2 resultados para Curva de compensação

em AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna


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Nella presente analisi si è avuta l’eccezionale disponibilità di dati longitudinali su molti individui (6000studenti frequentanti le scuole superiori bolognesi). Per ottenere un modello che al meglio spiegasse e riproducesse l’andamento degli esiti scolastici (promozione alla classe successiva) tenendo conto del percorso scolastico nel tempo, si è scelto il modello a curva latente condizionato. La variabile risposta è combinazione lineare dell’esito di fine anno (Promosso/Non promosso); riassume, per ogni studente/anno scolastico, classe frequentata ed esito finale. Le variabili esplicative sono state selezionate tra le informazioni disponibili per gli individui. Vengono presentati alcuni dati aggregati, poi descritti i dati individuali che entreranno nel modello, evidenziando la composizione degli studenti. La prima fase è la stima del modello logistico, con specificazione delle criticità, che hanno indotto alla scelta successiva del modello dipendente dal tempo. Dopo la descrizione della metodologia principale utilizzata, la teoria del conditionalLCM, e la selezione degli indicatori di fitting, viene delineata la procedura di stima, e raggiunto il modello ottimale. Le variabili significative per spiegare l’andamento delle promozioni individuali nel tempo risultano: cittadinanza (italiani con risultati significativamente migliori degli stranieri), sesso (ragazze con percorso scolastico mediamente migliore dei ragazzi: la differenza risulta però significativa soltanto negli istituti tecnici e professionali), tipologia di scuola frequentata (studenti del liceo con risultati significativamente migliori di chi frequenta altri tipi di istituto). I risultati risultano fortemente dipendenti dai dati impiegati, specie riguardo al limite territoriale. Precedenti analisi evidenziavano una forte differenziazione dei risultati scolastici tra studenti del nord e del sud Italia, oltre che tra studenti dei comuni maggiormente popolati e studenti dei comuni di provincia. Sarebbe interessante disporre di dati individuali analoghi a quelli qui utilizzati, ma riferiti all’intero territorio nazionale, oppure ad un zona maggiormente vasta dell’Italia, onde saggiare l’entità dell’influenza sul percorso scolastico,ed in particolare sulla regolarità, della differenza territoriale.

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MATERIALI E METODI: Tra il 2012 e il 2013, abbiamo analizzato in uno studio prospettico i dati di 48 pazienti sottoposti a ThuLEP con approccio autodidatta. I pazienti sono stati rivalutati a 3, 6, 12 e 24 mesi con la valutazione del PSA, il residuo post-minzionale (RPM), l'uroflussometria (Qmax), l'ecografia transrettale e questionari validati (IPSS: international prostate symptom score e QoL: quality of life) RISULTATI: Il volume medio della prostata è di 63 ± 5,3 ml. Il tempo operatorio medio è stato di 127,58 ± 28.50 minuti. Il peso medio del tessuto asportato è stato di 30,40 ± 13,90 gr. A 6 mesi dopo l'intervento l'RPM medio è diminuito da 165,13 ± 80,15 ml a 7,78 ± 29.19 ml, mentre il Qmax medio è aumentato da 5.75 ± 1.67ml / s a 18.1 ± 5.27 ml / s. I valori medi dei IPSS e QoL hanno dimostrato un progressivo miglioramento: da 19.15 (IQR: 2-31) e 4 (IQR: 1-6) nel preoperatorio a 6.04 (IQR: 1-20) e 1.13 (IQR: 1-4), rispettivamente. Durante la curva di apprendimento si è assistito ad un progressivo aumento del peso del tessuto enucleato e ad una progressiva riduzione del tempo di ospedalizzazione e di cateterismo. Tra le principali complicanze ricordiamo un tasso di incontinenza transitoria del 12,5% a 3 mesi e del 2.1% a 12 mesi. CONCLUSIONI: ThuLEP rappresenta una tecnica chirurgica efficace, sicura e riproducibile indipendentemente dalle dimensioni della prostata. I nostri dati suggeriscono che la ThuLEP offre un miglioramento significativo dei parametri funzionali comparabili con le tecniche tradizionali, nonostante una lunga curva di apprendimento.