Analisi della Sopravvivenza. Applicazione a un caso studio reale
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Author
Contatore, Alessia <1997>
Date
2025-03-19Data available
2025-03-27Abstract
L’analisi della sopravvivenza è un insieme di tecniche statistiche utilizzate per studiare il tempo che intercorre fino al verificarsi di un determinato evento. Questa tesi esplora i principali metodi dell’analisi della sopravvivenza, con particolare attenzione al metodo non parametrico di Kaplan-Meier e al log-rank test, strumenti fondamentali per la stima della funzione di sopravvivenza e per confrontare le curve di sopravvivenza tra gruppi di pazienti.
Nella parte applicativa, questi strumenti vengono utilizzati per analizzare un caso studio reale relativo all’efficacia della terapia precoce con prednisone nei bambini affetti da porpora di Schönlein-Henoch. Attraverso l’analisi dei dati, si osserva come il trattamento con prednisone non prevenga il coinvolgimento renale, ma possa modificarne significativamente il decorso in specifici sottogruppi di pazienti, in particolare nei bambini con più di sei anni e con sintomi renali lievi all’inizio della malattia.
I risultati evidenziano l’importanza dell’uso di strumenti statistici per supportare la ricerca clinica e migliorare la gestione farmacologica dei pazienti. Survival analysis comprises a set of statistical techniques used to study the time until a specific event occurs. This thesis explores the main methods of survival analysis, with particular focus on the non-parametric Kaplan-Meier method and the log-rank test, which are fundamental tools for estimating the survival function and comparing survival curves between patient groups.
In the applied section, these tools are used to analyze a real case study on the effectiveness of early prednisone therapy in children affected by Henoch-Schönlein purpura. Data analysis shows that prednisone treatment does not prevent renal involvement but can significantly modify its progression in specific subgroups of patients, particularly in children over six years old with mild renal symptoms at disease onset.
The results highlight the importance of using statistical tools to support clinical research and improve the pharmacological management of patients.
Type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesisCollections
- Laurea Triennale [2776]