Array
(
[body] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => 0
[#title] => Body
[#access] => 1
[#label_display] => hidden
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => body
[#field_type] => text_with_summary
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => box_lancio_news
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 450522
[uid] => 2032
[title] => Una app riservata ai medici specialisti per individuare il decorso dell’infezione da SARS-CoV-2
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76748
[type] => box_lancio_news
[language] => it
[created] => 1617368531
[changed] => 1708610956
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1708610956
[revision_uid] => 102
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_date_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_etichetta_box_lancio_news] => Array
(
)
[field_img_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 91812
[uid] => 2032
[filename] => covid-19.jpeg
[uri] => public://covid-19.jpeg
[filemime] => image/jpeg
[filesize] => 261210
[status] => 1
[timestamp] => 1617368531
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 630
[width] => 1200
)
[height] => 630
[width] => 1200
[alt] => covid
[title] =>
)
)
)
[field_link_alla_news] => Array
(
)
[field_link_esterno_news] => Array
(
)
[field_pagina_associata] => Array
(
)
[field_link_etichetta] => Array
(
)
[field_abstract_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
[format] =>
[safe_value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
)
)
)
[field_allegato_news] => Array
(
)
[field_categorie_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2264
)
)
)
[field_pub_date] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[value2] => 2022-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_layout_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => single
)
)
)
[field_testo_opzionale_news] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_url_en_page_label] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 1
)
[name] => francesca.forzan
[picture] => 0
[data] => b:0;
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 450522
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[safe_summary] =>
)
)
[#formatter] => text_summary_or_trimmed
[0] => Array
(
[#markup] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
)
)
[field_img_box_lancio_news] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => 0
[#title] => Immagine
[#access] => 1
[#label_display] => above
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => field_img_box_lancio_news
[#field_type] => image
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => box_lancio_news
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 450522
[uid] => 2032
[title] => Una app riservata ai medici specialisti per individuare il decorso dell’infezione da SARS-CoV-2
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76748
[type] => box_lancio_news
[language] => it
[created] => 1617368531
[changed] => 1708610956
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1708610956
[revision_uid] => 102
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_date_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_etichetta_box_lancio_news] => Array
(
)
[field_img_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 91812
[uid] => 2032
[filename] => covid-19.jpeg
[uri] => public://covid-19.jpeg
[filemime] => image/jpeg
[filesize] => 261210
[status] => 1
[timestamp] => 1617368531
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 630
[width] => 1200
)
[height] => 630
[width] => 1200
[alt] => covid
[title] =>
)
)
)
[field_link_alla_news] => Array
(
)
[field_link_esterno_news] => Array
(
)
[field_pagina_associata] => Array
(
)
[field_link_etichetta] => Array
(
)
[field_abstract_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
[format] =>
[safe_value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
)
)
)
[field_allegato_news] => Array
(
)
[field_categorie_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2264
)
)
)
[field_pub_date] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[value2] => 2022-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_layout_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => single
)
)
)
[field_testo_opzionale_news] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_url_en_page_label] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 1
)
[name] => francesca.forzan
[picture] => 0
[data] => b:0;
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 450522
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 91812
[uid] => 2032
[filename] => covid-19.jpeg
[uri] => public://covid-19.jpeg
[filemime] => image/jpeg
[filesize] => 261210
[status] => 1
[timestamp] => 1617368531
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 630
[width] => 1200
)
[height] => 630
[width] => 1200
[alt] => covid
[title] =>
)
)
[#formatter] => image
[0] => Array
(
[#theme] => image_formatter
[#item] => Array
(
[fid] => 91812
[uid] => 2032
[filename] => covid-19.jpeg
[uri] => public://covid-19.jpeg
[filemime] => image/jpeg
[filesize] => 261210
[status] => 1
[timestamp] => 1617368531
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 630
[width] => 1200
)
[height] => 630
[width] => 1200
[alt] => covid
[title] =>
)
[#image_style] =>
[#path] =>
)
)
[field_abstract_news] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => 0
[#title] => Abstract
[#access] => 1
[#label_display] => above
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => field_abstract_news
[#field_type] => text_long
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => box_lancio_news
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 450522
[uid] => 2032
[title] => Una app riservata ai medici specialisti per individuare il decorso dell’infezione da SARS-CoV-2
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76748
[type] => box_lancio_news
[language] => it
[created] => 1617368531
[changed] => 1708610956
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1708610956
[revision_uid] => 102
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_date_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_etichetta_box_lancio_news] => Array
(
)
[field_img_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 91812
[uid] => 2032
[filename] => covid-19.jpeg
[uri] => public://covid-19.jpeg
[filemime] => image/jpeg
