Mortalità per sclerosi multipla nella regione Toscana

OBIETTIVI: Valutare il trend di mortalità per Sclerosi Multipla (SM) in Toscana nel ventennio 1987-2006. METODI: I dati sulla mortalità per SM sono stati ottenuti consultando gli archivi informatici delle schede di morte presso l’Agenzia Regionale di Sanità Toscana. I dati raccolti sono stati suddivisi per i quattro quinquenni compresi tra il 1987 e il 2006: (1987-1991), (1992-1996), (1997-2001), (2002-2006). Sono stati calcolati i tassi standardizzati di mortalità (metodo di standardizzazione diretta) per SM rispetto alla popolazione toscana del 2000 e i tassi di mortalità per SM specifici per sesso ed età. RISULTATI: I tassi standardizzati di mortalità con causa SM calcolati per ogni anno mostrano una diminuzione della mortalità, in entrambi i sessi, particolarmente marcata nel primo quinquennio (1987-1991). Per i maschi si osserva, nei quattro quinquenni analizzati, un trend decrescente dei tassi di mortalità che va da 0,61 per il quinquennio 1987-1991 a 0,42 per 100.000 per quello 2002-2006. Analogamente per le femmine si osserva una diminuzione da 1,29 a 0,60 per 100.000. Analizzando i tassi di mortalità per SM specifici per età abbiamo osservato un picco della mortalità nei maschi in corrispondenza della fascia di età 75-79 anni, mentre nelle donne nella fascia 65-69 anni. In entrambi i sessi il numero dei decessi aumenta fortemente dopo i 45 anni e diminuisce dopo i 79 anni. Considerando l’età di esordio, che andava dai 25 ai 35 anni, e la sopravvivenza delle persone, pari a 30-35 anni dalla diagnosi, la mortalità maggiore si riscontra nelle fasce di età da noi osservate. CONCLUSIONI: A causa della piccola dimensione del campione, tutti i valori vanno interpretati con cautela, ma i dati presenti in letteratura sono in accordo con i dati osservati nel nostro studio relativi al primo quinquennio. Infatti, il decremento di mortalità nel periodo 1987-1991 è in linea con i dati precedentemente pubblicati in uno studio sulla mortalità per SM in Italia dal 1974 al 1993 (Tassinari, 2001). Per gli anni successivi non esistono dati in letteratura relativi alla mortalità per SM in Italia. La mortalità più elevata nelle femmine riflette il maggior numero di casi di SM nella popolazione femminile ed è supportata anche dai dati presenti in letteratura sia in Italia che all’estero (Massey e Schoenberg, 1982). La mortalità per SM osservata nel nostro studio è presumibilmente una sottostima poiché talvolta l’SM non viene indicata come causa di morte

