Studio e analisi di incidenza

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Studio e analisi di incidenza

Consiste in un'analisi dei fattori di rischiosegue un campione di persone prive di malattia e usa correlazioni per determinare il rischio assoluto per un soggetto di contrarne.

Gli studi di coorte riguardano soprattutto la storia e la vita di segmenti di popolazioni e degli individui che li compongono. Alternativamente, dei sottogruppi nella coorte possono essere paragonati fra di loro. Gli studi di coorte possono essere condotti prospettivamente o retrospettivamente da dati archiviati.

I gruppi di studio seguono un gruppo di persone che non manifestano la malattia per un periodo di tempo e seguono chi la sviluppa nuovi casi incidenti. Gli studi di coorte prospettica longitudinale fra l'esposizione e la malattia danno un forte aiuto nell'analizzare le associazioni casuali, sebbene distinguere la vera causa di solito richiede un'ulteriore conferma da altri procedimenti sperimentali.

Tuttavia, gli studi di coorte sono dispendiosi da condurre, sono sensibili alla perdita di casi abbandono e richiedono molto tempo prima di generare dati utili. Essi permettono di studiare un'ampia gamma di associazioni fra esposizione e malattia. Alcuni studi di coorte analizzano gruppi di bambini fin dalla loro nascita e registrano un ampio spettro di informazioni esposizioni.

Alcuni studi sono proseguiti per decadi. In uno studio di coorte la popolazione sotto indagine consiste di individui a rischio di contrarre una specifica malattia o un cambiamento della condizione di salute. Un tale studio recluterebbe un gruppo di fumatori ed un gruppo di non fumatori gruppo non esposto per seguirli in un determinato periodo di tempo e notare le differenze nel tasso d'incidenza del cancro ai polmoni fra i due gruppi al termine della loro vita.

Tuttavia, risultati rari, come il cancro al polmone, non sono generalmente studiati con l'uso di uno studio di coorte, ma con uno studio di caso-controllo. Tali studi tipicamente seguono due gruppi di pazienti per un periodo di tempo e li mettono a confronto secondo un punto d'arrivo od un risultato misurabile fra i due campioni. Iniziato nelsegue oltre Iniziato nelsegue oltre bambini nati nelle settimane successive alla liberazione di Nelson Mandela dalla prigionia.

Altri esempi famosi sono il Grant Study che segue un certo numero di laureati ad Harvard dagli anni '50 e il Whitehall Study che segue Il diagramma utilizzato in certe rappresentazioni grafiche indica il punto iniziale e la direzione della coorte e degli studi caso-controllo.

Negli studi caso-controllo l'analisi procede da malattie documentate a cui seguono indagini condotte per giungere alle possibili cause.

Negli studi di coorte la raccolta dati inizia con la causa supposta di malattia, mentre sono condotte osservazioni all'occorrenza di malattie relative all'ipotetico agente causale. Uno studio di coorte attuale rappresenta un vero studio prospettico in cui i dati riguardanti l'esposizione sono assemblati prima della comparsa della malattia. Per esempio, l'Oxford Family Planning Association Study nel Regno Unito, che intendeva provvedere una visione bilanciata degli effetti benefici e negativi dei metodi contraccettivi.

Come e quando scrivere una valutazione di incidenza ambientale?

Una " coorte prospettrica " definisce i gruppi prima che lo studio sia completato, mentre gli studi storici, a volte definiti " coorte retrospettiva ", definiscono i gruppi dopo la raccolta dei dati.

Sebbene gli studi storici a volte vengono definiti retrospettivi, si tratta di un termine improprio dato che i principi metodologici degli studi di coorte storici e prospettici sono gli stessi.Valutazione data dall'insieme dell'azione, progetto e analisi nelle diverse fasi: pre, in itinere, post. Gli atti di pianificazione territoriale da sottoporre alla valutazione di incidenza sono presentati, nel caso di piani di rilevanza nazionale, al Ministero dell'ambiente e della tutela del territorio e, nel caso di piani di rilevanza regionale, interregionale, provinciale e comunale, alle regioni e alle province autonome competenti.

I proponenti di interventi progetti non direttamente connessi e necessari al mantenimento in uno stato di conservazione soddisfacente delle specie e degli habitat presenti nel sito, ma che possono avere incidenze significative sul sito stesso, singolarmente o congiuntamente ad altri interventi, presentano, ai fini della valutazione di incidenza, uno studio progetto volto ad individuare e valutare i principali effetti che detti interventi possono avere sul proposto sito di importanza comunitaria, sul sito di importanza comunitaria o sulla zona speciale di conservazione, tenuto conto degli obiettivi di conservazione dei medesimi.

Da Wikipedia, l'enciclopedia libera. Collegamenti esterni [ modifica modifica wikitesto ] [1] Portale Diritto : accedi alle voci di Wikipedia che trattano di diritto. Categoria : Diritto ambientale.

