Irene Rocchetti

Curriculum Vitae
 

Informazioni personali

Nome / Cognome

Irene Rocchetti

E-mail

 i.rocchetti@lumsa.it

Cittadinanza

italiana

Data di nascita

25/11/1982

Sesso

Femmina

Istruzione e formazione[1]

Titolo della qualifica rilasciata

Laurea specialistica in Scienze Demografiche per le Politiche sociali e sanitarie

c/o l'Università La Sapienza di Roma 

Data:  19/07/2006, Votazione:      110/110 con lode

Titolo della tesi: Modelli statistici per l’equità dal lato del finanziamento e dell’utilizzo dei servizi sanitari in Programmazione Sanitaria.

Relatore Prof. Federico Spandonaro

  Studi pre universitari ed universitari:

Informazioni dettagliate:

• Master di primo livello in Economia e Management dei servizi Sanitari conseguito presso la Facoltà di Economia, Università Tor Vergata di     

       Roma con votazione 110/110.

• Laurea Specialistica in Scienze Demografiche per le Politiche Sociali e Sanitarie, conseguita presso la Facoltà di Scienze Statistiche, Università La Sapienza di Roma con votazione 110/110 con lode.
• Laurea triennale in Scienze Statistiche per le Analisi Demografiche e    

       Sociali conseguita presso la Facoltà di Scienze Statistiche, Università La

       Sapienza di Roma con votazione 110/110 con lode Diploma di Liceo  

       Classico conseguito presso l’Istituto Benedetto da Norcia (Roma) con  

       votazione 100/100.

  Studi post universitari:

• Tipo di corso: Dottorato di ricerca in demografia (borsa di studio in Statistica per la Malattie Rare finanziata dall’Iss (Istituto Superiore di Sanità))
• Durata: 1/11/2007 al 1/11/2010.
• Giudizio finale: molto buono

• Tipo di corso: Master in Economia e Management dei servizi sanitari
• c/o: Università degli studi di Roma Tor Vergata 
• Durata: 1 anno
• Giudizio finale: 110/110

    Corsi di formazione:

Tipo di corso:

• Corso di due giorni sui Modelli di Mistura presso l’università di Catania il 7-8/09/2009.
• Corso di due mesi (Giugno‑Agosto 2008) in “Event History  and Multilevel Analysis” presso il Max Planck Institute di Rostock (Germania).
• Corso base di 21 ore di R presso la Facoltà di Statistica (Università La Sapienza di Roma).
• Corso di 3 giorni per un totale di 24 ore presso il SAS Institute di Campaign Studio ( per il progetto Marketing Automation).
• Stage di 400 ore presso la società D.M.B.I. (data mining business intelligence) per l’uso di Team Alexys, SQL e SAS.
• Corso universitario di 16 ore di SAS base e stat.
• Corso universitario di Sas  per le applicazioni di statistica multivariata. Durata: 5 giorni.

Principali tematiche/competenze professionali possedute

Conoscenza approfondita delle attività organizzative e degli strumenti di coordinamento delle stesse per l’efficienza nel funzionamento degli uffici giudiziari giudicanti e requirenti di primo e secondo grado e delle tematiche affrontate dalle nove Commissioni del Consiglio Superiore della Magistratura, essenziale per lo studio e l’applicazione di modelli statistici

già noti e/o innovativi per la soluzione di problematiche legate sia alle esigenze di produzione del Consiglio sia all’analisi statistica di fenomeni giudiziari per finalità di ricerca.

Competenza nella conoscenza e nell’utilizzo di metodologie statistiche di base e avanzate, sia in merito a stimatori cattura-ricattura (già noti e innovativi) finalizzati alla stima della dimensione di popolazioni elusive e della sovracopertura e sottocopertura censuaria, sia in merito a modelli statistici lineari, lineari generali, lineari generalizzati per la stima di quantità, probabilità etc... e per la previsione delle stesse e degli effetti di scelte organizzative e di gestione in diversi contesti ipotetici reali e/o simulativi.    

La candidata è particolarmente preparata nello sviluppo e nell’applicazione di stimatori e modelli cattura‑ricattura per la stima delle dimensioni di particolari segmenti della popolazione che è difficile contare esattamente sulla base di semplici registri o indagini (occasioni di cattura). Nello specifico, durante il periodo di dottorato di ricerca, la candidata ha applicato modelli cattura­-ricattura  per la stima dell’incidenza e della prevalenza di alcune malattie rare in Italia. 