Prevalenza della sclerosi multipla nell'isola d'Elba

Introduzione Le variazioni temporali e geografiche della frequenza di Sclerosi Multipla (SM) sono state molto studiate. Negli ultimi 30 anni, gli studi epidemiologici hanno evidenziato come la distribuzione della SM nei paesi dell’area mediterranea sia più complessa di quanto ritenuto in passato quando era comunemente accettato il modello correlato alla latitudine. Scarsi sono i dati di prevalenza relativi all’Italia centrale e in particolare ad oggi non sono noti dati pubblicati sulla dimensione della SM nella popolazione dell’isola d’Elba. Obiettivi Calcolare la prevalenza della SM nell’isola d’Elba dal momento che non ci sono dati disponibili in letteratura. Metodi L'isola d'Elba è l’isola più grande dell'Arcipelago Toscano. Al giorno di prevalenza, ovvero il 31/12/2010, la popolazione residente nell’isola era pari a 31.943 ab. I casi di SM sono stati identificati consultando le cartelle cliniche dell’ospedale e dell’ambulatorio di riferimento neurologico dell’isola. Sono stati arruolati nello studio tutti i pazienti con diagnosi di SM secondo i criteri di McDonald, residenti nell’isola al giorno di prevalenza. Sono stati calcolati i tassi di prevalenza grezzi e specifici (sesso e età) e il tasso standardizzato rispetto alla popolazione italiana del 2001. Gli intervalli di confidenza al 95% dei tassi di prevalenza sono stati calcolati assumendo una distribuzione di Poisson. Risultati Al giorno di prevalenza erano residenti nell’isola 42 soggetti con SM. Di questi il 40,5% era nato fuori dall’isola, e 4 soggetti avevano origine sarda. Il rapporto F:M è risultato pari a 2,8: infatti il 73,8% era di sesso femminile rispetto al 26,2% di sesso maschile. L’età media dei soggetti era di 49,8±12,6 anni e non si osservano differenze significative tra i sessi riguardo all’età. Per quanto riguarda le forme di malattia, il 16,7% dei pazienti aveva una forma CIS, il 61,9% una RR, il 16,7% una SP e il 4,8% una PP. Il grado di disabilità (EDSS) è risultato correlato (trend crescente) con la forma di malattia: EDSS pari a 1,5 per le forme CIS, 2,0 per le forme RR e 6,0 per le forme SP e PP. La durata di malattia, in media, era di 15,0±9,8 anni, con un range tra 0 e 37 anni. La durata media di malattia è risultata più alta per i maschi (19,3±9,5 anni) rispetto alle femmine (13,6±9,6 anni), ma tale differenza non è statisticamente rilevante. Il tasso di prevalenza grezzo era pari a 131,5 (IC 95%: 99,8-177,7) per 100.000 (maschi 70,7; femmine 189,2 per 100.000). Il tasso di prevalenza standardizzato era pari a 131,5 (IC 95%: 91,8-171,2) per 100.000

Prevalenza della sclerosi multipla nell'isola d'Elba

OBIETTIVI: Calcolare la prevalenza della Sclerosi Multipla (SM) nell’isola d’Elba dal momento che non ci sono dati disponibili in letteratura. METODI: L'isola d'Elba è l’isola più grande dell'Arcipelago Toscano. Al giorno di prevalenza, ovvero il 31/12/2010, la popolazione residente nell’isola era pari a 31.943 ab. I casi di SM sono stati identificati consultando le cartelle cliniche dell’ospedale e dell’ambulatorio neurologico di riferimento dell’isola. Sono stati arruolati nello studio tutti i pazienti con diagnosi di SM secondo i criteri di McDonald, residenti nell’isola al giorno di prevalenza. Sono stati calcolati i tassi di prevalenza grezzi e specifici (sesso e età) e il tasso standardizzato rispetto alla popolazione italiana del 2001. Gli intervalli di confidenza al 95% dei tassi di prevalenza sono stati calcolati assumendo una distribuzione di Poisson. RISULTATI: Al giorno di prevalenza erano residenti nell’isola 42 soggetti con SM. Di questi il 40,5% era nato fuori dall’isola e 4 pazienti avevano origine sarda. Il rapporto F:M è risultato pari a 2,8 e l’età media dei soggetti era di 49,8±12,6 anni. Per quanto riguarda le forme di malattia, il 16,7% dei pazienti aveva una forma CIS, il 61,9% una RR, il 16,7% una SP e il 4,8% una PP. Il grado di disabilità (EDSS) è risultato correlato (trend crescente) con la forma di malattia: EDSS pari a 1,5 per le forme CIS, 2,0 per le RR e 6,0 per le SP e PP. La durata di malattia, in media, era di 15,0±9,8 anni, con un range tra 0 e 37 anni. Il tasso di prevalenza grezzo è risultato pari a 131,5 (IC 95%: 99,8-177,7) per 100.000 (maschi 70,7; femmine 189,2 per 100.000). Il tasso di prevalenza standardizzato è risultato pari a 131,5 (IC 95%: 91,8-171,2) per 100.000. Il tasso di prevalenza sesso età specifico mostra un picco, per entrambi i sessi, nella classe di età tra 45-54 anni, mentre non ci sono casi prima dei 15 anni. Analizzando il periodo di latenza (ovvero la lunghezza in anni tra esordio dei sintomi e diagnosi di malattia) si osserva un trend negativo, statisticamente significativo, rispetto l’anno di esordio: infatti per i pazienti con esordio più recente, il periodo di latenza è diminuito rispetto a quello dei pazienti con esordio più remoto. CONCLUSIONI: Essendo il primo studio effettuato nell’isola, non è possibile fare confronti con dati precedenti. Il valore di prevalenza osservato dovrebbe essere comunque in linea con l’attuale prevalenza dell’Italia continentale e comunque inferiore a quella stimata in Sardegna (Pugliatti, 2009)

