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− | ===Risultati del modello==
| + | ==Risultati del modello== |
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| La Tabelle 1 e 2 mostrano i risultati ottenuti dal rapporto tra la componente organica e quella funzionale nei pazienti del campione . | | La Tabelle 1 e 2 mostrano i risultati ottenuti dal rapporto tra la componente organica e quella funzionale nei pazienti del campione . |
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| Questa percentuale di connettività nei sani va da un minimo del <math>21% </math> ad un massimo del <math>70% </math> , mentre decresce drasticamente verso <math>0 </math> e precisamente ad una media di <math>0,072</math> nei malati, dimostrando una evidente mancanza di connettività tra la componente funzionale ed organica, condizione che da ora chiameremo 'Incoerenza di Stato' per distinguerla dal termine forviante della 'Decoerenza di Stato'. | | Questa percentuale di connettività nei sani va da un minimo del <math>21% </math> ad un massimo del <math>70% </math> , mentre decresce drasticamente verso <math>0 </math> e precisamente ad una media di <math>0,072</math> nei malati, dimostrando una evidente mancanza di connettività tra la componente funzionale ed organica, condizione che da ora chiameremo 'Incoerenza di Stato' per distinguerla dal termine forviante della 'Decoerenza di Stato'. |
− | ===Membership function===
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− | A questo punto è essenziale connettere il risultato ottenuto, che sostanzialmente quantifica lo 'Stato di Sistema' e nel nostro caso riguarda il Sistema Nervoso Trigeminale, ad una logica di linguaggio medico basata sul modello ''fuzzy logic''.
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− | Nel nostro caso consideriamo, quindi, una membership function <math>\mu_\tilde{A}: [0,1)\rightarrow [0,1]</math> definita come segue:
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− | <math>\mu_\tilde{A}(x)= \begin{cases} 0 & \text{se } 0\leq x \leq 0.07\\
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− | \frac{25}{3}\bigl(x-\frac{7}{100}\bigr) & \text{se } 0.07 < x < 0.19 \\
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− | 1 & \text{se } 0.19\leq x \leq 1
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− | \end{cases}
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− | </math>, dove
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− | <math>0.07=\mu-3\sigma</math>, <math>0.19=\mu-2\sigma</math>, <s><math>\mu= \frac{\sum_{k=1}^N \alpha_k}{N} </math></s> e <s><math>\sigma=\frac{\sum_{k=1}^N (\alpha_k -\mu)^2}{N} </math></s>, con <math>N= </math> #<math>\{\text{pazienti sani nel campione}\} </math> e <math>\alpha_k </math> : Indice NGF
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− | per il k-esimo paziente sano del campione.
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− | Siano <math>P_1=0.07=\mu-3\sigma</math> e <math>P_2=0.19=\mu-2\sigma</math>.
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− | *Nei punti <math>\alpha\leq{{P_{1}}}</math>, vale <math>\mu_{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha) = 0</math>; questo corrisponde a valori minimi dell'indice NGF, quindi c'è la "'''plausibilità'''" di un grave danno organico ('''0-set''').
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− | *Nei punti <math>P_1 < \alpha<P_2</math> si ha <math>0<\mu_{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha)<1</math> : questi punti appartengono al '''Support set''' ed indicano una condizione di "'''possibilità'''" del danno.
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− | *Nei punti <math>\alpha \geq P_2</math> invece si ha che <math>\mu_{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha) = 1</math>: qui i valori dell'Indice sono tali da far pensare ad una condizione di integrità del sistema ('''Core set''').
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− | Il predicato perciò in questo caso assume valore determinante in quanto rende la risposta del Sistema decriptabile: nel '''Core set''' siamo relativamente tranquilli, nel '''Support set''' i valori del predicato sono ritenuti possibili di un danno funzionale del Sistema Nervoso Trigeminale (SNT), mentre nello '''0-set''' è ritenuto plausibile un danno organico od un danno funzionale grave del SNT. In parole più medicali, questo modello ci permette un approccio più ampio perché genera tre aree:
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− | #un'area '''0-set,''' in cui plausibilmente si è di fronte ad un danno organico e/o funzionale grave che riguarda principalmente la struttura del Sistema Nervoso Centrale e/o Periferico;
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− | #un '''Support set,''' in cui è possibile intercettare un'anomalia esclusivamente funzionale di media entità;
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− | #un '''Core set,''' in cui presumibilmente il Sistema è integro da un punto di vista strutturale e funzionale.
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− | [[File:Membership function modified.PNG|thumb|300x300px|'''Grafico 1:''' Membership function applicata all'indice NGF, con individuazione delle aree 0-set, support set e core set.]]
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− | *
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− | <br />La figura a lato riporta il grafico 1 della membership function applicata all'indice NGF: in particolare in ascisse si colloca l'indice <math>\alpha </math>, in ordinate il valore della membership function <math>\mu_\tilde{A}</math>. La figura riporta altresì le aree sopra descritte: l'intervallo tra 0 e <math>P_1</math> rappresenta lo 0-set, l'intervallo tra <math>P_1</math> e <math>P_2</math> il support set, quello tra <math>P_2</math> e 1 il core set.
