che confronti l&#039;effetto del trattamento rispetto al placebo. Il risultato dello studio \u00e8 il cambiamento indotto dal trattamento nel tasso di progressione della misura di esito. La formula della dimensione approssimativa del campione ha la seguente forma:<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><a href=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/sample-size-equals.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10292 size-large\" src=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/sample-size-equals-1024x78.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"61\" srcset=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/sample-size-equals-1024x78.png 1024w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/sample-size-equals-300x23.png 300w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/sample-size-equals-768x59.png 768w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/sample-size-equals.png 1336w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/a><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">La funzione F(.) al denominatore fornisce un valore che aumenta all&#039;incirca con il numero e l&#039;intervallo delle visite di follow-up in cui viene valutato l&#039;esito e, cosa pi\u00f9 importante, con il quadrato della durata totale del follow-up (Diggle et al. al.2002). (F(.) \u00e8 la somma dei quadrati della media dei tempi di visita aggiustati.) Questa formula \u00e8 approssimativa ma illustra relazioni che rimangono fondamentali in calcoli pi\u00f9 dettagliati che riflettono meglio i dettagli realistici dello studio (Julious 2010) (ad esempio, effetti placebo, drop tassi di out-out, bracci di sperimentazione multipli e disegni adattativi all&#039;analisi ad interim). La durata e la frequenza del follow-up sono definite dai progettisti dello studio. L\u2019effetto del trattamento clinicamente significativo che si spera di rilevare \u00e8 una questione di congetture (si spera ben ragionate). Ci\u00f2 lascia il rapporto segnale-rumore della misura del risultato come quantit\u00e0 critica da stimare dai dati storici. I dati raccolti in studi osservazionali longitudinali e prospettici saranno spesso i dati pi\u00f9 adatti per derivare queste stime.<br \/>La nostra scorta sempre crescente di tali dati, raccolti da studi come Enroll-HD, rende la MH una delle malattie cerebrali pi\u00f9 accuratamente documentate. Alla fine, l&#039;esperienza prospettica negli studi sulla MH consentir\u00e0 la stima di importanti parametri secondari come gli effetti placebo e i bias indotti dalle aspettative dei valutatori. La maggior parte di questi studi deve ancora essere progettata e tali progetti dipenderanno in modo cruciale dai dati osservativi esistenti come quelli discussi qui.<\/p><p><em><strong>Riferimenti<\/strong><\/em><\/p><p>Biglan KM, Shoulson I, Kieburtz K, et al. Associazioni clinico-genetiche nello studio osservazionale prospettico Huntington at Risk (PHAROS): implicazioni per gli studi clinici. JAMA Neurol 2016;73(1):102-110.<\/p><p>Burzykowski T, Molenberghs G, Buyse M. La valutazione degli endpoint surrogati. Springer, New York. 2005.<\/p><p>Diggle P, Heagerty P, Lian K, Zeger S Analisi dei dati longitudinali, seconda edizione. La stampa dell&#039;universit\u00e0 di Oxford. Oxford Regno Unito. 2002<\/p><p>Dorsey ER, Beck CA, Darwin K, Nichols P, Brocht AF, Biglan KM, Shoulson I; Investigatori del gruppo di studio Huntington COHORT. Storia naturale della malattia di Huntington. JAMA Neurol. 2013 dicembre;70(12):1520-30. doi: 10.1001\/jamaneurol.2013.4408.<\/p><p>Giulio SA. Dimensioni dei campioni per gli studi clinici. Stampa CRC. Boca Raton, Florida. 2010.<\/p><p>Landwehrmeyer GB, Fitzer-Attas CJ, Giuliano JD, Gon\u00e7alves N, Anderson KE, Cardoso F, Ferreira JJ, Mestre TA, Stout JC, Sampaio C. Analisi dei dati da Enroll-HD, una piattaforma di ricerca clinica globale per la malattia di Huntington. Mov Disord Clin Pract. 22 giugno 2016;4(2):212-224. doi: 10.1002\/mdc3.12388. eCollection 2017 marzo-aprile.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91e5868 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"91e5868\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>For Researchers Tools Analyzing Data Using Observational Data to Inform Clinical Trial Design Using Observational Data to Inform Clinical Trial Design Modelling natural disease progression of potential clinical trial outcomes. Introduction A number of large observational studies of HD progression have been conducted over the past two decades (Biglan et al. 2016, Dorsey et al. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":1419,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"class_list":["post-10281","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10281","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10281"}],"version-history":[{"count":19,"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10281\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11199,"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10281\/revisions\/11199"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1419"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10281"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}