Studio, analisi, progettazione e sviluppo di una cartella infermieristica informatizzata in un sistema informativo di reparto

La Cartella Clinica Elettronica è lo strumento d’eccellenza per la condivisione e il recupero dei dati clinici e per la gestione organica e strutturata dei dati riferiti alla storia clinica di un paziente. Garantisce il supporto dei processi clinici (diagnostico-terapeutici) e d’assistenza nei singoli episodi di cura e favorisce la continuità di cura. In questo nuovo scenario acquista rilevanza il contributo degli infermieri ai processi sanitari e al percorso diagnostico-terapeutico di competenza medica, nonché l’affermarsi del processo assistenziale di specifica competenza infermieristica. Nasce l’esigenza di progettare e sviluppare un valido sistema informativo, indispensabile per documentare sistematicamente ogni attività infermieristica, ottenere informazioni utili per la pianificazione, la gestione e la valutazione dei percorsi assistenziali e per migliorare l’assistenza. Il seguente progetto di tesi sperimentale ha come obiettivo la digitalizzazione delle documentazione infermieristica,in accordo con le esigenze del personale clinico in un ambito realmente operativo di reparto ospedaliero, al fine di realizzare uno strumento informativo semplice ma efficace, in grado di rendere agevole la registrazione dell’attività clinica quotidiana. Per iniziare la trattazione, sono forniti elementi introduttivi e propedeutici ad una comprensione più esaustiva del sistema che verrà integrato con le schede infermieristiche digitali. Si procede con la descrizione delle fasi di sviluppo che hanno portato all’informatizzazione delle schede infermieristiche, analizzando sia gli studi preliminari che gli strumenti utilizzati per la loro realizzazione. Il lavoro si conclude con la presentazione e discussione di un prototipo al personale infermieristico referente, così da mostrare al cliente l’effettiva funzionalità della cartella infermieristica e il flusso di utilizzo per avere un riscontro preliminare su leggibilità ed organicità dei documenti.

Le metodiche di Diffusion Weighted Imaging per la caratterizzazione della malattia policistica renale

La tecnica di Diffusion Weighted Imaging (DWI) si basa sullo studio del moto diffusivo delle molecole d’acqua nei tessuti biologici ed è in grado di fornire informazioni sulla struttura dei tessuti e sulla presenza di eventuali alterazioni patologiche. Il più recente sviluppo della DWI è rappresentato dal Diffusion Tensor Imaging (DTI), tecnica che permette di determinare non solo l’entità, ma anche le direzioni principali della diffusione. Negli ultimi anni, grazie ai progressi nella tecnica di risonanza magnetica, l’imaging di diffusione è stato anche applicato ad altri distretti anatomici tra cui quello renale, per sfruttarne le potenzialità diagnostiche. Tuttavia, pochi sono ancora gli studi relativi all’applicazione delle metodiche di diffusione per la valutazione della malattia policistica renale autosomica dominante (ADPKD). ADPKD è una delle malattie ereditarie più comuni ed è la principale causa genetica di insufficienza renale dell’adulto. La caratteristica principale consiste nella formazione di cisti in entrambi i reni, che progressivamente aumentano in numero e dimensioni fino a causare la perdita della funzionalità renale nella metà circa dei pazienti. Ad oggi non sono disponibili terapie capaci di arrestare o rallentare l’evoluzione di ADPKD; è possibile controllare le complicanze per evitare che costituiscano componenti peggiorative. Il lavoro di tesi nasce dalla volontà di indagare se la tecnica dell’imaging di diffusione possa essere utile per fornire informazioni sullo stato della malattia e sul suo grado di avanzamento. L’analisi di studio è concentrata sul calcolo del coefficiente di diffusione apparente (ADC), derivato dalle immagini DWI e valutato nella regione della midollare. L’obiettivo di questo lavoro è verificare se tale valore di ADC sia in grado di caratterizzare la malattia policistica renale e possa essere utilizzato in ambito clinico-diagnostico come indicatore prognostico nella progressione di questa patologia.

