1. I pazienti

La variabile di risposta e il caso specifico della profondità

Nel nostro studio abbiamo due varibili target che sono i giorni di guarigione dalla data di accesso e di giorni di guarigione dalla data di insorgenza della lesione. Queste due varibili sono state create calcolando i giorni dalla data di accesso o di insorgenza (che il paziente ha fornito) fino alla data di riepitelizzazione.
Le correlazioni tra i giorni di guarigione sia di accesso sia di guariogione hanno tutte lo stesso segno il che implica che le variazioni di giorni vengono influenzate in modo simile tra i diversi regressori.
Le uniche due variabili che non hanno lo stesso segno sono la cronicità, la profondità e la lesione totale.
Per quanto riguarda la prima ha senso che nei giorni di accesso abbia una correlazione prossima allo zero e che nei giorni di insorgenza abbia una influenza positiva in quanto la cronicità corrisponde a quanto tempo un paziente ha aspettato prima di farsi curare, quindi naturalmente fa aumentare i giorni di guarigione da quando è sorta ma (almeno in linea generale) la recidività non fa aumentare i giorni necessari per essere guarità post intervento.
Per quanto riguarda, invece, la profondità notiamo che ha una correlazione negativa con i giorni di guarigione questo significherebbe che all'aumentare della profondità della ferita il paziente guarisce in meno tempo. Questo ovviamente risulta essere inlogico e può essere causato principalmente da due ragioni: la prima può corrispondere ad una relazione inversa tra la profondità e larghezza/lunghezza, ossia più la larghezza/lunghezza aumenta più la profondità sarà minore, ma dalla matrice di correlazione non giungiamo a queste conclusioni quindi siamo costretti a scartare questa prima conlcusione.
Un altra possibilità è che non essendoci mezzi adueguati per misurare la profondità di una ferita essa sia stata presa in maniera approssimativa e questo ha portato ad una distorsione della misura.


Osservando i dati ci sembra più plausibile la seconda possibilità questo ci porta ad escludere questa variabile dalla nostra analisi e anche la variabile lesione.totale verrà esclusa in quanto ha al suo interno la profondità.

2. Fattori di rischio

3. Lesioni

Classificazione lesione

Sede della lesione

1. Analisi "importance" fattori di rischio su giorni

Giorni di guarigione da accesso

Giorni di guarigione da insorgenza

2. Analisi "importance" fattori di rischio su dropout

1. Introduzione

Per farci un idea di come le 4 diverse classificazione scelte influenzino i giorni di guarigione abbiamo fatto inizialmente una regressione che ha come unico scopo quello di orientarsi tra i dati, e trarre delle conclusioni di carattere descrittivo.
Per fare questa regressione abbiamo tenuto dei dati solo le 4 classificazione di interesse:

Classificazione	Num	% droupout	GG di guarigione da accesso	GG di guarigione da insorgenza	% recidiva
ARTI INFERIORI	306	0.33	97.68	392.38	0.13
LDP	170	0.51	106.23	321.96	0.05
SSI	383	0.32	70.38	128.27	0.03
ULCERA DIABETICA	17	0.7	67.2	167.4	0

Una volta ottenuto questo subset volevamo vedere se c'era una significativa differenza tra i giorni di guarigione nelle diverse classificazioni allora abbiamo deciso di trasformare la variabile classificazione in una dummy e costruire una regressione per valutare se i coefficienti avessere una differenza significativita da zero.

Call:
lm(formula = gg.riepit..da.accesso ~ eta + classificazione, data = ds)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-110.62  -55.91  -25.88   13.93  698.01 

Coefficients:
                                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)                      56.0967    23.8850   2.349   0.0192 *
eta                               0.5644     0.3080   1.833   0.0674 .
classificazioneLDP               11.2943    13.9811   0.808   0.4195  
classificazioneSSI              -22.2643    10.3218  -2.157   0.0314 *
classificazioneULCERA DIABETICA -21.8579    48.3206  -0.452   0.6512  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 106.2 on 545 degrees of freedom
  (326 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.02602,	Adjusted R-squared:  0.01887 
F-statistic:  3.64 on 4 and 545 DF,  p-value: 0.00614

Come possiamo notare dal R-squared in questa regressione mancano molti regressori che possano spiegare in modo più accurato le ragioni di variazioni di giorni di guarigione, ma solo a livello generale questa regressione ci dice che c'è differenza tra le varie classificazione.

N.B. In questa parte non abbiamo indagato le ragioni della differenza tra le 4 classificazioni ma solo valutato che esiste una differenza.

2. Analisi Fattori di rischio per ogni classificazione

a. Analisi "importance" fattori di rischio su giorni

Arti inferiori

Giorni di guarigione da accesso

Giorni di guarigione da insorgenza

LDP

Giorni di guarigione da accesso

Giorni di guarigione da insorgenza

SSI

Giorni di guarigione da accesso

Giorni di guarigione da insorgenza

Ulcere diabetica

Giorni di guarigione da accesso

Giorni di guarigione da insorgenza

b. Analisi "importance" fattori di rischio su dropout

Arti inferiori

LDP

SSI

Ulcere diabetica

1. Teoria

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2. Conclusioni

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