La Candidata ha esperienza e competenza nella collaborazione e nella ricerca statistica su vai progetti e tematiche con l’Università di Southampton (Prof. Dankmar Bohning) e di consulenza e supporto statistico con il Dipartimento di Gastroenterologia del Policlinico Tor Vergata.

La Candidata inoltre ha sviluppato negli anni competenze nell’assistenza all’insegnamento della Statistica di base e della Programmazione sanitaria, nell’effettuazione di seminari di approfondimento per studenti di Laurea Specialistica e nella presentazione di lavori a convegni statistici nazionali e internazionali.

Collaborazione con il dipartimento di Scienze Statistiche e in particolare con il Prof. Marco Alfò sui temi di stima della dimensione di popolazioni elusive basata su studi di tipo cattura‑ricattura, stima della frazione di sovracopertura e sottocopertura tramite modelli a struttura latente, modelli di regressione ad effetti casuali per risposte longitudinali ordinali

Oltre alla conoscenza in ambito statistico, la Candidata ha sviluppato conoscenze informatiche di programmazione attraverso l’ utilizzo del software R e del software SAS, ai fini dell’implementazione in autonomia dei metodi e dei modelli statistici sopra indicati nonché di algoritmi di stima di quantità e parametri obiettivo (programmazione lineare e non lineare).

Nome e tipo d'organizzazione erogatrice dell'istruzione e formazione

Sapienza e Tor Vergata, facoltà di Statistica e di Economia rispettivamente, Università di Roma.

Max Planck Institute di Rostock (Germania)

Livello nella classificazione nazionale o internazionale

(Facoltativo)

Esperienza professionale

Date

Iniziare con le informazioni più recenti ed elencare separatamente ciascun impiego pertinente ricoperto.

Lavoro o posizione ricoperti

Periodo: dal 22/12/2016-oggi

Funzionario Statistico (livello I) presso il Consiglio Superiore della Magistratura (Csm)

Principali attività e responsabilità

• Analisi statistiche basate sull’elaborazione di dati di supporto alle articolazioni consiliari e inerenti tematiche diverse: attività organizzativa degli uffici giudiziari, statistiche in materia di protezione internazionale, conferimenti direttivi e semidirettivi, misure di prevenzione, violenza di genere, etc.

• Modelli statistici per l’analisi di fenomeni giudiziari di interesse, ad esempio: modelli statistici per la valutazione dell’efficienza degli uffici giudiziari e stima dei fattori statisticamente significativi, modelli probabilistici per la stima della mobilità della magistratura italiana sul territorio, etc...

Nome e indirizzo del datore di lavoro

Csm, Piazza dell'Indipendenza 6, Roma

Tipo di attività o settore

Attività/Settore Statistica/o metodologica/o, Ufficio Statistico

Lavoro o posizione ricoperti

Periodo: dal 1/9/2011-21/12/2016

Posizione: Ricercatrice III livello area statistico-metodologica

Principali attività e responsabilità

• Implementazione di modelli statistici di imputazione per mancate risposte parziali nella fonte Emens. 
• Revisione di modelli statistici per la previsione del numero di imprese attive e per la stima della probabilità per le imprese di essere attive condizionatamente ad alcuni fattori (Asia).
• Implementazione di metodi di stima del numero di lavoratori indipendenti (modelli di Poisson zero‑inflated, etc..), calcolo di indici di concordanza con informazioni esistenti da altre fonti e messa a punto di test statistici asintotici e  basati su schemi empirici di simulazione per lo studio della significatività degli indici nel caso di campioni di dimensioni elevata.
• Partecipazione alle attività relative alla demografia di impresa, in particolare all’attività di costruzione dell’Headline Indicator per lo studio e la valutazione delle imprese high growth innovative e/o operative nei settori innovativi nel periodo 2004/2007, utilizzando le due fonti Business Register e Cis survey.
• Studio e applicazione di modelli e metodi, sia già esistenti sia innovativi, con l’obiettivo di studiare e sperimentare eventuali trasformazioni delle attività censuarie tradizionali permettendo comunque la stima corretta delle dimensioni delle popolazioni elusive e pertanto della sovracopertura e della sottocopertura censuaria attraverso l’integrazione di dati derivanti dall’indagine con dati di registri amministrativi.
•  Implementazione di modelli a classi latenti per stimare la probabilità per un lavoratore di appartenere a potenziali unità locali e sviluppo di algoritmi di programmazione lineare funzionali all’allocazione dei lavoratori alla propria vera unità locale.

