Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Approccio multidimensionale per la predizione della progressione di malattia in pazienti VEDOSS |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Multidimensional Approach to Predict disease Progression in patients with Very Early Diagnosis Of Systemic Sclerosis |
| Campo principale della ricerca | Medical sciences |
| Sottocampo della ricerca | Medicine |
| Settore Concorsuale | 06 - Scienze mediche |
| S.S.D | MED/16 - REUMATOLOGIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Al momento non sono ancora stati dettagliati gli eventi clinici che comportano una progressione della sclerosi sistemica molto precoce (VEDOSS) nelle fasi precoci per stratificare i pazienti per grado di rischio. Gli scopi sono: analizzare il database VEDOSS con machine learning (ML) per identiticare i predittori di progressione verso la malattia definite, ed identificarne il singolo peso nella stratificazione del rischio. I dati verranno estratti dal registro VEDOSS a baseline,12,24,60 mesi mediante un approccio ML basato sulla progressione temporale. Crediamo di poter identificare le caratteristoche cliniche che, oltre i criteri VEDOSS, possano predire la progressione e permetterci di stratificare i pazienti per comprendere quali di essi si possano giovare di una precoce terapia. |
| Descrizione sintetica in inglese | A detailed dissection of the clinical events that build the high risk phenotype is still an unmet need to be addressed to achieve a risk stratification for very early SSc patients. Aims: To investigate VEDOSS database with ML to identify new predictors of progression to definite SSc, and to identify single clinical items that may help stratifying the risk of progression to definite SSc. Data from VEDOSS prospective registry will be analyzed, Data will be analyzed at baseline, 12, 24, 60 month, through a time-series ML approach, based on time to progression. We expect to identify clinical features that may add up to the VEDOSS criteria to predict the progression to fulfill 2013 SSc classification criteria within a given time frame. The overarching aim is to ultimately aid the clinician in a stratification approach for identifying patients that may benefit from early intervention. |
| Data del bando | 03/11/2022 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unifi.it/p9008.html |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Firenze |
| Sito web | https://www.unifi.it/ |
| comunicazione@dmsc.unifi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 25/11/2022 |
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| Come candidarsi | Other |