The number of people affected by two or more chronic conditions is steadily increasing. This phenomenon, known as multimorbidity, has a significant impact on the quality of life of those affected, their support figures, and healthcare systems worldwide. Several epidemiological studies have explored this phenomenon and its risk factors, with advanced age being the primary one. However, another important risk factor that frequently emerges in the literature is belonging to a disadvantaged socioeconomic position (SEP). This thesis aims to explore the relationship between SEP and multimorbidity using Bayesian networks, a class of graphical models capable of representing and analyzing probabilistic relationships among various variables in complex systems. The underlying mechanisms of this relationship are not yet fully understood. Since SEP is not directly measurable, this study considers the Relative Index of Inequality (RII) as its approximation, a standardized index based on the level of education. The analysis is conducted using data from the EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition) study, a large prospective study that recruited participants from 10 European countries between 1992 and 2000. Specifically, this study focuses on the role of lifestyle-related factors in the relationship of interest. In an initial analysis, these factors are considered collectively through the Healthy Lifestyle Index (HLI), which synthesizes information on smoking habits, alcohol consumption, dietary habits, body mass index (BMI), and physical activity levels. In a second analysis, these factors are considered separately to assess their specific influence. The results identify an indirect mechanism through which RII influences HLI, which in turn affects the development of multimorbidity. When considering the individual factors, BMI emerges as the main intermediate factor in this relationship.
Il numero di persone affette da due o più patologie croniche è in costante aumento. Tale fenomeno, noto come multimorbidità, ha un impatto importante sulla qualità della vita degli individui che ne sono affetti, sulle loro figure di supporto e sui sistemi sanitari di tutto il mondo. Diversi studi epidemiologici hanno approfondito questo fenomeno e i suoi fattori di rischio, tra i quali rientra in primis l’età avanzata. Tuttavia, un altro importante fattore di rischio che spesso emerge in letteratura è l’appartenenza a una posizione socioeconomica (SEP) svantaggiosa. La presente tesi si pone l’obiettivo di approfondire la relazione tra la SEP e la multimorbidità attraverso l’utilizzo delle reti Bayesiane, una classe di modelli grafici in grado di rappresentare e analizzare le relazioni probabilistiche esistenti tra diverse variabili in sistemi complessi. I meccanismi sottostanti tale relazione, infatti, non sono ancora del tutto noti. Poiché la SEP non è direttamente misurabile, in questo studio si considera il RII (Relative Index of Inequality) come sua approssimazione, un indice standardizzato basato sul livello di istruzione. L’analisi è condotta utilizzando i dati provenienti dallo studio EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition), un ampio studio prospettico che ha reclutato partecipanti provenienti da 10 paesi europei tra il 1992 e il 2000. In particolare, questo studio si focalizza sul ruolo svolto dai fattori legati allo stile di vita nella relazione di interesse. In una prima analisi, questi fattori sono considerati nel loro insieme, attraverso l’indice HLI (Healthy Lifestyle Index), che sintetizza informazioni sull’attitudine al fumo, il consumo di alcol, le abitudini alimentari, l’indice di massa corporea (BMI) e il livello di attività fisica. In una seconda analisi, questi fattori vengono considerati separatamente, per valutarne l’influenza specifica. I risultati identificano un meccanismo indiretto attraverso cui il RII influenza il HLI, che a sua volta influenza lo sviluppo della multimorbidità. Considerando i fattori singolarmente, risulta che il BMI è il principale fattore intermedio nella relazione.
Applicazione delle reti bayesiane allo studio della relazione tra posizione socioeconomica e multimorbidità
DAMI, ELENA
2023/2024
Abstract
Il numero di persone affette da due o più patologie croniche è in costante aumento. Tale fenomeno, noto come multimorbidità, ha un impatto importante sulla qualità della vita degli individui che ne sono affetti, sulle loro figure di supporto e sui sistemi sanitari di tutto il mondo. Diversi studi epidemiologici hanno approfondito questo fenomeno e i suoi fattori di rischio, tra i quali rientra in primis l’età avanzata. Tuttavia, un altro importante fattore di rischio che spesso emerge in letteratura è l’appartenenza a una posizione socioeconomica (SEP) svantaggiosa. La presente tesi si pone l’obiettivo di approfondire la relazione tra la SEP e la multimorbidità attraverso l’utilizzo delle reti Bayesiane, una classe di modelli grafici in grado di rappresentare e analizzare le relazioni probabilistiche esistenti tra diverse variabili in sistemi complessi. I meccanismi sottostanti tale relazione, infatti, non sono ancora del tutto noti. Poiché la SEP non è direttamente misurabile, in questo studio si considera il RII (Relative Index of Inequality) come sua approssimazione, un indice standardizzato basato sul livello di istruzione. L’analisi è condotta utilizzando i dati provenienti dallo studio EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition), un ampio studio prospettico che ha reclutato partecipanti provenienti da 10 paesi europei tra il 1992 e il 2000. In particolare, questo studio si focalizza sul ruolo svolto dai fattori legati allo stile di vita nella relazione di interesse. In una prima analisi, questi fattori sono considerati nel loro insieme, attraverso l’indice HLI (Healthy Lifestyle Index), che sintetizza informazioni sull’attitudine al fumo, il consumo di alcol, le abitudini alimentari, l’indice di massa corporea (BMI) e il livello di attività fisica. In una seconda analisi, questi fattori vengono considerati separatamente, per valutarne l’influenza specifica. I risultati identificano un meccanismo indiretto attraverso cui il RII influenza il HLI, che a sua volta influenza lo sviluppo della multimorbidità. Considerando i fattori singolarmente, risulta che il BMI è il principale fattore intermedio nella relazione.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14240/161952