Le variabili continue hanno superato il test per la normalità di Shapiro-Wilks e sono quindi espresse come media e deviazione standard. Le variabili indipendenti sono state comparate con il test non parametrico di Mann-Whitney. L' abilità delle variabili continue che abbiano manifestato una differenza significativa all'analisi univariata di discriminare fra due gruppi è stata misurata attraverso l'area sottesa dalla curva ROC (Area Under the Curve AUC), costruita sulla base delle distribuzioni di frequenza relative ai due gruppi. Il valore di soglia più appropriato è determinato come il valore che obbedisce alla richiesta di massimizzazione della medie armonica di sensibilità e specificità HM =2SNS*SPC/(SNS+SPC) e di minimizzazione della distanza della curva da vertice superiore sinistro (0,1) D= ((1-SNS) 2 + (1 -SPC) 2 ) 0.5 I valori di sensibilità e specificità del cut-off determinano la Likelihood Ratio per i test positivi LR+ = SNS/(1-SPC), cioè il rapporto tra la probabilità che il test risulti positivo nei soggetti con sintomi rispetto alla probabilità che risulti positivo nei soggetti asintomatici. Il cut-off così derivato è stato usato per dicotomizzare le variabili continue.Le variabili dicotomiche e dicotomizzate sono presentate come numeri assoluti o percentuali e comparate con il test X2 di Pearson o con il test esatto di Fisher.Gli intervalli di confidenza (IC) del 95% delle loro Odd Ratio (OR) sono rappresentati in un grafico Forrest Plot: per parlare di associazione significative con uno o l'altro gruppo occorre che il 95%CI di OR non contenga 1.La regressione logistica binaria è stata condotta su parametri con differenze significative all' analisi univariata, derivando p e Odd Ratio con il 95% dell'intervallo di confidenza.Un valore a due code con p < 0,05 e OR con 95%IC non comprendente 1, è stato considerato statisticamente significativo.Per le analisi statistiche è stato utilizzato StatPlus: Mac v.6 (Analisis Soft.Walnut. CA. USA).