Gruppi di lavoro (GdL) e cooperazioni internazionali:

• Partnership nel progetto Rose (Population size estimation and Census transformation project group) (Istat, Office for National Statistics – ONS, Statistics Netherlands – CBS, Utrecht University, University of Southampton), Gennaio 2016.

• GdL “ARCOLAIO” per l’applicazione di metodologie per misurare la qualità statistica dei processi produttivi che utilizzano dati amministrativi. (Istat, delibera D08 65 DGEN del 10/07/2014)

• GdL inter-dipartimentale “ARCHETIPO” (archivi e sistema di Indagini integrate gruppo WPC2 per il censimento permanente della Popolazione - Istat, Delibera DGEN/68 del 12 agosto 2015): “Metodi di stima della popolazione (micro e macro) e conseguente definizione delle definizioni di indagini di campo”.

• GdL inter-dipartimentale “ARCHETIPO” (archivi e sistema di Indagini integrate gruppo WPD2 per il censimento permanente della Popolazione - Istat, Delibera DGEN/68 del 12 agosto 2015): “Individuazione delle variabili già sostituibili e definizione del modello di stima. Pianificazione delle attività necessarie a rendere sostituibili ulteriori variabili socio‑demografiche”.

• Attività di ricerca metodologica per la stima di alcune variabili economiche del Farm Register nell’ambito della linea di attività “Progettazione di strategie di campionamento integrate a supporto della definizione dei Registri”.

• partecipazione al Research Programme 2016-2020 –ROSE, Research in Official Statistics in Europe, nell’ambito dell’Agreement tra Istat, ONS, Statistics Netherlands, University of Southampton, Utrecht University.

• Assistenza all’agenzia di Statistica (tramite DevStat) della Bosnia Herzegovina (BHAS) per la stima della sottocopertura, del tasso di sovracopertura e dell’ammontare totale della popolazione, alla data del censimento, sulla base sia del Censimento sia della Post enumeration survey (PES). Calcolo (stima) della varianza dello stimatore di copertura, Agosto‑Settembre 2016.

Nome e indirizzo del datore di lavoro

Istat, Via Oceano Pacifico 173, Roma

Tipo di attività o settore

Dipartimento per i censimenti e gli archivi amministrativi e statistici

Lavoro o posizione ricoperti

Periodo: 7/2007 al 6/2011

Dottoranda di ricerca in demografia (borsa di studio in Statistica per la Malattie Rare finanziata dall’Iss (Istituto Superiore di Sanità))

Tesi sui modelli cattura‑ricattura per la stima della dimensione della popolazione e la stima della varianza (titolo: ‘The unknown size of a partially observed population: estimation methods and applications to the rare disease registry’). Prof. Viviana Egidi, Marco Alfò.

Principali attività e responsabilità

• Durante i 6-mesi come phd student in visiting in Reading (Uk) (per lavorare con il Prof. Dankmar Bohning): creazione di un nuovo stimatore di regressione cattura ricattura per la dimensione della popolazione valido sotto assunzioni specifiche (Distribuzione Binomiale Negativa del numero di occasioni) e quando più di due fonti sono disponibili. Derivazione dello stimatore della varianza analitica e applicazione dello stimatore a dati epidemiologici reali (Adenoma Polyps data, Sydney Study) per stimare il numero di individui aventi polipi ma non diagnosticati al test di screening.

•  Creazione di altri stimatori per la dimensione della popolazione sotto assunzioni di eterogeneità individuale, latente e/o osservata, i.e. probabilità individuali diverse di essere registrati in una o più fonti; schemi di simulazione e applicazione degli stimatori a dati reali, confronti con altri stimatori già esistenti che si basano su ipotesi di omogeneità (i.e. stimatore di Lincoln Petersen (DS)) o di eterogeneità, come lo stimatore di Chao e quello di Chao‑Bunge.

