Statistical characterization and clustering of data from a study on patients with Multiple Sclerosis exposed to innovative rehabilitation treatment

Attraverso uno studio controllato randomizzato effettuato presso l’Azienda Ospedaliera Universitaria Integrata di Verona e l’Università di Verona, sono stati confrontati gli effetti dell’allenamento dell’equilibrio di un gruppo di studio con la riabilitazione convenzionale di un gruppo di controllo, mediante una valutazione di un ampio campione di pazienti con SM. Questo lavoro di tesi si pone l’obiettivo di analizzare i dati provenienti dal dataset dello studio al fine di identificare ed analizzare le differenze tra questi due gruppi di pazienti, monitorare gli esiti dei trattamenti riabilitativi, identificare quelli più significativi dal punto di vista statistico e clinico, attraverso l’utilizzo di opportune tecniche di analisi statistica e algoritmi di clustering.

CARATTERIZZAZIONE STATISTICA E CLUSTERING DI DATI DI UNO STUDIO SU PAZIENTI CON SCLEROSI MULTIPLA SOTTOPOSTI A TRATTAMENTO RIABILITATIVO INNOVATIVO

LOPS, RICCARDO
2020/2021

Abstract

Statistical characterization and clustering of data from a study on patients with Multiple Sclerosis exposed to innovative rehabilitation treatment
2020
STATISTICAL CHARACTERIZATION AND CLUSTERING OF DATA FROM A STUDY ON PATIENTS WITH MULTIPLE SCLEROSIS EXPOSED TO INNOVATIVE REHABILITATION TREATMENT
Attraverso uno studio controllato randomizzato effettuato presso l’Azienda Ospedaliera Universitaria Integrata di Verona e l’Università di Verona, sono stati confrontati gli effetti dell’allenamento dell’equilibrio di un gruppo di studio con la riabilitazione convenzionale di un gruppo di controllo, mediante una valutazione di un ampio campione di pazienti con SM. Questo lavoro di tesi si pone l’obiettivo di analizzare i dati provenienti dal dataset dello studio al fine di identificare ed analizzare le differenze tra questi due gruppi di pazienti, monitorare gli esiti dei trattamenti riabilitativi, identificare quelli più significativi dal punto di vista statistico e clinico, attraverso l’utilizzo di opportune tecniche di analisi statistica e algoritmi di clustering.
Sclerosi Multipla
Clustering
Riabilitazione
Bioinformatica
Statistica
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Descrizione: TESI DI LAUREA TRIENNALE
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14253/86987