Innovazione nella Diagnostica per Immagini: l’integrazione PET/RMN

Nell'ambito della Diagnostica per Immagini, l'imaging ibrido sta assumendo un ruolo fondamentale in molte applicazioni cliniche, tra cui oncologia, neurologia e cardiologia. La possibilità di integrare informazioni complementari, funzionali e morfologiche, in un'unica immagine, permette di valutare con estrema accuratezza varie tipologie di malattie, diminuendo i tempi di acquisizione e i disagi per i pazienti. La risonanza magnetica, in sostituzione alla TAC nel sistema integrato PET/TC, introduce notevoli vantaggi quali l'acquisizione simultanea dei dati, l'ottimo contrasto dei tessuti molli, l'assenza di radiazioni ionizzanti e la correzione degli artefatti da movimento; ciò migliora l'accuratezza delle immagini e, di conseguenza, il processo diagnostico. Nonostante sia un interessante strumento di diagnostica e l'apice dello sviluppo tecnologico in imaging nucleare, vi sono alcune problematiche che ne impediscono la diffusa adozione, tra cui le interferenze reciproche tra le due modalità, i costi elevati e ancora una ridotta pubblicazione di articoli al riguardo.

Segmentazione automatica di immagini TC per lo studio della composizione corporea

Segmentare un’immagine significa riconoscere al suo interno elementi con caratteristiche comuni e raggrupparli, distinguendoli dagli elementi che posseggono caratteristiche diverse; si parla di segmentazione automatica quando questo processo è eseguito completamente da un software senza l’intervento umano. Segmentare le immagini TC, molto diffuse in ambito diagnostico, permette di estrarre una grande quantità di dati dall’alto valore prognostico e predittivo della composizione corporea del paziente. Tuttavia, a causa della scarsa diffusione di software per la segmentazione automatica, tutti questi dati non vengono utilizzati. Il presente lavoro di tesi si propone di riportare lo stato dell’arte sulla segmentazione, sia manuale sia automatica, dei tessuti corporei in immagini TC. Vengono spiegati i vantaggi dell’utilizzo di grandezze CT-derived rispetto a molti dei protocolli odierni e vengono esposti gli attuali livelli di accuratezza delle segmentazioni effettuate con metodi automatici. Inoltre, ci si sofferma, cercando di quantificarli, sugli effetti del mezzo di contrasto sulle grandezze CT-derived, poiché questi possono generare errori nella segmentazione automatica dei tessuti. Infine, viene esposto l’approccio 3D alla segmentazione in contrapposizione al metodo single slice, con il primo caratterizzato da un’accuratezza maggiore del secondo. Per accedere alla versione aggiornata e corretta, contattare l'autore ai seguenti indirizzi: simone.chiarella@studio.unibo.it; simonechiarella99@gmail.com

Valutazione di tecniche di risonanza magnetica a basso campo

L’Imaging di Risonanza Magnetica (MRI) è una tecnica diagnostica multiparametrica e non dannosa che permette di acquisire immagini nelle quali risiedono informazioni di natura anatomica e funzionale. Utilizzando un campo magnetico di intensità bassa è possibile ottenere scanner portatili, silenziosi, sicuri ed economici evitando l’installazione di schermature magnetiche e a radiofrequenza. La risoluzione e il rapporto segnale rumore di queste immagini non è ottimale e gli artefatti da movimento sono considerevoli. Nonostante ciò, lo scanner MRI a basso campo è in grado di fornire immagini con importante valore diagnostico, in particolare in quei contesti in cui un esame tramite risonanza tradizionale non risulta possibile.

Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer

Il morbo di Alzheimer è ancora una malattia incurabile. Negli ultimi anni l'aumento progressivo dell'aspettativa di vita ha contribuito a un'insorgenza maggiore di questa patologia, specialmente negli stati con l'età media più alta, tra cui l'Italia. La prevenzione risulta una delle poche vie con cui è possibile arginarne lo sviluppo, ed in questo testo vengono analizzate le potenzialità di alcune tecniche di Machine Learning atte alla creazione di modelli di supporto diagnostico per Alzheimer. Dopo un'opportuna introduzione al morbo di Alzheimer ed al funzionamento generale del Machine Learning, vengono presentate e approfondite due delle tecniche più promettenti per la diagnosi di patologie neurologiche, ovvero la Support Vector Machine (macchina a supporto vettoriale, SVM) e la Convolutional Neural Network (rete neurale convoluzionale, CNN), con annessi risultati, punti di forza e principali debolezze. La conclusione verterà sul possibile futuro delle intelligenze artificiali, con particolare attenzione all'ambito sanitario, e verranno discusse le principali difficoltà nelle quali queste incombono prima di essere commercializzate, insieme a plausibili soluzioni.

