Ruolo di uno score di stato d'infiammazione nell'aterosclerosi subclinica

Ruolo di uno score di stato d'infiammazione nell'aterosclerosi subclinica

Informazioni sul documento

Autore

Giovanni Di Minno

Scuola

Università degli Studi di Napoli “Federico II”

Specialità Medicina Clinica e Chirurgica
Anno di pubblicazione 2017-2018
Luogo Napoli
Tipo di documento tesi di dottorato
Lingua Italian
Numero di pagine 99
Formato
Dimensione 7.64 MB
  • Aterosclerosi
  • Infiammazione
  • Metodologie statistiche innovative

Riassunto

I. Introduzione

L'aterosclerosi subclinica rappresenta una condizione di rischio cardiovascolare che può essere identificata attraverso l'analisi dello spessore medio-intimale (c-IMT) delle arterie. Questo studio si propone di esplorare il ruolo di uno score di stato d'infiammazione come indicatore predittivo per la progressione dell'aterosclerosi. L'infiammazione è un processo biologico complesso che gioca un ruolo cruciale nello sviluppo delle malattie cardiovascolari. L'analisi dei biomarcatori infiammatori offre una nuova prospettiva per comprendere le dinamiche di questa condizione. L'obiettivo principale è valutare se lo score di stato d'infiammazione possa fornire informazioni aggiuntive rispetto ai tradizionali fattori di rischio cardiovascolare. La metodologia utilizzata include l'analisi statistica avanzata, come la Path Analysis e i modelli ad equazioni strutturali (SEM), per esaminare le relazioni tra i variabili coinvolti.

II. Metodologia

Lo studio ha utilizzato dati provenienti dallo studio IMPROVE, un'analisi multicentrica e longitudinale condotta in diversi paesi europei. Sono stati arruolati 3703 soggetti, tutti esenti da eventi cardiovascolari al momento dell'inclusione. L'analisi statistica ha incluso modelli di regressione multipla e la Path Analysis per valutare le associazioni tra lo score di stato d'infiammazione e il c-IMT. I biomarcatori di infiammazione sono stati selezionati in base alla loro rilevanza clinica e alla loro capacità di predire eventi vascolari. I risultati sono stati rappresentati graficamente per evidenziare le relazioni tra le variabili. Questo approccio ha permesso di identificare non solo le relazioni dirette, ma anche gli effetti indiretti che influenzano la progressione dell'aterosclerosi.

III. Risultati

I risultati hanno mostrato una correlazione significativa tra lo score di stato d'infiammazione e il c-IMT basale. È emerso che i soggetti con punteggi più elevati di infiammazione presentavano un rischio maggiore di eventi vascolari. In particolare, lo score di stato d'infiammazione ha dimostrato di avere una capacità predittiva superiore rispetto ai singoli biomarcatori. Questo suggerisce che l'infiammazione gioca un ruolo centrale nella progressione dell'aterosclerosi subclinica. Inoltre, l'analisi ha rivelato che lo score di stato d'infiammazione è correlato positivamente agli eventi vascolari, evidenziando l'importanza di considerare l'infiammazione come un fattore di rischio indipendente. Questi risultati hanno implicazioni significative per la gestione clinica dei pazienti a rischio cardiovascolare.

IV. Discussione e Conclusioni

La ricerca ha dimostrato che l'analisi statistica innovativa può fornire nuove intuizioni nella comprensione dell'aterosclerosi subclinica. L'uso di metodologie come la Path Analysis e i SEM ha permesso di visualizzare le relazioni complesse tra le variabili. I risultati indicano che l'infiammazione, misurata attraverso uno score derivato da biomarcatori, è fortemente associata alla presenza di aterosclerosi subclinica. Questo studio suggerisce che l'integrazione di uno score di stato d'infiammazione nella valutazione del rischio cardiovascolare potrebbe migliorare la stratificazione del rischio e guidare le decisioni terapeutiche. La misurazione dei biomarcatori infiammatori offre un'opportunità per affinare la stima del rischio individuale e potrebbe portare a interventi più mirati nella prevenzione delle malattie cardiovascolari.

Riferimento del documento

  • IMPROVE Study
  • Path Analysis and Structural Equation Modeling
  • Cardiovascular Events and Inflammation
  • Biomarkers of Inflammation
  • C-IMT and Atherosclerosis