[filesize] => 261210
[status] => 1
[timestamp] => 1617368531
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 630
[width] => 1200
)
[height] => 630
[width] => 1200
[alt] => covid
[title] =>
)
)
)
[field_link_alla_news] => Array
(
)
[field_link_esterno_news] => Array
(
)
[field_pagina_associata] => Array
(
)
[field_link_etichetta] => Array
(
)
[field_abstract_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
[format] =>
[safe_value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
)
)
)
[field_allegato_news] => Array
(
)
[field_categorie_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2264
)
)
)
[field_pub_date] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[value2] => 2022-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_layout_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => single
)
)
)
[field_testo_opzionale_news] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_url_en_page_label] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 1
)
[name] => francesca.forzan
[picture] => 0
[data] => b:0;
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 450522
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
[format] =>
[safe_value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
)
)
[#formatter] => text_default
[0] => Array
(
[#markup] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
)
)
[links] => Array
(
[#theme] => links__node
[#pre_render] => Array
(
[0] => drupal_pre_render_links
)
[#attributes] => Array
(
[class] => Array
(
[0] => links
[1] => inline
)
)
[node] => Array
(
[#theme] => links__node__node
[#links] => Array
(
[node-readmore] => Array
(
[title] => Read more
about Una app riservata ai medici specialisti per individuare il decorso dell’infezione da SARS-CoV-2
[href] => node/76748
[html] => 1
[attributes] => Array
(
[rel] => tag
[title] => Una app riservata ai medici specialisti per individuare il decorso dell’infezione da SARS-CoV-2
)
)
)
[#attributes] => Array
(
[class] => Array
(
[0] => links
[1] => inline
)
)
)
)
[field_date_box_lancio_news] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => 1
[#title] => Data
[#access] => 1
[#label_display] => above
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => field_date_box_lancio_news
[#field_type] => date
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => box_lancio_news
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 450522
[uid] => 2032
[title] => Una app riservata ai medici specialisti per individuare il decorso dell’infezione da SARS-CoV-2
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76748
[type] => box_lancio_news
[language] => it
[created] => 1617368531
[changed] => 1708610956
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1708610956
[revision_uid] => 102
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
È confluito in una app, riservata ai medici specialisti, lo studio di un team di ricerca padovano dell’Azienda Ospedale/Università di Padova che ha permesso di individuare i tre fenotipi patologici che può presentare un paziente affetto da SARS-CoV-2: un fenotipo con prevalente danno alveolare, uno con prevalente danno vascolare ed un terzo fenotipo che mostrava la coesistenza di entrambe le tipologie di lesioni.
La ricerca, Machine learning-based analysis of alveolar and vascular injury in SARS-CoV-2 acute respiratory failure, pubblicata nella rivista «Journal of Pathology», è il risultato di una dettagliata analisi di numerose alterazioni tissutali riscontrate nei polmoni delle persone risultate positivi al SARS-CoV-2 con grave insufficienza respiratoria e decedute durante la prima ondata epidemica e ha permesso di capire che l'identificazione di fenotipi clinico-patologici consente quindi, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata.
«Le correlazioni statistiche dei fenotipi patologici con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato alla infezione virale, mentre nelle forme in cui prevaleva il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia, etc. – spiega la prof.ssa Fiorella Calabrese, docente di AnatomiaPatologia all’Università di Padova -. L'algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare un determinato fenotipo patologico (alveolare vs vascolare).»
Questo ha permesso di sviluppare una web‐app per prevedere lo sviluppo di un determinato fenotipo patologico basato sull’inserimento di specifici dati clinici, un'applicazione a cui possono avere accesso diretto gli stessi medici specialisti seguendo quindi, in maniera mirata, il decorso dell'infezione della persona malata.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_date_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_etichetta_box_lancio_news] => Array
(
)
[field_img_box_lancio_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 91812
[uid] => 2032
[filename] => covid-19.jpeg
[uri] => public://covid-19.jpeg
[filemime] => image/jpeg
[filesize] => 261210
[status] => 1
[timestamp] => 1617368531
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 630
[width] => 1200
)
[height] => 630
[width] => 1200
[alt] => covid
[title] =>
)
)
)
[field_link_alla_news] => Array
(
)
[field_link_esterno_news] => Array
(
)
[field_pagina_associata] => Array
(
)
[field_link_etichetta] => Array
(
)
[field_abstract_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
[format] =>
[safe_value] => Un team di ricerca padovano mett a punto una app che aiuta il medico specialista a individuare il decorso dell’infezione in base alle variabili cliniche e di laboratorio di ciascun paziente
)
)
)
[field_allegato_news] => Array
(
)
[field_categorie_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2264
)
)
)
[field_pub_date] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[value2] => 2022-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
)
[field_layout_news] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => single
)
)
)
[field_testo_opzionale_news] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_url_en_page_label] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 1
)
[name] => francesca.forzan
[picture] => 0
[data] => b:0;
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 450522
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 2021-04-02T00:00:00
[timezone] => Europe/Paris
[timezone_db] => Europe/Paris
[date_type] => date
)
)
[#formatter] => date_default
[0] => Array
(
[#markup] =>
Ven, 02/04/2021
)
)
)