Understanding Remote Patient Monitoring as an Infrastructure Framework

Remote patient monitoring (RPM) refers to clinicians’ capabilities for maintaining and adjusting their patients’ plan of care by utilizing remotely gathered data such as vital signs to proactively make medical decisions that improve health outcomes and well-being. The focus of this healthcare capability has grown during the COVID-19 pandemic as it allows for patients to remain at home and thwart the spread of the highly contagious coronavirus and payee policies were quickly changed to adapt to the novel situation. We synthesize the literature and present a four-component digital infrastructure framework to think through the design and implementation of remote patient monitoring projects. We identify research questions that emerge from our description of each component. We believe this framework will be useful to research studying remote patient monitoring as it provides a holistic viewpoint of the technologies involved and how those core elements may interact

Italian Magnetic Network and magnetic reference fields at 2010.0

The Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) has systematically undertaken the task of making measurements of the Earth's magnetic field in Italy. By tradition and because of the elongated geometric shape of our peninsula and islands, in Italy, a grid of more than 110 points, called the first order repeat stations, with an average spacing around 55-60 km, is in operation. Over this grid the measurements are repeated regularly, every 5 years. A survey of 131 repeat stations of the Italian Magnetic Network (including 2 observatories, 11 stations in Albania, 3 stations in Corsica and 1 in Malta) was carried out between 2009 and 2010 with the main purpose of updating our magnetic cartography. We describe the characteristics of magnetic first and second order networks, the magnetic measurements and the data reduction procedure. In agreement with the recommendations of MagNetE Committee, we report new repeat station data measured and reduced at 2010.0. An analytical expression, a second order polynomial, in latitude and longitude for the field elements, was determined, and coefficients for 2010.0 and average secular variation over the period 2005-2010, were obtained. The new maps for Italy, for D, F, H and Z at the epoch 2010.0, are shown. A selection of stations from the Italian Magnetic Network, based on their low values of anomaly with respect to a 'normal' field, is also proposed for future surveys

Melatonin excretion in photoperiodic mammalian and bird species: chinchilla and Japanese quail

Fil: Dominchin, M. F. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.Fil: Dominchin, M. F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Bianconi, S. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina.Fil: Bianconi, S. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina.Fil: Ponzio, M. F. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina.Fil: Ponzio, M. F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina.Fil: Turina A. V. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.Fil: Turina A. V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Turina A. V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedra de Química Biológica; Argentina.Fil: Labuckas, D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Ciencia y Tecnología de los Alimentos; Argentina.Fil: Busso J. M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.Fil: Busso J. M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Busso J. M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Ciencia y Tecnología de los Alimentos; Argentina.Photoperiod is a powerful synchronizer of seasonal changes in physiology and behavior. Melatonin (Mel) is considered a zeitgeber for seasonal photoperiodic changes and plays a role in energy expenditure and body mass regulation.Fil: Dominchin, M. F. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.Fil: Dominchin, M. F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Bianconi, S. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina.Fil: Bianconi, S. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina.Fil: Ponzio, M. F. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud; Argentina.Fil: Ponzio, M. F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina.Fil: Turina A. V. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.Fil: Turina A. V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Turina A. V. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedra de Química Biológica; Argentina.Fil: Labuckas, D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Ciencia y Tecnología de los Alimentos; Argentina.Fil: Busso J. M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina.Fil: Busso J. M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.Fil: Busso J. M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Ciencia y Tecnología de los Alimentos; Argentina.Otros Tópicos Biológico