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Google Trends come sentinella della salute. Studio ALERT: analizzare le percezioni dei sintomi legate all'inquinamento ambientale

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tesi33385841.pdf (665.1Kb)
Autore
Scardigno, Elena <1997>
Data
2025-07-14
Disponibile dal
2025-07-17
Abstract
Introduzione: Esiste una forte connessione tra inquinamento ambientale, soprattutto particolato atmosferico a 2.5 µm (PM 2.5), ed effetti negativi sulla salute. Tra gli organi più colpiti, il sistema respiratorio occupa un posto di rilievo. L'inquinamento ambientale, infatti, determina un aumento delle esacerbazioni nei pazienti affetti da malattie croniche, come l'asma e la BPCO. Da qualche anno la popolazione ha iniziato ad utilizzare appositi strumenti online per raccogliere informazioni circa il proprio stato di salute. Tra i più utilizzati vi è Google Trends, che fornisce agli utenti una stima del tasso di una ricerca specifica in un periodo selezionato. Lo scopo dello studio è quello di correlare l'esposizione agli inquinanti con le tendenze di ricerca su Google per esplorare i potenziali legami tra l'inquinamento ambientale e il comportamento di ricerca di informazioni sulla salute. Metodi: Utilizzando Google Trends, sono state analizzate le tendenze delle ricerche online di alcune parole chiave inerenti all'ambito medico nella regione Liguria. I dati ottenuti sono stati confrontati con i valori giornalieri dei principali inquinanti atmosferici ottenuti dal database regionale, dei quali è stata poi calcolata una media settimanale al fine di correlare le ricerche online relative alla salute con i livelli di inquinamento atmosferico. Risultati: Il termine di ricerca "Tosse" ha mostrato una correlazione statisticamente significativa con gli inquinanti PM 2.5, ozono, benzene e biossido di azoto; allo stesso modo, sono state trovate correlazioni statisticamente significative tra il termine di ricerca "Depressione" e PM 2.5, benzene e biossido di azoto. Non è stata trovata alcuna relazione incrociata tra le ricerche per i termini "tosse" e "depressione". Conclusioni: La tecnologia e l'intelligenza artificiale sono strumenti sempre più importanti per i medici e costituiscono delle risorse preziose per la ricerca clinica.
 
Background: There is a strong connection between environmental pollution, particularly PM 2.5, and adverse health outcomes. Certainly, among the most severely affected systems, the respiratory system occupies a prominent place, with an increased risk of malignancy in exposed patients, but also an increase in exacerbations in patients suffering from chronic disease, such as asthma and COPD. Recently, the population has begun to inform themselves about their own healthcare, taking advantage of the existence of several online tools. Among them, Google Trends, a tool that allows users to provide an estimate of the rate of a given search in selected period, caught our interest. The aim of the study is to correlate exposure to pollutants with Google search trends to explore potential links between environmental pollution and health information search behavior. Methods: Using Google Trends, the online search trends of some medical keywords (cough, dyspnea, pneumonia, asthma, COPD, cortisone, anxiety, depression, chest pain) in the region of Liguria, were analyzed. The research data were compared with daily data on the main air pollutants obtained from the Liguria regional database. A weekly average of pollutant data was performed with the aim of correlating online health-related searches with air pollution levels. Results: Statistically significant correlations were found between the search term "Cough" and PM 2.5, ozone, benzene and nitrogen dioxide, and between the search term "Depression" and PM 2.5, benzene and nitrogen dioxide, though with a lower R2 value than "cough". No cross-correlation was found between the searches for "cough" and "depression". Conclusions: Technology and artificial intelligence are increasingly vital instruments for clinicians and resources for clinical research. Therefore, the progression of such investigations is steering medicine towards a computerized framework, aiming to simplify patient management and modernize scientific research.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [5962]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/12494
Metadati
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