Academic literature on the topic 'Stime parametriche'

This research aims to understand how market transparency and data reliability can influence valuation procedures and decision-making processes in the Italian real estate market. Through the analysis of three different real estate markets and the validation of the information collected, this paper’s goal is to understand whether and to what extent the use of asking prices instead of actual purchase and sale prices can lead to valuation errors, increase the uncertainty of valuation, and undermine investment decision-making processes. The research results highlight the primary sources of information opacity in the Italian real estate market, classifying them according to their impact on real estate value. The novelty of this research lies in the integrated use of machine learning techniques, computer programming and multi-parametric valuation procedures to understand and manage information opacity in the Italian real estate market, particularly regarding the estimation of the market value of properties belonging to the residential segment. Questa ricerca si pone come obiettivo il comprendere come la trasparenza del mercato e correttezza delle informazioni influenzino i procedimenti di stima e i proessi decisionali nel mercato immobiliare italiano. Attraverso l’analisi di tre differenti mercati immobiliari e la verifica delle informazioni relative ai prezzi di offerta, il presente contributo vuole capire se, e in quale dimensione, l’impiego dei prezzi di offerta in luogo dei reali prezzi di compravendita possano portare a commettere errori valutativi, ad aumentare l’incertezza nelle stime e a pregiudicare il processo decisionale negli investi- menti. I risultati della ricerca evidenziano quali sono le fonti primarie di opacità informativa nel mercato immobiliare italiano, classificandole in base al loro impatto sulla stima del valore immobiliare. La novità di questa ricerca risiede nell’uso integrato di tecniche di machine learning, programmazione informatica e procedure di stima multi-parametrica al fine di comprendere e gestire l’opacità informativa nel mercato immobiliare italiano, in particolare riguardo la stima del più probabile valore di mercato degli immobili appartenenti al segmento residenziale.

This study aims at knowing respondents’comments on variables which were assumed as STIE Binaniaga fascination is factors, and to measure service performance attributed to factors taken into account by respondents, besides to look for relation between student’s ages, study program, and semester with the level of student’s satisfaction. The number of samples used was 103 respondents which represented all students from various study programs at STIE Binaniaga. The data were processed by using statistical analysis technique parametric and non parametric such as Factor Analysis, Chi Square, Spearmen’s rho and ImportantPerformance Matrix Analysis. The results of the study showed that there were 15 variables, that were used when the candidates students choose STIE Binaniaga, and all of them were successfully proceed. From 15 variables then consists of 4 components (factors): appearance excellence, promotion, and location. Index of student’s satisfaction at STIE Binaniaga equals 3.45 (quite satisfied) and from ImportantPerformance Matrix Analysis showed that the ordinate of importance and performance fell at second kuadrant (hight importance and performance above adequate)

Abstract. Researchers in the social and behavioral sciences often have clear expectations about the order and/or the sign of the parameters in their statistical model. For example, a researcher might expect that regression coefficient β1 is larger than regression coefficients β2 and β3. To test such a constrained hypothesis special methods have been developed. However, the existing methods for structural equation models (SEM) are complex, computationally demanding, and a software routine is lacking. Therefore, in this paper we describe a general procedure for testing order/inequality constrained hypotheses in SEM using the R package lavaan. We use the likelihood ratio (LR) statistic to test constrained hypotheses and the resulting plug-in p value is computed by either parametric or Bollen-Stine bootstrapping. Since the obtained plug-in p value can be biased, a double bootstrap approach is available. The procedure is illustrated by a real-life example about the psychosocial functioning in patients with facial burn wounds.

