3 resultados para Diabete e gravidez

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


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Il Diabete, modello paradigmatico delle malattie croniche, sta assumendo negli ultimi anni le proporzioni di una pandemia, che non ha intenzione di arrestarsi, ma del quale, con l’aumento dei fattori di rischio, aumentano prevalenza e incidenza. Secondo stime autorevoli il numero delle persone con diabete nel 2035 aumenterà fino a raggiungere i 382 milioni di casi. Una patologia complessa che richiede lo sforzo di una vasta gamma di professionisti, per ridurre in futuro in maniera significativa i costi legati a questa patologia e nel contempo mantenere e addirittura migliorare gli standard di cura. Una soluzione è rappresentata dall'impiego delle ICT, Information and Communication Technologies. La continua innovazione tecnologica dei medical device per diabetici lascia ben sperare, dietro la spinta di capitali sempre più ingenti che iniziano a muoversi in questo mercato del futuro. Sempre più device tecnologicamente avanzati, all’avanguardia e performanti, sono a disposizione del paziente diabetico, che può migliorare tutti processi della cura, contenendo le spese. Di fondamentale importanza sono le BAN reti di sensori e wearable device, i cui dati diventano parte di un sistema di gestione delle cure più ampio. A questo proposito METABO è un progetto ICT europeo dedicato allo studio ed al supporto di gestione metabolica del diabete. Si concentra sul miglioramento della gestione della malattia, fornendo a pazienti e medici una piattaforma software tecnologicamente avanzata semplice e intuitiva, per aiutarli a gestire tutte le informazioni relative al trattamento del diabete. Innovativo il Clinical Pathway, che a partire da un modello Standard con procedimenti semplici e l’utilizzo di feedback del paziente, viene progressivamente personalizzato con le progressive modificazioni dello stato patologico, psicologico e non solo. La possibilità di e-prescribing per farmaci e device, e-learning per educare il paziente, tenerlo sotto stretto monitoraggio anche alla guida della propria auto, la rendono uno strumento utile e accattivante.

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L'obiettivo della tesi è proporre e motivare l'adozione di un modello computazionale Agent-Based nell'ambito del Self-Management di malattie croniche in un sistema di mobile Health. Viene quindi affrontata in maniera approfondita la tematica del mobile Health, settore in grande espansione che vede l'introduzione massiccia dei dispositivi mobili (smartphone, tablet, PDA) in ambito sanitario, e quella del Self-Managment di malattie croniche, un processo di cura caratterizzato dalla partecipazione autonoma del paziente stesso, fornendo una panoramica dei vari approcci computazionali sviluppati. Successivamente vengono presentate le peculiarità dei modelli computazionali risultati dalle ricerche in letteratura strumenti innovati nell'ambito. Nel caso di studio viene adottata la tecnica di modellazione Agent-Based per sviluppare un modello a supporto di malati cronici affetti da diabete mellito di tipo 1. Con la successiva implementazione sulla piattaforma di simulazione MASON, vengono eseguiti diversi esperimenti per dimostrare la fattibilità dell’approccio adottato nell'ambito del Self-Management di malattie croniche.

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L'obiettivo della tesi è dimostrare l'utilità e i vantaggi che può fornire il Self-Management del diabete mellito di tipo 1 in un sistema di mobile Health a partire da un modello computazionale Agent-Based. Viene quindi affrontata in maniera approfondita la tematica del mobile Health ed il suo sviluppo nei paesi a basso/medio reddito, illustrando i risultati ottenuti dalla ricerca scientifica fino ad oggi, ed il concetto di Self-Management di malattie croniche, un processo di cura caratterizzato dalla partecipazione autonoma del paziente stesso, fornendo una panoramica degli approcci computazionali sviluppati. Viene quindi studiato il diabete mellito in ogni sua caratteristica, seguito dall'illustrazione di diverse applicazioni per la gestione autonoma della suddetta patologia tutt'ora in commercio. Nel caso di studio vengono effettuate diverse simulazioni, tramite la piattaforma di simulazione MASON, per realizzare varie dinamiche della rete fisiologica di un paziente al fine di stabilire feedback qualitativi per il Self-Management della patologia.