•  Modelli per il ritardo alla diagnosi (tempo tra l’esordio e l’accertamento della malattia) nell’obiettivo di stimare l’incidenza e la prevalenza di una o più malattie sulla base di una sola fonte e di due o più fonti rispettivamente. Applicazione di uno stimatore retro-hazard cattura‑ricattura ai dati di malattie rare (Registro Nazionale delle malattie rare) per la stima dell’incidenza della SLA (Sclerosi laterale amiotrofica) e della Neurofibromatosi in Italia.

Nome e indirizzo del datore di lavoro

Centro Nazionale Malattie Rare, Via Giano della Bella 34, Roma.

Tipo di attività o settore

Facoltà di Scienze Statistiche, La Sapienza Università di Roma, Piazzale Aldo Moro 5, 000185 Roma.

Attività parallele

Periodo: ottobre 2009 a febbraio 2010 e da ottobre 2010 a febbraio 2011

Posizione: Teacher Assistant al (Pof. Marco Perone Pacifico) corso di Statistica di Base

Lezioni ed esami.

Ente: Università La Sapienza di Roma.

Indirizzo: P.zza Aldo Moro 5, 00185 Roma.

Periodo: 29/6/2009 al 3/7/2009

Posizione: Teacher Assistant al (Prof. Dankmar Bohning) corso di Advanced Epidemiology 

Lezioni ed esami.

Ente :Università Charitè, Berlino

Lavoro o posizione ricoperti

Periodo: 24/7/2006-31/10/2007

Posizione: statistico sanitario

Principali attività e responsabilità

• Elaborazione dati, modelli statistici applicati a dati economico-sanitari, interpretazione dei dati, etc…

• Responsabile dell’archivio SDO del Ceis,

• Cultore della materia in “Matematica Finanziaria”.

Nome e indirizzo del datore di lavoro

Ceis Sanità (Tor Vergata), Via Columbia  2 Roma

Tipo di attività o settore

Statistica economico/sanitaria

Capacità e competenze personali

Durante l’esperienza lavorativa attuale al Consiglio Superiore della Magistratura, quella maturata presso l’Istat,  presso il Ceis Sanità di Tor Vergata e durante il dottorato di ricerca presso l’università la Sapienza (Roma),  ho sviluppato la capacità di svolgere attività in team,  di avere una visione generale e particolare del processo lavorativo, di facilità di apprendimento,  di organizzazione in gruppo, di coordinamento del lavoro, di adattabilità a lavorare sotto stress in contesti poco organizzati.

Le mie conoscenze e abilità professionali attingono principalmente all’area statistico metodologica e in particolare allo studio e all’applicazione di modelli e metodi sia già esistenti sia innovativi per la stima di dimensioni di popolazioni ignote, di imputazione di valori mancanti,di modelli in classi latenti, di modelli a effetti misti e longitudinali, etc..sia alla capacità di interpretazione dei risultati ottenuti.

Le mie conoscenze informatiche di programmazione acquisite nel corso degli anni (utilizzo del software R e SAS principlamente) mi permettono di implementare in autonomia i metodi e i modelli statistici sopra indicati nonché algoritmi di stima di quantità e parametri obiettivo. Infine ho acquisito capacità di insegnamento e di interazione con gli studenti di corsi universitari base e avanzati.

Madrelingua(e)

Precisare madrelingua(e)

italiano

Altra(e) lingua(e)

Autovalutazione

Comprensione

Parlato

Scritto

Livello europeo

Ascolto

Lettura

Interazione orale

Produzione orale

Inglese

C1

C1

C1

C1

C1

Francese

A1

A1

A1

A1

A1

Pubblicazioni

Autori:

Titolo:

Data pubblicazioni:

Pubblicazioni internazionali

Maruotti, A., Böhning, D., Rocchetti, I., Ciccozzi, M. (2022) "Estimating the undetected infections in the Monkeypox outbreak". Journal of Medical Virology, https://doi.org/10.1002/jmv.28099.

Rocchetti, I., Böhning, D., Holling, H. and Maruotti, M. (2020) Estimating the size of undetected cases of the COVID-19 outbreak in Europe: an upper bound estimator. Epidemiol. Methods 2020; 9(s1): 20200024.