Il presente lavoro rappresenta un primo tentativo di analizzare in chiave spaziale l'efficienza conseguita a livello di governo locale in Italia, utilizzando un database di nuova costruzione, che comprende i 341 comuni della regione Emilia- Romagna. La metodologia d'analisi si basa su una procedura a due stadi. Nel primo stadio, si stimano i punteggi di efficienza attraverso il metodo non parametrico della Data Envelopment Analysis (DEA), mentre nel secondo stadio si utilizzano detti punteggi per effettuare un'analisi esplorativa dei dati spaziali (ESDA), basata sulla statistica I di Moran. I risultati mostrano che i comuni considerati sono mediamente inefficienti e che esistono fenomeni di esternalitŕ spaziali, in grado di in- fluenzare positivamente il grado d'efficienza delle amministrazioni comunali. I comuni con un elevato livello d'efficienza, infatti, sono circondati da comuni caratterizzati da un'efficienza altrettanto elevata e viceversa. Parallelamente, si riscontra una non trascurabile evidenza di eterogeneitŕ spaziale. Particolare attenzione č stata posta, sia in fase di costruzione della banca dati sia nel processo di stima, ai problemi di eterogeneitŕ dovuti alla presenza di osservazioni anomale.

Il sistema idrico in Italia č caratterizzato da una moltitudine di forme organizzative e da costi ampiamente divergenti, derivanti sia da differenze industriali, ma anche da inefficienze. L'obiettivo del presente lavoro č quello di valutare l'efficienza tecnica nell'anno 2008 attraverso una metodologia non-parametrica particolarmente flessibile. Da un punto di vista metodologico, viene presentata una metodologia originale basata sui modelli MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines), utilizzati per stimare la funzione di produzione sulla frontiera efficiente senza, al contempo, esplicitare ex-ante una specifica forma funzionale. I risultati dell'applicazione di tale metodologia sono stati messi a confronto con quelli derivanti dalla tecnica DEA evidenziando forti differenze specialmente tra aziende che operano in aree metropolitane e aree a bassa densitŕ abitativa.

The uniquely compartmentalized fruiting body structure of the ectomycorrhizal fungus (EMF) Tricholoma matsutake, is a hotspot of microbial habitation and interaction. However, microbial diversity within this microniche structure of the EMF is rarely investigated. Furthermore, there is limited information concerning microbiomes associated with sporomes belonging to the ubiquitous fungal phylum Basidiomycota, particularly with respect to fungus-EMF interactions. In this study, we conducted high throughput sequencing, using ITS (fungal) and 16S rRNA (bacterial) marker genes to characterize and compare fruiting body microbiomes in the outer (pileipellis and stipitipellis) and inner layers (pileum context, stipe context, and lamellae) of the fruiting body of T. matsutake. Our results show the number of unique bacterial operational taxonomic units (OTUs) among the different compartments ranged from 410 to 499 and was more than double that of the shared/common OTUs (235). Micrococcales, Bacillales, Caulobacter, and Sphingomonas were the primary significant bacterial taxa within the different compartments of the dissected T. matsutake fruiting body. Non-parametric multivariate analysis of variance showed significant compartmental differences for both the bacterial and the fungal community structure within the T. matsutake fruiting body. The metabolic profiling revealed putative metabolisms (of amino acids, carbohydrates, and nucleotides) and the biosynthesis of secondary metabolites to be highly enriched in outer layers; in the inner parts, the metabolisms of energy, cofactors, vitamins, and lipids were significantly higher. This study demonstrates for the first time the distinct compartmentalization of microbial communities and potential metabolic function profiles in the fruiting body of an economically important EMF T. matsutake.

This study aims to find out the effect of belief-adjustment model and framing effect on non-professional investor’s investment decision making. The designs of experiment used in this study are the presentation pattern of 2x2x2, disclosure pattern (step-by-step and end-of-sequence), disclosure evidence of information order (good news followed by bad news and bad news followed by good news), and framing effect (framing condition according to the information and framing condition with the reversed information). The research hypotheses in this study are tested using parametric test. The dependent variable used in this study is investment decision making, while, the independent variables used in this study are belief-adjustment model and framing effect. The number of participants involved in this study is 80 undergraduate students of STIE Perbanas Surabaya majoring in Accounting or Management. The results indicate that there are significant differences in decision making and recency effect occurs between the investors who receive good news followed by bad news and the investors who receive bad news followed by good news in the step-by-step disclosure pattern with framing condition according to the information. The results of this study also show that primacy effect occurs between the investors who receive good news followed by bad news and the investors who receive bad news followed by good news in the step-by-step disclosure pattern with framing condition in reversed information.