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Sull’andamento recente dell’incidenza di Covid-19 in Lombardia

Aggiungi collegamenti. Portale Diritto : accedi alle voci di Wikipedia che trattano di diritto.Inoltre uno studio molto recente su un campione relativo alla regione Lombardia rileva una bassa carica virale nei soggetti trovati positivi al tampone.

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Come si vede, la curva continua, dopo aver raggiunto il picco, ha iniziato la discesa verso lo zero. Figura 1. Andamento temporale dal 1 marzo del numero di pazienti Covid in Lombardia ricoverati in terapia intensiva TI.

La curva continua rappresenta il modello esponenziale che meglio si adatta ai dati in termini di scarto quadratico medio. Questo modello parametrico assume che il numero di posti occupati in terapia intensiva vada a zero quando il tempo aumenta indefinitivamente. Figura 2.

Andamento temporale dal 19 aprile del numero di pazienti Covid in Lombardia ricoverati in terapia intensiva TI. Figura 3. Figura 4. Figura 5. Figura 6. Analogamente, a denominatore, dal numero totale di tamponi dobbiamo sottrarre quello dei tamponi effettuati sui soggetti positivi al test sierologico.

In questa fase e per un periodo di tempo limitato, possiamo assumere che il numero di questo tipo di casi abbia valore atteso costante nel tempo. Figura 7. In relazione alla presenza in diverse province di andamenti simili a quello della provincia di Bologna, in questa fase dobbiamo monitorare costantemente la situazione.

Sarebbe opportuno prendere atto della nostra ignoranza e procedere applicando il principio di precauzione. La questione deve essere studiate nel dettaglio. Skip to main content.

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Iscriviti alla newsletter di Scienzainrete.Cliccando acconsento al trattamento dei dati come specificato nell'informativa privacy. Autori e curatori. Uomo, ambiente, sviluppo. Saggi, scenari, interventi. Testi per professional. Di ciascun metodo vengono descritti i fondamenti teorici, i modelli e gli strumenti applicativi indicatori, indici, metodologie di individuazione, tecniche di previsione e stima degli impatti, modellistica matematica, metodi di valutazione degli impatti cumulativi e indiretti, metodi di analisi costi-benefici e multicriteri, analisi di rischio sanitario-ambientale, analisi del ciclo di vita.

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Enrico Del Sole, professore ordinario di Economia e tecniche di gestione aziendale, opera come professionista esperto in tematiche di valutazione ambientale, di GIS ed applicazioni informatiche. Indice Parte I. Del Sole, Componenti, fattori e indicatori ambientali A. Maffiotti, E. Del Sole, M. Ostoich, Caratterizzazione delle componenti ambientali D.

Di Bella, Compendio di indicatori ambientali A. Brisighella, C.

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Bonanno, Analisi Costi-Benefici S. Greco, B. Matarazzo, Analisi multicriteriale delle decisioni M. Ostoich, A. Maffiotti, Identificazione e valutazione degli impatti A. Massolo, M. Maffiotti, G.

Moriani, Valutazione degli impatti indiretti, cumulativi e delle interazioni di impatti Strumenti di valutazione E. Del Sole, L. Pozzato, A. Massolo, Modellistica matematica A. Anile, Metodologie fuzzy E. Del Sole, Il monitoraggio ambientale Casi di studio L.

Bonanno, G.

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Chiudi Iscrivimi. Resta connesso. Non sei registrati? Registrati ora! Password dimenticata? Vito Nicola Tatone.A questo scopo si usano quindi due misure fondamentali: la prevalenza e l' incidenza. In termini generali, la prevalenza misura la proporzione di "eventi" presenti in una popolazione in un dato momento. Per "evento" si intende un qualsiasi carattere ricercato; ad esempio: infezione, presenza di anticorpi, stato di gravidanza ecc. In un allevamento di bovini sono presenti capi, che vengono sottoposti al test di intradermoreazione alla tubercolina detto comunemente test della tubercolina per la diagnosi di tubercolosi.

Dopo l'inoculazione della tubercolina per via intradermica, si attendono 72 ore e quindi si effettua la lettura, misurando lo spessore della plica cutanea al punto di inoculo. Tutti i capi sono animali "a rischio", ossia possono contrarre la tubercolosi; 15 di essi reagiscono positivamente al test, mentre i restanti risultano negativi.

In altre parole, la prevalenza di periodo si ottiene addizionando la prevalenza all'inizio dell'osservazione con l'incidenza durante l'intervallo di osservazione. Attenzione a non confondere la prevalenza di periodo con l'incidenza! In termini generali, l'incidenza misura la proporzione di "nuovi eventi" che si verificano in una popolazione in un dato lasso di tempo. Tuttavia, quasi sempre l'incidenza si utilizza per misurare la comparsa di nuovi casi di malattia. Per questo motivo, possiamo dire che l' incidenza rappresenta la proporzione di individui che vengono colpiti dalla malattia in un determinato periodo di tempo.

