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La trombosi è una patologia che può colpire chiunque, indipendentemente dall'età, e che spesso non viene diagnosticata e può degenerare fino a diventare una malattia grave. Per questo motivo, la diagnosi precoce della trombosi venosa è essenziale per trattare questa malattia e ridurre le conseguenze che può avere sui pazienti. Esistono anche misure preventive, come quelle fisiche o farmacologiche.

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Modulo 1. Fisiopatologia ed epidemiologia del Tromboembolismo Venoso

1.1. Introduzione generale alla complessità e all'impatto clinico del TEV

1.1.1. Introduzione generale alla complessità
1.1.2. Impatto clinico del TEV

1.2. Generazione di trombi patologici

1.2.1. L'equilibrio dell'emostasi
1.2.2. L'alterazione dell'equilibrio (classica triade di Virchow) e le sue conseguenze
1.2.3. Funzione venosa normale e patologica
1.2.4. Ruolo dei foglietti venosi nel trombo patologico
1.2.5. Ruolo dell’endotelio vascolare
1.2.6. Ruolo delle piastrine e dei polifosfati
1.2.7. Ruolo delle trappole extracellulari dei neutrofili (NETs)
1.2.8. Ruolo delle microparticelle circolanti
1.2.9. Processi infiammatori locali
1.2.10. Trombosi paraneoplastica (in relazione al Modulo 4)
1.2.11. Meccanismo e sito di formazione del trombo

1.3. Classificazione e caratteristiche del TEV in base ai siti anatomici

1.3.1. Localizzazione negli arti inferiori
1.3.2. Localizzazione negli arti superiori
1.3.3. Tromboembolia polmonare
1.3.4. Localizzazioni atipiche

1.3.4.1. Viscerali
1.3.4.2. Intracraniche

1.4. Classificazione delle trombosi in base alle circostanze associate

1.4.1. TEV spontaneo o secondario
1.4.2. Fattori di rischio ambientali (Tabella a)
1.4.3. Ruolo di etnia, età e sesso
1.4.4. Ruolo dei dispositivi intravascolari (cateteri endovenosi)

1.5. Sequele di TEV

1.5.1. Sindrome post-trombotica e trombosi residua. Relazione con la recidiva
1.5.2. Ipertensione polmonare cronica
1.5.3. Mortalità a breve e lungo termine
1.5.4. Qualità della vita

1.6. Impatto del TEV sull’insieme delle malattie mondiali

1.6.1. Contributo all'onere complessivo della malattia
1.6.2. Impatto sull’economia

1.7. Epidemiologia del TEV

1.7.1. Variabili d'influenza (età, etnia, comorbilità, farmaci, fattori stagionali, ecc.)

1.8. Rischio ed epidemiologia della recidiva trombotica

1.8.1. Differenze tra sessi
1.8.2. Differenze in base alle circostanze associate al primo episodio

1.9. Trombofilia

1.9.1. Concetto classico
1.9.2. Biomarcatori biologici della trombofilia

1.9.2.1. Genetici
1.9.2.2. Plasmatici
1.9.2.3. Cellulari

1.9.3. Studio di laboratorio della trombofilia

1.9.3.1. Discussione sulla sua utilità
1.9.3.2. Anomalie classiche
1.9.3.3. Altri biomarcatori o fenotipi intermedi (Tabella b)

1.10. La trombofilia come concetto di patologia complessa e cronica

1.10.1. Alta complessità (vedi sezione 2.1)
1.10.2. Importanza della base genetica. Concetto di ereditabilità
1.10.3. Fattori di rischio genetici noti (Tabella c). Relazione con i Moduli 7 e 8
1.10.4. Ereditarietà da scoprire

1.11. Profilo di rischio individuale

1.11.1. Concetto
1.11.2. Componenti permanenti (genetiche)
1.11.3. Cambiamento delle circostanze
1.11.4. Nuovi e potenti modelli matematici per valutare congiuntamente tutte le variabili di rischio (si veda il Modulo 9)