e20685 Background: Immunotherapy with anti-PD1/PDL1 monoclonal antibodies has become the second line standard treatment for most patients diagnosed of advanced Non-Small-Cell lung cancer (NSCLC). The aim of this study is to assess the utility of circulating biomarkers such as sPDL1, sPDL2, sCD137, sIDO, sTIM3, sCD28, sCD27, sCTLA4, sHVEM, sLAG3, sCD80 and sGITR for predicting efficacy of immunotherapy with anti-PD1/PDL1 therapies. Methods: Blood samples were collected before treatment from 50 NSCLC patients who received anti PD1/PDL1 therapies (second line). Plasma biomarkers´ levels were measured by Multiplex bead-based assays. Continuous variables were categorized using the median as a cut-off. Non parametric test were used for correlations between analytical variables and clinical-pathological parameters and response rate analysis. For survival analysis (progression free survival-PFS and overall survival-OS) Kaplan Meier curves and long-rank test were performed. Results: 50 patients met inclusion criteria. Biomarkers associated with better outcome in terms of Response Rate or PFS were sPDL1, sIDO, sCD137 and sGITR. Median plasma levels of sPDL1, sCD137, sIDO and sGITR were 80.5, 168.7, 64.92s and 114.43 ng/ml respectively. ORR was higher in patients with high levels of CD137 (75 vs 25%, p = 0.28), GITR (83.3 vs 16.7%, p = 0.009) and sPDL1 (66.7 vs 33.3%, p = 0.07). Median PFS was significantly higher for patients with high sPDL1 levels (NR vs 3 months, p = 0.017), and there was a favourable trend for patients with higher serum levels of CD137 (NR vs 5.07, p = 0.11), sIDO (NR vs 5.57 months, p = 0.08); and sGITR (14.33 vs 5.57 months, p = 0.16). Combination of these biomarkers allowed the identification of three groups: group1 (0-1 positive biomarker), group2 (2 positive biomarkers) and group 3 (3 or 4 positive biomarkers), with significant differences in ORR (8.3 vs 25 vs 66.7%, p = 0.01), PFS (median 3.2, 1.1 and NR months, p = 0.01) and OS (median 2.3, 5.0 and NR months, p = 0.02). Conclusions: Circulating immune markers can be reliable detected in plasma of advanced NSCLC patients. In patients treated with anti-PD1 antibodies. sCD137, sIDO, sGITR and sPDL1 seem to be related to the degree of response or PFS. Combination of these biomarkers might be helpful to predict efficacy of immunotherapy treatment.