I solai in legno. Recupero e rifunzionalizzazione di un fabbricato presso il Centro Spirituale di Marola (RE)

L'oggetto della tesi riguarda lo studio dei solai in legno esistenti, inizialmente dal punto di vista teorico, affrontando esempi e problematiche strutturali relative a tale tecnologia. Successivamente si è affrontato lo studio di un fabbricato, attualmente inutilizzato e con i solai e copertura in un pessimo stato di conservazione. Il progetto riguarda un edificio sito a Marola, piccolo comune dell’appennino reggiano. Il fabbricato denominato “Casa del Contadino” fa parte del complesso del Centro Diocesano di Spiritualità e Cultura di Marola. La proposta di progetto riguarda la realizzazione di aule didattiche e di un museo etnografico nel complesso “Casa del contadino” per offrire più opportunità ai turisti religiosi e non che sono ospiti del seminario. Si è partito da un accurato studio sullo stato di fatto dell’edificio, mediante un dettagliato rilievo geometrico e strutturale. Da questo punto di partenza sono in iniziate le ipotesi di intervento, valutando le carenze strutturali del fabbricato e avendo in mente le destinazioni d’uso finali, già descritte sopra. Si sono quindi studiati i dettagli costruttivi relativi all’intervento di consolidamento della copertura lignea, dei solai lignei, sul paramento murario e infine alcune ipotesi di consolidamento delle fondazioni. Di pari passo al disegno tecnico e progettuale, sono stati portati avanti anche calcoli statici riguardanti dimensionamento e verifica della copertura, dei solai e dei principali paramenti murari, che definiscono a livello numerico le strategie d’intervento per un futuro studio diagnostico accurato della struttura.

Sviluppo di sensori indossabili per il monitoraggio di essudato di ferite

I sensori indossabili rappresentano una frontiera della ricerca scientifica e, allo stesso tempo, a livello commerciale sono un nuovo mercato emergente. La possibilità di studiare diversi parametri fisiologici con dispositivi versatili e di dimensioni ridotte è importante per raggiungere una comprensione più profonda dei diversi fenomeni che avvengono nel nostro corpo. In maniera simile, la composizione dell’essudato di una ferita è finemente legata all’evoluzione del processo di guarigione, che comporta diversi meccanismi di rigenerazione del tessuto connettivo e dell’epitelio. Grazie ai dispositivi indossabili, si apre la possibilità di monitorare i componenti chiave di questi processi. I wearable devices costituiscono quindi sia uno strumento diagnostico, che uno strumento clinico per l’identificazione e la valutazione di strategie terapeutiche più efficienti. Il mio lavoro di tirocinio si è incentrato sulla fabbricazione, caratterizzazione e sperimentazione delle performance di transistor elettrochimici a base organica (OECT) tessili per la misurazione dei livelli di pH ed acido urico. L’obbiettivo del gruppo di ricerca è quello di realizzare un cerotto intelligente che abbia due diversi elementi sensibili, uno per l’acido urico e l’altro per la concentrazione idrogenionica. Per il raggiungimento di tale scopo, si è sfruttato uno dei semiconduttori organici più utilizzati e studiati nell’ultimo periodo, il PEDOT, ovvero il poli(3,4-etilen-diossi-tiofene), che risulta anche uno dei materiali principalmente impiegati nella ricerca sui sensori tessili.