B ̈ohning, D., Rocchetti, I., Maruotti A., Holling H. (2020). Estimating the undetected infections in the Covid-19 outbreak by harnessing capture–recapture methods. International Journal of infectious disease, https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.06.009.

Alfò, M., B ̈ohning, D., Rocchetti, I. (2020). Upper bound estimators of the population size based on ordinal models for capture-recapture experiments. Biometrics,https://doi.org/10.1111/biom.13265.

Scarozza P., De Cristofaro E., Scucchi L., et al. Effect of Vedolizumab on Anemia of Chronic Disease in Patients with Inflammatory Bowel Diseases. J. Clin. Med. 2020, 9 (7):E2126.

Scarozza P., Marafini I., Laudisi F. et al. Extent of Mucosal Inflammation in Ulcerative Colitis Influences the Clinical Remission Induced by Vedolizumab. J. Clin. Med. 2020, Vol 9, (2):385.

Alfò M., Bohning D. and Rocchetti I. Ratio regression and capture-recapture. Capture-Recapture Methods for the Social and Medical Sciences, Chapman and Hall/CRC 2017.

Di Cecco D., Di Zio M., Filipponi D., Rocchetti I. Population size estimation using multiple incomplete lists with overcoverage. Journal of Official Statistics 2018, Vol. 34, No. 2.

Alfò M., Bohning D., Rocchetti I., Holling H. A flexible ratio regression approach for zero truncated capture-recapture counts. Biometrics 2016 Vol. 72, No. 3, 697‑706.

Di Cecco D., Filipponi D., Rocchetti I. A Latent Class Approach for Allocation of Employees to Local Units.    Advances in latent Variables 2015.

Alfò M., Rocchetti I. A flexible approach to finite mixture regression models for multivariate mixed responses. Statistics and Probability Letters 2013, Vol. 83, 1754-1758.

Rocchetti I., Alfò M., Bohning D. A regression estimator for mixed binomial capture-recapture data. Journal of Statistical Planning and Inference 2014, Vol. 145, 165–178.

Rocchetti I., Taruscio D., Pierannunzio D.. Modeling delay to diagnosis for Amyotrophic lateral sclerosis: under reporting and incidence estimates. BMC Neurology  2012, 12:160.

Rocchetti I., Taruscio D., Alfò M. Modeling delay in diagnosis of NF: under reporting, incidence and prevalence estimates.  Journal of Applied Statistics 2012, Vol. 39, No. 4, 711–721.

Rocchetti I., Bohning D.., Bunge J. Population Size Estimation Based upon Ratios of Recapture Probabilities. Annals of Applied Statistics 2011, Vol. 5, No. 2B, 1512–153

Pubblicazioni Nazionali

Filomeno M., Rocchetti I., Effective duration of the civil proceedings in Italy - Statistical analysis (2021). Rivista italiana di Economia Demografia e Statistica. Volume LXXVI n. 1 Gennaio-Marzo 2022.

Rocchetti I., Sene G., La Statistica del contagion (2020). Coronavirus faq e contributi, Unicost.

Filomeno M., Rocchetti I., Cecini S. La mobilità della magistratura italiana sul territorio. Rivista Italiana di economia demografia e statistica. Volume LXXI – N.2

Rocchetti Irene.  L’equità di accesso, Il Governo del Sistema Sanitario, Rapporto Ceis sanità 2006.

Rocchetti Irene. La misurazione dell’equità nell’utilizzo dei servizi sanitari, Rivista di Sanità Pubblica e Privata 2007.

Rocchetti Irene, Spandonaro Federico. Le politiche di cost-sharing, Responsabilità, Autonomia, Sussidiarietà, Integrazione, Valutazione ed Empowerment 6 “nuove” parole chiave per il futuro del SSN 2007.

Burgio A., Rocchetti I., Spandonaro F.. Le politiche di razionalizzazione dell’assistenza ospedaliera, Responsabilità, Autonomia, Sussidiarietà,  Integrazione, Valutazione ed Empowerment 6  “nuove” parole chiave per il futuro del SSN 2007.