Background:Antisynthetase syndrome (ASS) is characterized by inflammatory myopathy, interstitial lung disease, arthritis, mechanical hands and Raynaud phenomenon, among other features. Recent studies have shown that idiopathic inflammatory myopathies (IIM) may develop cardiac involvement, either ischemic (coronary artery disease) or inflammatory (myocarditis). We wonder if characteristic lung interstitial involvement (interstitial lung disease) that appears in patients with the ASS may also affect the myocardial interstitial tissue. New magnetic resonance mapping techniques could detect subclinical myocardial involvement, mainly as edema (increase extracellular volume in interstitium and extracellular matrix), even in the absence of visible late Gadolinium enhancement (LGE).Objectives:Our aim was to describe the presence of interstitial myocarditis in a group of patients with ASS.Methods:Cross-sectional, observational study performed in a tertiary care center. We included 13 patients diagnosed with ASS (7 male, 53%, mean (SD) age at diagnosis 56,8 years (±11,8)). The patients were consecutively selected from our outpatient myositis clinic. Myositis specific and associated antibodies were performed by means of line immunoblot (EUROIMMUN©). Cardiac magnetic resonance (CMR) was performed on all patients. The study protocol includes functional cine magnetic resonance and standard late gadolinium enhancement (LGE), as well as novel parametric T1 and T2 mapping sequences (modified look locker inversion recovery sequences - MOLLI) with extracellular volume (ECV) calculation 20 minutes after the injection of a gadolinium-based contrast material.Results:CMR could not be performed in one patient due to anxiety. All patients studied (12) had a normal biventricular function, without alteration of segmental contraction. A third (4 out of 12, 33%) of the studied patients showed elevated T2 myocardial values without focal LGE, half of them (2/4) with an elevated ECV, consistent with myocardial edema. Two patients with normal T2 values showed unspecific LGE focal patterns, one in the right ventricle union points and another with mild interventricular septum enhancement (Figure 1). None of the patients studied refer any cardiac symptomatology. All the four patients with T2 mapping alterations (100%) had interstitial lung involvement, but only 4 out of 8 (50%) of the rest ASS patients without T2 mapping positivity. The autoimmune profile was as follows: 10 anti-Jo1/Ro52, 1 anti-EJ/Ro52, 2 anti-PL12.Conclusion:Myocarditis, although subclinical, appears to be a feature in ASS patients. T1 and T2 mapping sequences might be valuable to detect and monitor subclinical cardiac involvement in these patients. The possibility that the same etiopathogenic mechanism may be involved in the interstitial tissue in lung and myocardium is raised. More studies must be done in order to assert the prevalence of myocarditis in ASS.References:[1]Dieval C et al. Myocarditis in Patients With Antisynthetase Syndrome: Prevalence, Presentation, and Outcomes. Medicine (Baltimore). 2015 Jul;94(26):e798.[2]Myhr KA, Pecini R. Management of Myocarditis in Myositis: Diagnosis and Treatment. Curr Rheumatol Rep. 2020 Jul 22; 22:49.[3]Sharma K, Orbai AM, Desai D, Cingolani OH, Halushka MK, Christopher-Stine L, Mammen AL, Wu KC, Zakaria S. Brief report: antisynthetase syndrome-associated myocarditis. J Card Fail. 2014 Dec;20(12):939-45.Figure 1.Cardiac magnetic resonance images from ASS patients.Disclosure of Interests:None declared

