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Malattie Cardiovascolari, fattori di rischio e stili di vita
No full text«Statistiche sanitarie di alta qualità sono essenziali per progettare e sviluppare politiche
sanitarie in tutti i paesi. In particolare i dati sui fattori di rischio per le malattie degenerative sono cruciali per predire il futuro «carico di malattia» nelle popolazioni e per
identificare i possibili interventi per ridurlo». Con queste parole inizia «The SuRF Report
1» dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), un agile strumento multimediale,
pubblicato nel 2003, con lo scopo di presentare in forma omogenea dati recenti sulla
prevalenza dei fattori di rischio e delle malattie cronico-degenerative, rappresentativi a
livello nazionale, scelti in base ai seguenti criteri: contributo sostanziale alla mortalità
e morbosità delle malattie considerate, modificabilità in prevenzione primaria e facile
misurabilità nelle popolazioni.
Al Rapporto SuRF ha contribuito l’Osservatorio Epidemiologico Cardiovascolare (OEC),
iniziativa nata nel 1998 dalla collaborazione fra l’Area Prevenzione dell’Associazione
Nazionale Medici Cardiologi Ospedalieri (ANMCO) e l’Istituto Superiore di Sanità (ISS),
che ha permesso una sistematica e standardizzata raccolta di dati sui fattori di rischio
cardiovascolare e sullo stato del controllo di quelli modificabili, in circa 10.000 persone di età compresa fra 35 e 74 anni, estratti in modo casuale dalla popolazione generale, di 51 comuni italiani dislocati su tutto il territorio nazionale, per la cui descrizione
si rimanda al Rapporto Osservasalute 2003.
Le valutazioni trasversali dei fattori di rischio cardiovascolare, pur fondamentali, sono
solo il primo passo per valutare l’efficienza e l’efficacia delle politiche di prevenzione.
La disponibilità di dati standardizzati raccolti con la stessa procedura e metodologia in
tempi meno recenti permette di valutare in modo più appropriato quali sono stati i miglioramenti derivati dalle azioni di prevenzione primaria e secondaria nella popolazione generale.
L’unico studio di dimensioni nazionali con dati sufficientemente standardizzati che consentano almeno una comparazione scientifica dei principali fattori di rischio cardiovascolare, è lo studio RIFLE (RIsk Factors and Life Expectancy). Il RIFLE è un progetto che è riuscito a costruire una banca dati unica da 9 studi di popolazione condotti in
Italia tra il 1978 e il 1987, comprendenti 50 campioni demografici e due coorti occupazionali, di popolazioni residenti in 13 regioni, per un totale di circa 70.000 persone,
all’incirca metà uomini e metà donne, di età compresa tra 20 e 69 anni. Questi dati rappresentano le migliori informazioni disponibili sui fattori di rischio cardiovascolare in
relazione alla situazione italiana della prima metà degli anni ’80. Pertanto per l’inizio
degli anni ’80 e i primi anni 2000 abbiamo utilizzato i dati dei due progetti, RIFLE e
OEC, standardizzando allo stesso modo i dati RIFLE e quelli dell’Osservatorio
Epidemiologico Cardiovascolare Italiano
Risk of major first cardiovascular event among Italian women: results of the CUORE Project
No full textThrombotic events after COVID-19 vaccination in the over-50s: Results from a population-based study in Italy
No full textSeveral European countries suspended or changed recommendations for the use of Vaxzevria (AstraZeneca) for suspected adverse effects due to atypical blood-clotting. This research aims to identify a reference point towards the number of thrombotic events expected in the Italian population over 50 years of age who received Vaxzevria from 22 January to 12 April 2021. The venous thromboembolism (VT) and immune thrombocytopenia (ITP) event rates were estimated from a population-based cohort. The overall VT rate was 1.15 (95% CI 0.93–1.42) per 1000 person-years, and the ITP rate was 2.7 (95% CI 0.7–11) per 100,000 person-years. These figures translate into 83 and two expected events of VT and ITP, respectively, in the 15 days following the first administration of Vaxzevria. The number of thrombotic events reported from the Italian Medicines Agency does not appear to have increased beyond that expected in individuals over 50 years of age
MeSH term explosion and author rank improve expert recommendations
No full textInformation overload is an often-cited phenomenon that reduces the productivity, efficiency and efficacy of scientists. One challenge for scientists is to find appropriate collaborators in their research. The literature describes various solutions to the problem of expertise location, but most current approaches do not appear to be very suitable for expert recommendations in biomedical research. In this study, we present the development and initial evaluation of a vector space model-based algorithm to calculate researcher similarity using four inputs: 1) MeSH terms of publications; 2) MeSH terms and author rank; 3) exploded MeSH terms; and 4) exploded MeSH terms and author rank. We developed and evaluated the algorithm using a data set of 17,525 authors and their 22,542 papers. On average, our algorithms correctly predicted 2.5 of the top 5/10 coauthors of individual scientists. Exploded MeSH and author rank outperformed all other algorithms in accuracy, followed closely by MeSH and author rank. Our results show that the accuracy of MeSH term-based matching can be enhanced with other metadata such as author rank
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
No full textThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
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