Burgio A., Crialesi R., Rocchetti I., Solipaca A.. Un’analisi  territoriale dell’appropriatezza ospedaliera. Responsabilità, Autonomia, Sussidiarietà, Integrazione, Valutazione ed  Empowerment 6  “nuove” parole chiave per il futuro del SSN 2007.

Rocchetti I., Sciattella P.. Le politiche tariffarie ospedaliere in Italia. Responsabilità, Autonomia, Sussidiarietà, Integrazione, Valutazione ed  Empowerment 6  “nuove” parole chiave per il futuro del SSN 2007.

Rocchetti I., Salvatore A..Disabilità e strutture familiari.  Responsabilità, Autonomia, Sussidiarietà, Integrazione, Valutazione ed  Empowerment 6  “nuove” parole chiave per il  futuro del SSN 2007.

Polistena B., Rocchetti I., Spandonaro F. L’assistenza specialistica in Italia. Responsabilità, Autonomia, Sussidiarietà,  Integrazione, Valutazione ed Empowerment 6  “nuove” parole chiave per il futuro del SSN 2007.

Ancona A., Barra O., Battaglia A., De Vincenti C., Di Girolamo, L., Mantoan D., Milillo G., Moccia F., Rocchetti I., Ruscitti G., Scròfina G., Spandonaro F., Tomassini A. Ticket ed Esenzioni,   efficienza ed efficacia degli attuali assetti e loro possibile riforma, Il Pensiero Scientifico Editore 2008.

Polistena B., Rocchetti I. Spandonaro F. Politiche di razionalizzazione ospedaliera: Organizzazione ed Evidence Based Design, L’ospedale del XXI secolo, 2008.

Lavori
(note e relazioni tecniche)

Autori:

Titolo:

Data:

   Short paper conferences

• Rocchetti I., Filomeno M., Civil proceeding duration in Italy:
  Statistical Analysis. SIEDS 2021.
• Rocchetti I., Filomeno M. A methodological analysis for assessing efficiency. ITACOSM 2019 Firenze.
• Rocchetti I., Filomeno M. L’efficienza giudiziaria dei Tribunali italiani. SIEDS 2018 Varese.
• Filomeno M., Rocchetti I., Cecini S. La mobilità della magistratura italiana sul territorio. SIEDS 2017 Catania.
• Alfò M., Nieddu L., Rocchetti I., Analisi dei dati longitudinali limiti e prospettive nelle applicazioni a panel ruotati. SIEDS 2016, Roma.
• Di Cecco D., Di Zio M., Filipponi, D., Rocchetti I. (2016). Estimating Population Size from Multisource Data with Coverage and Unit Errors. Proceeding of ICES-V, Geneva, Switzerland, June 20-23, 2016.
• Di Cecco D., Filipponi D., Rocchetti I., A LCA approach for allocation of employees to Local Units. Statistical Conference Advances in Latent Variables - Methods, Models and Applications (SIS 2013), Brescia.
• Bohning D., Alfò M., Rocchetti I. Regression estimators for capture-recapture frequency data. Scientific Meeting (SIS 2012), Roma.
• Alfò M., Rocchetti I. Mixed effect models for multivariate mixed responses. 8th Scientific Meeting of the Classification and Data Analysis Group of the Italian Statistical Society (Cladag 2011), Pavia, (Short paper conference).
• Rocchetti I., Alfò M., “Mixed effect models for multivariate mixed responses”, ERCIM 2010 conference, London (Uk), December 2010.
• Rocchetti I. Modeling delay to diagnosis for Amiotrophic Lateral Sclerosis: under reporting and incidence estimates, Cladag 2010.
• Rocchetti I., Bohning D., “Population size Estimation based upon Ratios of recapture probabilities”, Statistiche Woche conference, Wuppertal (Germany), October 2009.
• Rocchetti I., Bohning D., “Population size Estimation under the Poisson-Gamma Model”, ERCIM conference

2009, Limassol (Cyprus), October 2009.

Conoscenze informatiche
 

Buona conoscenza dei sistemi operativi di Microsoft OS, Win 98, Win 2000 e Win XP. Conoscenza molto buona di SQL, Microsoft Office e dei software statistici Spss, R e SAS.

Ulteriori informazioni
 

Vincitrice del concorso per il profilo di ricercatore terzo livello professionale a tempo indeterminato presso l’Istituto Nazionale di Statistica, anno 2017.