Abstract Background : Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) have dramatically improved outcomes in patients with Ph+ CML, in part by allowing achievement of sustained, low levels of BCR-ABL1 transcripts (quantified on the International Scale [IS]). TFR studies (eg, STIM, ENESTfreedom) evaluate whether some of these patients can stop TKI therapy and maintain a therapeutic molecular response off treatment. Here, we evaluated BCR-ABL1IS transcript levels of patients treated with frontline NIL 300 mg twice daily or IM 400 mg once daily for ≥ 1 year to predict time to TFR eligibility according to the ENESTfreedom trial criteria. Methods : A statistical model was developed to predict the probability of future premature treatment discontinuation (due to adverse events, progression, or suboptimal response) and BCR-ABL1IS transcript levels at any time point after 1 year of treatment. The 5-year data from the ENESTnd clinical trial, in which BCR-ABL1IS transcript levels were assessed every 3 months, were the basis for this model. Probabilities of premature treatment discontinuation were modeled using parametric survival methods; early molecular response (EMR; BCR-ABL1IS ≤ 10% at 3 months) status was used as a predictor. For patients remaining on treatment, a second-order Markov chain model was used to predict probabilities of BCR-ABL1IS transcript levels being in each of 5 clinically relevant categories (≤ 0.0032% [MR4.5 ], > 0.0032% to ≤ 0.01% [MR4 ], > 0.01% to ≤ 0.1%, > 0.1% to ≤ 10%, and > 10%) at any time point after 1 year of therapy. Probabilities were a function of EMR status, the proportion of previous BCR-ABL1IS observations at or below MR4, and BCR-ABL1IS categories from the previous 2 assessments. A simulated cohort of 1000 patients was created to match the distribution of EMR status and BCR-ABL1IS categories in the first year of therapy in each of the trial populations (NIL or IM). Premature treatment discontinuation and BCR-ABL1IS categories were randomly drawn at each 3-month interval based on their corresponding predicted probabilities. Time to eligibility criteria for TFR was defined as: last BCR-ABL1IS assessment of MR4.5, none of the prior 3 assessments worse than MR4, and no more than 2 of the prior 3 assessments between MR4 and MR4.5. Results : For years 2 to 5 of the ENESTnd trial, the observed distribution of BCR-ABL1IS categories over time had reasonable agreement with the computer-simulated cohort. Simulation results (Figure) demonstrated that more patients on NIL than on IM were eligible for TFR by year 5 (52% vs 38%, respectively) and by year 10 (72% vs 64%, respectively; P < .0001 for both time points). Conclusion: Patients in our simulated cohort received a minimum of 3 years of frontline treatment with NIL or IM prior to TFR eligibility evaluation, similar to the current consensus in clinical disease management. Treatment with NIL resulted in significantly more patients becoming eligible for TFR by all time points vs treatment with IM. These data suggest that TFR as a therapeutic goal may be more attainable with NIL than IM. Studies evaluating the duration of TFR are presently being conducted. Disclosures Mahon: Novartis: Consultancy, Honoraria; Bristol-Myers Squibb: Consultancy, Honoraria; ARIAD: Consultancy; Pfizer: Consultancy. Tran-Duy:Pharmerit International: Consultancy. Ray:Novartis Pharmaceutical Corporation/Rutgers University: Other: I am currently a fellow with Rutgers University, conducting my "field" experience at Novartis.. Mendelson:Novartis Pharmaceutical Corporation: Employment, Equity Ownership. Buchbinder:Novartis Pharmaceutical Corporation: Employment, Equity Ownership. Edrich:Novartis Pharma AG: Employment. Snedecor:Pharmerit International: Employment, Other: Institution received payment to conduct this study. Saglio:Pfizer: Consultancy, Honoraria; ARIAD: Consultancy, Honoraria; Bristol-Myers Squibb: Consultancy, Honoraria; Novartis Pharmaceutical Corporation: Consultancy, Honoraria.

