Nella pratica clinica quotidiana, i professionisti del mondo Life Science si trovano spesso ad affrontare situazioni complesse e solo parzialmente definite. In assenza di dati certi, il confronto tra esperti rappresenta uno strumento fondamentale per superare i limiti legati all’esperienza individuale. Le metodologie per la misurazione del consenso nascono proprio dalla necessità di raccogliere dati e informazioni attraverso l’integrazione di competenze ed esperienze diverse.
Sebbene si basino principalmente su un approccio qualitativo, le metodologie più strutturate per l’analisi e la misurazione del consenso integrano, in diversa misura, strumenti quantitativi. Questi strumenti sono utili sia per valutare il livello di consenso raggiunto sia per interpretare in modo rigoroso e oggettivo le risposte raccolte. In questo contesto, viene analizzato il ruolo dell’analisi quantitativa all’interno di due tra le metodologie più diffuse nella misurazione del consenso in ambito Life Science: la Nominal Group Technique (NGT) e i metodi Delphi e Delphi-like.
Nominal Group Technique
Nella NGT, la raccolta e la sintesi dei dati si sviluppano attraverso una sequenza strutturata di fasi finalizzate alla generazione, discussione e prioritizzazione delle idee all’interno di un piccolo gruppo di esperti. Dopo la presentazione di tutti i contributi (Round robin), i partecipanti sono invitati a valutare ciascuna idea utilizzando strumenti di rating o ranking.
Il rating, effettuato tipicamente mediante scale Likert, consente ai partecipanti di esprimere in modo indipendente il proprio grado di accordo o l’importanza attribuita a ciascuna idea. Il ranking, invece, richiede di ordinare le idee in base alla loro priorità relativa, forzando una comparazione diretta tra le alternative. La scelta tra rating e ranking dipende dagli obiettivi dell’intervento: il primo è più indicato per misurare percezioni individuali, mentre il secondo è utile per costruire una gerarchia condivisa.
Nell’ultima fase della NGT, il livello di consenso viene spesso misurato utilizzando una scala Likert a 5 punti, in modo analogo a quanto previsto nelle metodologie Delphi. Questa scala consente ai partecipanti di esprimere il proprio grado di accordo o disaccordo rispetto a ciascun contributo, fornendo così una base strutturata per la quantificazione del consenso. Le valutazioni raccolte possono essere analizzate statisticamente mediante indicatori quali media, mediana, deviazione standard e intervallo interquartile (IQR), strumenti utili per valutare la convergenza delle opinioni e il livello di accordo raggiunto all’interno del gruppo.
La metodologia Delphi e Delphi-like
L’analisi Delphi e le metodologie Delphi-like si basano sulla valutazione del consenso raggiunto da un gruppo relativamente ampio di esperti rispetto a specifici statement di interesse. Per la raccolta delle opinioni, lo strumento più utilizzato è la scala Likert a 5 punti, che rappresenta un buon equilibrio tra semplicità e dettaglio informativo. Le risposte vengono analizzate tramite le principali misure di statistica descrittiva e attraverso la rappresentazione grafica delle distribuzioni, per comprendere le dinamiche alla base del posizionamento degli esperti. Inoltre, possono essere effettuati test statistici per identificare differenze tra eventuali sottogruppi.
Per misurare il consenso, si adotta spesso un approccio definito di “consenso forte”, secondo cui uno statement è considerato condiviso solo se una percentuale minima prestabilita di partecipanti – ad esempio il 66,6% – attribuisce un punteggio di 4 o 5 sulla scala Likert (corrispondenti alle voci “Agree” o “Strongly agree”). Questo criterio consente di identificare in modo oggettivo i contenuti su cui il panel mostra un elevato livello di accordo. Si parte dall’analisi delle risposte individuali e si procede al conteggio delle frequenze per ciascun item, così da determinare il livello di accordo collettivo espresso dal panel. Se il cut-off stabilito viene superato, il consenso è considerato raggiunto; in caso contrario, si ritiene non raggiunto.
Per una lettura più approfondita, viene analizzato anche l’intervallo interquartile (IQR), che misura la dispersione delle risposte attorno alla mediana, utile per valutare la convergenza e la stabilità delle opinioni tra i diversi round. In alcune fasi del processo, in particolare nei turni iniziali o intermedi, è inoltre possibile raccogliere commenti qualitativi da parte dei partecipanti, per arricchire l’interpretazione delle risposte; tali commenti non sono generalmente previsti nell’ultima Round.
L’impiego di metodi quantitativi nelle metodologie consensus-based riveste un ruolo cruciale nel settore Life Science, dove le evidenze consolidate sono spesso limitate o assenti. Questi approcci consentono di misurare in modo strutturato e rigoroso il livello di accordo tra esperti, offrendo un’analisi statistica solida delle priorità cliniche e di ricerca. In questo modo, è possibile guidare decisioni informate, trasparenti e replicabili, anche in scenari ad alta complessità o marcata incertezza, contribuendo così a migliorare la qualità dei processi decisionali.