Analisi Epidemiologica dell'Insorgenza di Pneumotorace Spontaneo della città di Cuneo. Correlazioni ambientali con variabili meteorologiche e inquinanti atmosferici.

Il pneumotorace spontaneo generalmente insorge in cluster che risultano relazionati alle variazioni di pressione, all'insorgenza dei temporali e alle variazioni di concentrazione degli inquinanti. In questa tesi ho esaminato l'influenza delle variabili meteorologiche e degli inquinanti atmosferici sull'insorgenza di tale patologia, in relazione ai ricoveri registrati presso l'ospedale S. Croce e Carle di Cuneo. I giorni che sono stati analizzati sono 2557 (da gennaio 2004 a dicembre 2010): si contano 451 casi di pneumotorace distribuiti su 415 giorni. Per ogni giorno sono stati registrati i valori di temperatura, pressione atmosferica, umidità, velocità del vento scalare, raffica di vento, radiazione e precipitazione. A queste ho poi aggiunto le concentrazioni di alcuni inquinanti atmosferici: CO, NO2, NO, SO2, O3. Da una prima analisi statistica non sono emerse particolari periodicità dell'insorgenza di tale patologia e dall'analisi spettrale, unita all'autocorrelazione e all'autocovarianza è risultato che ogni ricovero è indipendente dal precedente e non influenza in modo significativo quello successivo. I ricoveri registrati a Cuneo risultano quindi essere casuali. Dal mio lavoro si riscontrano correlazioni tra i ricoveri e la temperatura, la pressione, l'umidità, la velocità scalare del vento e le concentrazioni di NO2 (biossido di azoto), O3 (ozono) e CO (monossido di carbonio). In particolare, grazie all'utilizzo delle reti neurali artificiali (statistica multivariata non lineare), è possibile stabilire che l'insorgenza del pneumotorace spontaneo risulta favorita nelle giornate caratterizzate da alta pressione, ventose, con temperature più alte del normale e alte concentrazioni di biossido di azoto. Altrettanto importante, anche se risulta influenzare la patologia in modo meno rilevante, è l'alta concentrazione minima di ozono nello strato limite atmosferico. Grazie ad un confronto tra la regressione multivariata eseguita con metodologie lineari e quella eseguita con metodologie non lineari (reti neurali artificiali) si evince come la seconda presenti risultati decisamente più significativi rispetto alla prima.