Recent contributions have tackled the linear system identification problem by means of non-parametric Bayesian methods, which are built on largely adopted machine learning techniques, such as Gaussian Process regression and kernel-based regularized regression. Following the Bayesian paradigm, these procedures treat the impulse response of the system to be estimated as the realization of a Gaussian process. Typically, a Gaussian prior accounting for stability and smoothness of the impulse response is postulated, as a function of some parameters (called hyper-parameters in the Bayesian framework). These are generally estimated by maximizing the so-called marginal likelihood, i.e. the likelihood after the impulse response has been marginalized out. Once the hyper-parameters have been fixed in this way, the final estimator is computed as the conditional expected value of the impulse response w.r.t. the posterior distribution, which coincides with the minimum variance estimator. Assuming that the identification data are corrupted by Gaussian noise, the above-mentioned estimator coincides with the solution of a regularized estimation problem, in which the regularization term is the l2 norm of the impulse response, weighted by the inverse of the prior covariance function (a.k.a. kernel in the machine learning literature). Recent works have shown how such Bayesian approaches are able to jointly perform estimation and model selection, thus overcoming one of the main issues affecting parametric identification procedures, that is complexity selection.
While keeping the classical system identification methods (e.g. Prediction Error Methods and subspace algorithms) as a benchmark for numerical comparison, this thesis extends and analyzes some key aspects of the above-mentioned Bayesian procedure. In particular, four main topics are considered. 1. PRIOR DESIGN. Adopting Maximum Entropy arguments, a new type of l2 regularization is derived: the aim is to penalize the rank of the block Hankel matrix built with Markov coefficients, thus controlling the complexity of the identified model, measured by its McMillan degree. By accounting for the coupling between different input-output channels, this new prior results particularly suited when dealing for the identification of MIMO systems
To speed up the computational requirements of the estimation algorithm, a tailored version of the Scaled Gradient Projection algorithm is designed to optimize the marginal likelihood. 2. CHARACTERIZATION OF UNCERTAINTY. The confidence sets returned by the non-parametric Bayesian identification algorithm are analyzed and compared with those returned by parametric Prediction Error Methods. The comparison is carried out in the impulse response space, by deriving “particle” versions (i.e. Monte-Carlo approximations) of the standard confidence sets. 3. ONLINE ESTIMATION. The application of the non-parametric Bayesian system identification techniques is extended to an online setting, in which new data become available as time goes. Specifically, two key modifications of the original “batch” procedure are proposed in order to meet the real-time requirements. In addition, the identification of time-varying systems is tackled by introducing a forgetting factor in the estimation criterion and by treating it as a hyper-parameter. 4. POST PROCESSING: MODEL REDUCTION. Non-parametric Bayesian identification procedures estimate the unknown system in terms of its impulse response coefficients, thus returning a model with high (possibly infinite) McMillan degree. A tailored procedure is proposed to reduce such model to a lower degree one, which appears more suitable for filtering and control applications. Different criteria for the selection of the order of the reduced model are evaluated and compared.
Recentemente, il problema di identificazione di sistemi lineari è stato risolto ricorrendo a metodi Bayesiani non-parametrici, che sfruttano di tecniche di Machine Learning ampiamente utilizzate, come la regressione gaussiana e la regolarizzazione basata su kernels. Seguendo il paradigma Bayesiano, queste procedure richiedono una distribuzione Gaussiana a-priori per la risposta impulsiva. Tale distribuzione viene definita in funzione di alcuni parametri (chiamati iper-parametri nell'ambito Bayesiano), che vengono stimati usando i dati a disposizione. Una volta che gli iper-parametri sono stati fissati, è possibile calcolare lo stimatore a minima varianza come il valore atteso della risposta impulsiva, condizionato rispetto alla distribuzione a posteriori. Assumendo che i dati di identificazione siano corrotti da rumore Gaussiano, tale stimatore coincide con la soluzione di un problema di stima regolarizzato, nel quale il termine di regolarizzazione è la norma l2 della risposta impulsiva, pesata dall'inverso della funzione di covarianza a priori (tale funzione viene anche detta "kernel" nella letteratura di Machine Learning). Recenti lavori hanno dimostrato come questi metodi Bayesiani possano contemporaneamente selezionare un modello ottimale e stimare la quantità sconosciuta. In tal modo sono in grado di superare uno dei principali problemi che affliggono le tecniche di identificazione parametrica, ovvero quella della selezione della complessità di modello. Considerando come benchmark le tecniche classiche di identificazione (ovvero i Metodi a Predizione d'Errore e gli algoritmi Subspace), questa tesi estende ed analizza alcuni aspetti chiave della procedura Bayesiana sopraccitata. In particolare, la tesi si sviluppa su quattro argomenti principali. 1. DESIGN DELLA DISTRIBUZIONE A PRIORI. Sfruttando la teoria delle distribuzioni a Massima Entropia, viene derivato un nuovo tipo di regolarizzazione l2 con l'obiettivo di penalizzare il rango della matrice di Hankel contenente i coefficienti di Markov. In tal modo è possibile controllare la complessità del modello stimato, misurata in termini del grado di McMillan. 2. CARATTERIZZAZIONE DELL'INCERTEZZA. Gli intervalli di confidenza costruiti dall'algoritmo di identificazione Bayesiana non-parametrica vengono analizzati e confrontati con quelli restituiti dai metodi parametrici a Predizione d'Errore. Convertendo quest'ultimi nelle loro approssimazioni campionarie, il confronto viene effettuato nello spazio a cui appartiene la risposta impulsiva. 3. STIMA ON-LINE. L'applicazione delle tecniche Bayesiane non-parametriche per l'identificazione dei sistemi viene estesa ad uno scenario on-line, in cui nuovi dati diventano disponibili ad intervalli di tempo prefissati. Vengono proposte due modifiche chiave della procedura standard off-line in modo da soddisfare i requisiti della stima real-time. Viene anche affrontata l'identificazione di sistemi tempo-varianti tramite l'introduzione, nel criterio di stima, di un fattore di dimenticanza, il quale e' in seguito trattato come un iper-parametro. 4. RIDUZIONE DEL MODELLO STIMATO. Le tecniche di identificazione Bayesiana non-parametrica restituiscono una stima della risposta impulsiva del sistema sconosciuto, ovvero un modello con un alto (verosimilmente infinito) grado di McMillan. Viene quindi proposta un'apposita procedura per ridurre tale modello ad un grado più basso, in modo che risulti più adatto per future applicazioni di controllo e filtraggio. Vengono inoltre confrontati diversi criteri per la selezione dell'ordine del modello ridotto.