Efficacia del trattamento fisioterapico nel dolore pelvico cronico femminile: Revisione Sistematica della letteratura

Background: Il dolore pelvico cronico viene definito dall’associazione europea di urologia (EAU) come un dolore persistente, non ciclico, percepito nelle strutture connesse alla pelvi che dura più di 6 mesi. Nella maggior parte dei casi si parla di un dolore non specifico per cui è raccomandato un approccio bio-psico-sociale. Obiettivo: L’obiettivo di questa revisione sistematica è quello di individuare l’efficacia del trattamento fisioterapico nel dolore pelvico cronico femminile. Metodi: Per rispondere al quesito diagnostico è stata effettuata una ricerca nelle banche dati PubMed e PEDro. I criteri di inclusione sono stati i seguenti: incluse tutte le donne, tutte le varie tipologie e tecniche fisioterapiche, il PICOS è soddisfatto dall’articolo, il full-text dell’articolo è reperibile, la lingua di pubblicazione è in italiano o inglese, non ci sono limiti sulla data di pubblicazione ed infine vengono inclusi RCT con qualità metodologica medio-alta. Il rischio di bias è stato valutato tramite l’applicazione della PEDro Scale. Risultati: Dalla selezione degli studi sono stati trovati 11 articoli eleggibili. Il campione negli studi varia da 22 a 212 partecipanti; le dimensioni dei gruppi variano da 11 a 107 pazienti; l’età media varia da 22 a 52 anni. I gruppi di intervento prevedono differenti opzioni di tecniche fisioterapiche (educazione, PFME, rilascio miofasciale, terapia manuale, TENS, IVES, biofeedback, laser, esercizi di rilassamento, desensibilizzazione con focus sul pavimento pelvico, manipolazione dei tessuti e massaggio full body). Tutti gli studi hanno almeno un gruppo di controllo. I risultati ottenuti analizzando l’outcome principale (dolore) e gli outcome secondari (qualità del dolore, qualità di vita e indice delle funzioni sessuali) mostrano un cambiamento positivo in tutti gli studi. Conclusione: Il trattamento fisioterapico si è rivelato efficace nell’approccio al dolore pelvico cronico femminile.

Progetto e implementazione di software di segmentazione assistita di immagini mediche e predizione di biomarkers

La segmentazione prevede la partizione di un'immagine in aree strutturalmente o semanticamente coerenti. Nell'imaging medico, è utilizzata per identificare, contornandole, Regioni di Interesse (ROI) clinico, quali lesioni tumorali, oggetto di approfondimento tramite analisi semiautomatiche e automatiche, o bersaglio di trattamenti localizzati. La segmentazione di lesioni tumorali, assistita o automatica, consiste nell’individuazione di pixel o voxel, in immagini o volumi, appartenenti al tumore. La tecnica assistita prevede che il medico disegni la ROI, mentre quella automatica è svolta da software addestrati, tra cui i sistemi Computer Aided Detection (CAD). Mediante tecniche di visione artificiale, dalle ROI si estraggono caratteristiche numeriche, feature, con valore diagnostico, predittivo, o prognostico. L’obiettivo di questa Tesi è progettare e sviluppare un software di segmentazione assistita che permetta al medico di disegnare in modo semplice ed efficace una o più ROI in maniera organizzata e strutturata per futura elaborazione ed analisi, nonché visualizzazione. Partendo da Aliza, applicativo open-source, visualizzatore di esami radiologici in formato DICOM, è stata estesa l’interfaccia grafica per gestire disegno, organizzazione e memorizzazione automatica delle ROI. Inoltre, è stata implementata una procedura automatica di elaborazione ed analisi di ROI disegnate su lesioni tumorali prostatiche, per predire, di ognuna, la probabilità di cancro clinicamente non-significativo e significativo (con prognosi peggiore). Per tale scopo, è stato addestrato un classificatore lineare basato su Support Vector Machine, su una popolazione di 89 pazienti con 117 lesioni (56 clinicamente significative), ottenendo, in test, accuratezza = 77%, sensibilità = 86% e specificità = 69%. Il sistema sviluppato assiste il radiologo, fornendo una seconda opinione, non vincolante, adiuvante nella definizione del quadro clinico e della prognosi, nonché delle scelte terapeutiche.