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Body Mass Index, Long COVID e Sugar Tax: Un'Analisi Empirica nel Contesto Europeo

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tesi38012931.pdf (1.642Mb)
Autore
Sciutto, Alessia <2002>
Data
2026-07-15
Disponibile dal
2026-07-23
Abstract
La presente tesi analizza la relazione tra l’indice di massa corporea (BMI) e la probabilità di sviluppare il Long COVID in un contesto europeo. La motivazione deriva dall’esigenza di comprendere in che modo le condizioni metaboliche preesistenti influenzino gli esiti sanitari post-pandemici, andando oltre l’analisi del COVID-19 in fase acuta. L’analisi empirica si basa su dati longitudinali tratti dall’indagine SHARE (Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe). È stato utilizzato un modello di regressione logistica per stimare l'associazione tra l'IMC e la probabilità di sintomi persistenti, tenendo conto dei fattori demografici, clinici e socioeconomici. I risultati mostrano una relazione positiva e statisticamente significativa, indicando che livelli più elevati di IMC sono associati a una maggiore probabilità di sviluppare il Long COVID. Inoltre, lo studio prende in esame il contesto politico più ampio, analizzando il ruolo delle misure fiscali sullo zucchero nell’ambito delle strategie preventive volte a contrastare l’obesità. Pur non avendo un nesso causale diretto, queste politiche sono interpretate come strumenti strutturali in grado di influenzare il rischio metabolico a livello di popolazione. Nel complesso, i risultati evidenziano l’importanza di affrontare l’obesità non solo come una patologia cronica, ma anche come un fattore chiave per rafforzare la resilienza di fronte a futuri shock sanitari.
 
This thesis investigates the relationship between body mass index (BMI) and the probability of developing Long COVID in a European context. The motivation stems from the need to understand how pre-existing metabolic conditions influence post-pandemic health outcomes, moving beyond the analysis of acute COVID-19. The empirical analysis is based on longitudinal data from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). A logistic regression model is used to estimate the association between BMI and the likelihood of persistent symptoms, controlling for demographic, clinical, and socioeconomic factors. The results show a positive and statistically significant relationship, indicating that higher BMI levels are associated with an increased probability of developing Long COVID. In addition, the study considers the broader policy environment by examining the role of sugar tax measures as part of preventive strategies targeting obesity. While not directly causal, these policies are interpreted as structural tools that may influence population-level metabolic risk. Overall, the findings highlight the importance of addressing obesity not only as a chronic condition, but also as a key factor in strengthening resilience to future health shock.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [8032]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/16335
Metadati
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