La misura della portata media cardiaca è un passo fondamentale nel processo decisionale in ambito clinico e permette di scegliere la terapia ottimale per il paziente. Il contenuto informativo del valore della portata media cardiaca diventa particolarmente importante nel caso del paziente critico. L’introduzione della tecnica della termodiluizione negli anni 70 ha segnato l’inizio della diffusione della misura della portata cardiaca media in ambito clinico. Nonostante l’utilità della tecnica della termodiluizione e la sua validata precisione abbiano portato a considerarla come gold standard nelle misure della portata cardiaca media, le possibili complicazioni del cateterismo necessario hanno portato alla ricerca di nuove tecniche non invasive o minimamente invasive e l’ultimo ventennio ha visto l’introduzione di molteplici dispositivi per determinare la portata media cardiaca. In questo elaborato si offre una panoramica sulle tecniche non invasive utilizzate attualmente ed in continua fase di studio e sviluppo; per ogni tecnica considerata si presenta la tecnologia sottostante e si accenna ai punti di forza e alle principali limitazioni. Successivamente si descrive una tecnica proposta da Maloney e Bekey nel 1976. Questo metodo si basa su un modello bicompartimentale del sistema cardio-respiratorio e , non richiede alcun cateterismo e presuppone solamente l’intubazione del paziente, condizione già frequente nel paziente critico. Verranno riproposti e discussi i risultati ottenuti dalle prove effettuate su cani da Maloney e Bekey. Questa tecnica presenta limitazioni condivise da altre tecnologie attualmente utilizzate per stimare la portata media cardiaca, ma sembra consentire una accuratezza superiore che incoraggia all’approfondimento. Ulteriori studi risultano quindi opportuni considerando anche il numero ridotto di soggetti e di prove effettuate da Maloney e Bekey.

Le tecniche per la misurazione della portata cardiaca media nell’uomo risultano essere spesso invasive poichè richiedono l’utilizzo di cateteri, come nel caso della termodiluizione, o di prelievi, come nel caso del metodo della diluizione di un indicatore. Il metodo proposto da Maloney e Bekey offre una valida alternativa non invasiva per la stima della portata cardiaca poichè si basa su dati di tipo respiratorio ed in più è applicabile in contesti clinici poichè offre risultati in tempo reale. La tecnica si basa su un modello bicompartimentale del sistema respiratorio, che tiene conto della concentrazione di anidride carbonica all’interno dei polmoni e dei tessuti, nel quale la portata cardiaca media è uno dei parametri. L’uscita del modello è la pressione parziale di anidride carbonica negli alveoli che, in condizioni fisiologiche, è approssimabile alla pressione parziale di anidride carbonica a fine espirazione. Quest’ultima è misurabile, insieme agli altri parametri, con tecniche non invasive. Definita quindi la funzione costo come la differenza al quadrato tra l’uscita del modello e la pressione misurata, attraverso un algoritmo di minimizzazione della stessa è possibile risalire al parametro portata cardiaca media. L’algoritmo proposto da Maloney e Bekey per identificare questo parametro è una semplificazione del metodo del gradiente. In questo lavoro di tesi è stato simulato in Matlab il modello del sistema respiratorio, ottenendo la soluzione in regime periodico corrispondente ad un segnale periodico verosimile di portata respiratoria oltre a valori verosimili di tutti i parametri, tratti dalla letteratura e supposti costanti, per due soggetti con una diversa intensità del metabolismo tissutale. Partendo dai segnali così prodotti è stato implementato l’algoritmo di Maloney e Bekey per la stima della portata cardiaca media e i risultati ottenuti sono stati poi confrontati con quelli ottenuti applicando il metodo di Nelder-Mead assunto come riferimento.

