Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/151322
Títol: | Data science applied to chronic fatigue syndrome |
Autoria: | Lacasa-Cazcarra, Marcos |
Director: | Casas-Roma, Jordi Alegre, Jose |
Resum: | L'encefalomielitis miàlgica o síndrome de fatiga crònica (EM/SFC) és un procés orgànic, debilitant i multifacètic. L'inici heterogeni i la presentació clínica amb comorbiditats addicionals dificulten el diagnòstic. No hi ha evidències de proves diagnòstiques ni biomarcadors que determinin, per si sols, el diagnòstic. Les línies de recerca són heterogènies. Cal definir assaigs clínics per identificar tractaments eficaços. En aquesta investigació s'aporten 2 biomarcadors que es poden utilitzar en aquesta finalitat: el consum pic d'oxigen a la prova d'esforç i el resultat del test CPT3 per mesurar el deteriorament cognitiu. Es dissenya una aplicació que ofereix una anàlisi multidisciplinària, i prediu el risc físic d'un pacient afecte EM/SFC. Afavoreix la detecció precoç del deteriorament físic i la derivació a una unitat especialitzada que afavoriria la detecció de la síndrome. |
Paraules clau: | aprenentatge automàtic encefalomielitis fatiga crònica |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Data de publicació: | 19-set-2024 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Tesis doctorales (Bioinformatics) |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
TesisMlacasa_EN.pdf | Lacasa-Cazcarra_dissertation | 6,43 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative CommonsLlicència Creative Commons