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2016 13 GEN
Tipologia di contenuto: news
Registro comunicativo:
Area di interesse: Medico

La spatial cluster analysis per la valutazione della distribuzione geografica di alcuni fenotipi di disturbi respiratori

La valutazione della distribuzione geografica dei cluster di malattie respiratorie e della associazione del pattern spaziale con eventuali fattori di rischio è stata oggetto di una recente pubblicazione su Pediatric Pulmunology di un gruppo di ricercatori del Tucson Children’s Respiratory Study. 

In 812 bambini geo-referenziati, appartenenti alla coorte di 1246, sono stati individuati 4 differenti fenotipi:

1.  Nessun disturbo respiratorio
2.  Wheezing
3.  Disturbo respiratorio virale
4.  Virus Respiratorio Sinciziale (VRS)

Dal punto di vista metodologico attraverso l’analisi delle componenti principali gli Autori hanno preliminarmente creato 3 indici dei fattori di rischio (caratteristiche sociodemografiche, caratteristiche dell’abitazione e concentrazione di inquinanti) che risultavano essere maggiormente correlati tra di loro. Successivamente è stata eseguita l’analisi territoriale dei cluster con lo scopo di individuare aree geografiche con una prevalente distribuzione dei fenotipi. L’applicazione della metodologia ha consentito agli autori di identificare pattern geografici statisticamente differenti per i 3 differenti fenotipi [Wheezing, Disturbo Respiratorio Virale, Virus Respiratorio  Sinciziale (VRS)]. In particolare è stato possibile individuare quattro gruppi separati per il fenotipo Wheezing, quattro gruppi separati (due centrali, uno ad oriente e uno a sud) per il fenotipo Disturbo Respiratorio Virale e tre gruppi per il fenotipo VRS. Inoltre sono emerse associazioni statisticamente significative tra inquinamento atmosferico e il fenotipo Wheezing e il fenotipo VRS così come tra le caratteristiche scadenti dell’abitazione ed il fenotipo Disturbo Respiratorio Virale ed il fenotipo VRS.

L’analisi territoriale dei cluster è comunemente usata in medicina nell’ambito della epidemiologia spaziale, genetica delle popolazioni, ecologia ecc. allo scopo di identificare aree geografiche con un’incidenza della malattia studiata significativamente più alta, oppure di individuare gruppi di individui molto vicini tra di loro che abbiano una bassa probabilità di verificarsi dell’evento. L’applicazione di questo complesso modello di analisi, che richiede una notevole integrazione di competenze multidisciplinari, è molto vantaggiosa per gli studi di epidemiologia ambientale perché contribuisce ad evidenziare le relazioni tra lo stato dell’ambiente e gli outcome di interesse. 

Fonte:
Beamer PI, et al. "Spatial clusters of child lower respiratory illnesses associated with community‐level risk factors."  Pediatric Pulmonol.2015 Oct 5. doi: 10.1002/ppul.23332. [Epub ahead of print].

Articolo a cura di Giovanna Cilluffo