La tesi è rivolta alle grandi imprese che si trovano di fronte alla necessità di realizzare un nuovo Organismo Edilizio. Il metodo utilizzato ha come obbiettivo quello di individuare, tra più soluzioni proposte, quella che genera i maggiori benefici per l’azienda. Tale metodo, ideato dal Prof. Green e chiamato Simple MultiAttribute Rating Technique (SMART) si basa su due giornate di workshop e termina con una comparazione multiparametrica delle proposte sviluppate. Nella prima giornata vengono definiti gli obbiettivi che l’Organismo deve soddisfare, decisi in accordo tra gli Stakeholders, oltre alle soluzioni in grado di soddisfarli. Tra i due workshop un progettista svilupperà gli studi di fattibilità per ciascuna soluzione. Nella seconda giornata di workshop, verrà attributo a ciascuno obbiettivo un peso in base alla sua importanza. Le due soluzioni vengono poi valutate sulla base del grado di soddisfazione che ciascuna ipotesi dà per ogni attributo. Moltiplicando ciascun voto per il relativo peso dell’attributo è possibile procedere al calcolo della soddisfazione aggregata di entrambe le soluzioni. Quest’ultimo valore verrà poi rapportato con i costi delle due proposte. La proposta con il punteggio finale maggiore risulta essere quella che genera i maggiori benefici. Si è ipotizzato che il metodo SMART venisse utilizzato dalla Fiera di Bologna, che di fronte alla necessità di dover intervenire sui Pad. 29-30, chieda al progettista al termine del primo workshop, di sviluppare due soluzioni: • restyling dei padiglioni esistenti; • costruzione ex-novo dei padiglioni. Gli studi di fattibilità sono stati redatti seguendo i principi della metaprogettazione ambientale, tecnologica ed economica secondo la norma UNI 10723 1998. La soluzione che al termine del secondo workshop risulta essere la vincente è quella di costruzione ex-novo. Al termine del lavoro sono state fatte delle considerazioni finali sul metodo SMART e sui risultati raggiunti nella tesi.

La ricerca affronta il tema della componente economica nella progettazione delle strutture ospedaliere al fine di verificare la fattibilità degli interventi attraverso l’individuazione e la gestione dei fattori che concorrono alla formazione del costo di realizzazione. La scelta dell’oggetto di indagine è stata determinata dalla crescente complessità di prestazioni richieste al contenitore ospedale che ha generato una sovrapposizione di ipotesi di intervento a vario grado di fattibilità ed efficacia, imponendo la necessità di mettere a punto nuovi strumenti in grado di gestire la sostenibilità economica attraverso una visione sistematica ed interrelata dei problemi. L’analisi è stata effettuata quindi con l’intento di individuare apparati metodologici e strumentali in grado di guidare gli operatori del processo. Il risultato ha condotto alla definizione di un modello su base informatica di supporto ai progettisti per stimare, ancor prima della computazione analitica delle singole parti costitutive, il costo di costruzione di interventi di edilizia ospedaliera nel rispetto dei diversi sistemi di vincoli loro associati