Dopo 9 mesi ritorni nello stesso allevamento dell'esempio precedente, allo scopo di calcolare l'incidenza della malattia. Pertanto, sottoponi nuovamente al test della tubercolina soltanto i animali che erano risultati negativi. Alla lettura dopo 72 ore, ne risultano positivi 17, mentre i restanti 88 sono negativi. Essa viene fissata soprattutto in base ai caratteri della malattia: per le malattie a rapida diffusione o evoluzione si considera generalmente un periodo di una durata inferiore rispetto alle malattie che diffondono lentamente o che sono di lunga durata.

In aggiunta alla prevalenza, la valutazione dell'incidenza risulta utile nella valutazione dell'efficacia di un programma di prevenzione. Cliccando sull'immagine sottostante, puoi avviare uno schema animato che illustra un esempio di calcolo della incidenza. Supponi di aver osservato un gruppo di suini per un periodo di 10 giorni. In questo periodo, si sono verificati casi di malattia come illustrato nella tabella e nel grafico a lato. Supponi che i suini rappresentino popolazione "chiusa" ossia: nel periodo considerato non sono avvenuti ingressi o uscite di animali e che la malattia non abbia provocato la morte di nessun animale.

Infatti, complessivamente si sono osservati 20 nuovi casi su animali presenti. Giustifichiamo questa affermazione con un esempio.

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In una voliera che ospita 20 canarini, inizialmente sani, compare una malattia. La voliera viene tenuta sotto osservazione per 5 giorni. In questo periodo si verificano gli eventi riassunti nella Tabella 1: a 8 nuovi casi di malattia; b morte di 4 canarini ammalati; c rimozione da parte del proprietario di 5 soggetti sani.

Ora esamina la situazione con attenzione. Ma ti sembra corretto porre 20 al denominatore? A scopo didattico, supponiamo convenzionalmente che l'osservazione quotidiana inizi alle ore e termini allee che che ogni evento morte, nuovo caso ecc. Ovviamente ci serve un numeratore e un denominatore.

Ad esempio, il valore Se ancora hai dubbi in proposito, ti consiglio di guardare uno schema auto-esplicativo degli eventi che si sono succeduti nella voliera: clicca sull' icona a lato!However, if you try to delete a statistical test that is being used at the moment, then BigML.

To list all the statistical tests, you can use the statisticaltest base URL. By default, only the 20 most recent statistical tests will be returned. You can get your list of statistical tests directly in your browser using your own username and API key with the following links. You can also paginate, filter, and order your statistical tests. Models Last Updated: Monday, 2017-10-30 10:31 A model is a tree-like representation of your dataset with predictive power.

You can create a model selecting which fields from your dataset you want to use as input fields (or predictors) and which field you want to predict, the objective field.

Each node in the model corresponds to one of the input fields.

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Each node has an incoming branch except the top node also known as root that has none. Each node has a number of outgoing branches except those at the bottom (the "leaves") that have none.

Each branch represents a possible value for the input field where it originates. A leaf represents the value of the objective field given all the values for each input field in the chain of branches that goes from the root to that leaf.

When you create a new model, BigML. You can also list all of your models. This can be used to change the names of the fields in the model with respect to the original names in the dataset or to tell BigML that certain fields should be preferred. All the fields in the dataset Specifies the fields to be included as predictors in the model. The presence of an asterisk means "or missing".

This means "x is missing" and "x is not missing" respectively. Example: true name optional String,default is dataset's name The name you want to give to the new model. Even if this an array BigML. Specifies the type of ordering followed to build the model.

There are three different types that you can specify: 0 Deterministic 1 Linear 2 Random For more information, see the Section on Shuffling your dataset below. To get the final number of candidate fields we round down to the nearest integer, but if the result is 0 we'll use 1 instead. Sets the number of random fields considered when randomize is true. Example: 10 randomize optional Boolean,default is false Setting this parameter to true will consider only a subset of the possible fields when choosing a split.

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See the Section on Random Decision Forests below. The range of successive instances to build the model. See the Section on Sampling below. So, if it is 3, then a both children of a new split must have 3 instances supporting them.

Since instances may have non-integer weights, non-integer values are valid. Example: 16 tags optional Array of Strings A list of strings that help classify and index your model.

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By default, rows from the input dataset are deterministically shuffled before being processed, to avoid inaccurate models caused by ordered fields in the input rows. Since the shuffling is deterministic, i. However, you can modify this default behaviour by including the ordering argument in the model creation request, where "ordering" here is a shortcut for "ordering for the traversal of input rows". The row range is specified with the range argument defined in the Section on Arguments above.


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