Modulo 2. Dati Omici: Introduzione al linguaggio di programmazione R

2.1. Introduzione base al sistema operativo UNIX/Linux

2.1.1. Storia e filosofia
2.1.2. Interprete di comandi (Shell)
2.1.3. Comandi Linux di base
2.1.4. Elaboratori di testo

2.2. Gestione dei file UNIX/Linux

2.2.1. Sistema di archiviazione
2.2.2. Utenti e gruppi
2.2.3. Permessi

2.3. Gestione dei sistemi UNIX/Linux

2.3.1. Compiti (jobs)
2.3.2. Registri (logs)
2.3.3. Strumenti di monitoraggio
2.3.4. Reti

2.4. Introduzione e caratteristiche di base di R

2.4.1. Che cos'è R?
2.4.2. Primi passi

2.4.2.1. Installazione e interfaccia grafica
2.4.2.2. Spazi di lavoro (Workspace)

2.4.3. Estensioni in R

2.4.3.1. Pacchetti standard
2.4.3.2. Pacchetti forniti, CRAN e Bioconductor

2.5. Tipi di dati in R

2.5.1. Vettori
2.5.2. Liste
2.5.3. Variabili indicizzate (arrays) e matrici
2.5.4. Fattori
2.5.5. Set di Dati (Data Frames)
2.5.6. Strings di testo
2.5.7. Altri tipi di dati

2.6. Gestione dei Dati in R

2.6.1. Importare ed esportare dati
2.6.2. Manipolazione dei dati

2.6.2.1. Vettori
2.6.2.2. Matrici
2.6.2.3. Strings di testo
2.6.2.4. Schede tecniche

2.7. Funzioni di controllo e loop in R

2.7.1. Esecuzione condizionata: if
2.7.2. Cicli: For, Repeat, While
2.7.3. Funzioni di tipo apply

2.8. Modelli statistici in R

2.8.1. Dati univariati
2.8.2. Dati multivariati
2.8.3. Test di ipotesi

2.9. Rappresentazione grafica in R

2.9.1. Rappresentazioni di base
2.9.2. Parametri ed elementi grafici
2.9.3. Il pacchetto ggplot2

2.10. Definizione di funzioni in R

2.10.1. Esempi semplici
2.10.2. Argomenti e valori predefiniti
2.10.3. Assegnazioni all'interno delle funzioni

Modulo 3. Modelli predittivi

3.1. Apprendimento statistico

3.1.1. Stima di f
3.1.2. Apprendimento supervisionato e non
3.1.3. Problemi di regressione e classificazione
3.1.4. Modelli lineari e non lineari

3.2. Elaborazione dei dati

3.2.1. Standardizzazione
3.2.2. Imputazione
3.2.3. I valori anomali (Outliers)

3.3. Regressione lineare

3.3.1. Modelli lineari
3.3.2. Analisi della varianza (ANOVA)
3.3.3. Modelli di effetti misti

3.4. Classificazione

3.4.1. Regressione logistica
3.4.2. Analisi discriminante lineare
3.4.3. K vicini (KNN)

3.5. Metodi di ricampionamento

3.5.1. Convalida incrociata

3.5.1.1. Set di convalida o test
3.5.1.2. Convalida incrociata escludendo un valore (Leave One Out)
3.5.1.3. Convalida incrociata di k interazioni (k-Fold)

3.5.2. Bootstrap

3.6. Scelta di modelli lineari

3.6.1. Confronto tra modelli annidati
3.6.2. Algoritmi Stepwise
3.6.3. Diagnosi di modelli lineari

3.7. Regolarizzazione

3.7.1. La maledizione della dimensione
3.7.2. Regressione a componenti principali
3.7.3. Regressione ai minimi quadrati parziali
3.7.4. Metodi di Shrinkage

3.7.4.1. Regressione Ridge
3.7.4.2. Lasso

3.8. Metodi basati su alberi decisionali

3.8.1. Introduzione agli alberi decisionali
3.8.2. Tipi di alberi decisionali

3.8.2.1. Bagging
3.8.2.2. Random Forests
3.8.2.3. Boosting

3.9. Macchine di supporto vettoriale

3.9.1. Classificatori a margine massimo
3.9.2. Macchine di supporto vettoriale
3.9.3. Regolazione dell'iperparametro

3.10. Apprendimento non supervisionato

3.10.1. Analisi delle componenti principali
3.10.2. Metodi di Clustering

3.10.2.1. Clustering k-medie (K-means)
3.10.2.2. Raggruppamento gerarchico

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