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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-07042022-102131


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FOTI, ELISA
URN
etd-07042022-102131
Titolo
Valutazione psicologica integrata dei bambini e adolescenti affetti da malattie croniche
Dipartimento
PATOLOGIA CHIRURGICA, MEDICA, MOLECOLARE E DELL'AREA CRITICA
Corso di studi
PSICOLOGIA CLINICA E DELLA SALUTE
Relatori
relatore Prof.ssa Mastorci, Francesca
Parole chiave
  • qualità della vita
  • health
  • wellness
  • 4p medicine
  • chronic diseases
  • malattie croniche
  • salute - QoL
  • medicina 4p
  • benessere
Data inizio appello
21/07/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
21/07/2092
Riassunto
Ad oggi, il concetto di salute viene inquadrato, nella cornice del modello biopsicosociale, come uno stato di completo benessere fisico, mentale e sociale e non soltanto di assenza di malattia o di infermità. Questa definizione riflette l’impatto che i fattori psicologici e sociali, oltre che biologici, hanno sullo stato di salute e di malattia dell’individuo e, quindi, sulla sua qualità della vita. Si lega a questo nuovo approccio alla salute la nascita di nuovi modelli terapeutici personalizzati ed integrati, che prevedono un approccio olistico al paziente in quanto persona (e non più in quanto portatore di malattia). Tra le condizioni che maggiormente inficiano la qualità della vita ci sono le malattie croniche, in rapido aumento negli ultimi anni. Il presente lavoro di tesi si focalizza sull’importanza di un approccio integrato a questo tipo di patologie nel paziente pediatrico, in cui le malattie croniche si associano a limitazioni in diversi aspetti della quotidianità del bambino e della famiglia, peggiorando nel complesso la qualità della vita. Il progetto PENSAMI, “A Precision mEdiciNe-baSed frAMework to paediatric patients with chronic dIseases”, è uno studio prospettico multicentrico a larga scala con lo scopo di rilevare delle variabili che impattano sulla malattia cronica dei pazienti pediatrici (in particolare, diabete, asma e cardiopatie congenite). Tali variabili serviranno per elaborare un modello predittivo, il PENSAMI score, che permetterà di prevedere, tramite l’ausilio di algoritmi di machine learning, l’evoluzione di fattori legati alla malattia, alla qualità della vita legata alla salute, allo stress ed alle performance scolastiche. Il progetto, appena partito, si propone come uno strumento per migliorare gestione e prevenzione della patologia, migliorare l’aderenza terapeutica ed ottimizzare le strategie di cura.
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