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− | Le tabelle 3 e 4 riportano il valore dell'Indice <math>\alpha
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− | </math> associato alla classificazione dei pazienti effettuata mediante membership function.<br />
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| {| class="wikitable" | | {| class="wikitable" |
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− | |}Dalle tabelle di cui sopra si evince una notevole difformità di risultati, relativamente ai pazienti malati, tra la classificazione RDC e quella mediante indice NGF. In particolare, l'indice <math>\alpha</math> annovera gran parte dei pazienti malati nello '''0-set''', indicando che in questi casi si è plausibilmente di fronte ad un danno organico o funzionale grave del sistema. Viceversa, la classificazione RDC associa tutti i pazienti malati come affetti da TMDs. L'indice <math>\alpha </math> considera poi due pazienti nell'area '''Support set''', in cui è possibile intercettare un'anomalia funzionale di media entità raffigurabile in TMDs di moderata entità e, dato più sconcertante, uno nel '''Core set'''. | + | |}<br /> |
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| + | === Membership function === |
| + | A questo punto è essenziale connettere il risultato ottenuto, che sostanzialmente quantifica lo 'Stato di Sistema' e nel nostro caso riguarda il Sistema Nervoso Trigeminale, ad una logica di linguaggio medico basata sul modello ''fuzzy logic''. |
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| + | Nel nostro caso consideriamo, quindi, una membership function <math>\mu_\tilde{A}: [0,1)\rightarrow [0,1]</math> definita come segue: |
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| + | <math>\mu_\tilde{A}(x)= \begin{cases} 0 & \text{se } 0\leq x \leq 0.07\\ |
| + | \frac{25}{3}\bigl(x-\frac{7}{100}\bigr) & \text{se } 0.07 < x < 0.19 \\ |
| + | 1 & \text{se } 0.19\leq x \leq 1 |
| + | \end{cases} |
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| + | <math>0.07=\mu-3\sigma</math>, <math>0.19=\mu-2\sigma</math>, <s><math>\mu= \frac{\sum_{k=1}^N \alpha_k}{N} </math></s> e <s><math>\sigma=\frac{\sum_{k=1}^N (\alpha_k -\mu)^2}{N} </math></s>, con <math>N= </math> #<math>\{\text{pazienti sani nel campione}\} </math> e <math>\alpha_k </math> : Indice NGF |
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| + | *Nei punti <math>\alpha\leq{{P_{1}}}</math>, vale <math>\mu_{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha) = 0</math>; questo corrisponde a valori minimi dell'indice NGF, quindi c'è la "'''plausibilità'''" di un grave danno organico ('''0-set'''). |
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| + | *Nei punti <math>P_1 < \alpha<P_2</math> si ha <math>0<\mu_{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha)<1</math> : questi punti appartengono al '''Support set''' ed indicano una condizione di "'''possibilità'''" del danno. |
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| + | *Nei punti <math>\alpha \geq P_2</math> invece si ha che <math>\mu_{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha) = 1</math>: qui i valori dell'Indice sono tali da far pensare ad una condizione di integrità del sistema ('''Core set'''). |
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| + | Il predicato perciò in questo caso assume valore determinante in quanto rende la risposta del Sistema decriptabile: nel '''Core set''' siamo relativamente tranquilli, nel '''Support set''' i valori del predicato sono ritenuti possibili di un danno funzionale del Sistema Nervoso Trigeminale (SNT), mentre nello '''0-set''' è ritenuto plausibile un danno organico od un danno funzionale grave del SNT. In parole più medicali, questo modello ci permette un approccio più ampio perché genera tre aree: |
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| + | #un'area '''0-set,''' in cui plausibilmente si è di fronte ad un danno organico e/o funzionale grave che riguarda principalmente la struttura del Sistema Nervoso Centrale e/o Periferico; |
| + | #un '''Support set,''' in cui è possibile intercettare un'anomalia esclusivamente funzionale di media entità; |
| + | #un '''Core set,''' in cui presumibilmente il Sistema è integro da un punto di vista strutturale e funzionale. |
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| + | [[File:Membership function modified.PNG|thumb|300x300px|'''Grafico 1:''' Membership function applicata all'indice NGF, con individuazione delle aree 0-set, support set e core set.]] |
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| + | <br />La figura a lato riporta il grafico 1 della membership function applicata all'indice NGF: in particolare in ascisse si colloca l'indice <math>\alpha </math>, in ordinate il valore della membership function <math>\mu_\tilde{A}</math>. La figura riporta altresì le aree sopra descritte: l'intervallo tra 0 e <math>P_1</math> rappresenta lo 0-set, l'intervallo tra <math>P_1</math> e <math>P_2</math> il support set, quello tra <math>P_2</math> e 1 il core set. |
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| + | Le tabelle 3 e 4 riportano il valore dell'Indice <math>\alpha |
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| + | </math> associato alla classificazione dei pazienti effettuata mediante membership function.<br />Dalle tabelle di cui sopra si evince una notevole difformità di risultati, relativamente ai pazienti malati, tra la classificazione RDC e quella mediante indice NGF. In particolare, l'indice <math>\alpha</math> annovera gran parte dei pazienti malati nello '''0-set''', indicando che in questi casi si è plausibilmente di fronte ad un danno organico o funzionale grave del sistema. Viceversa, la classificazione RDC associa tutti i pazienti malati come affetti da TMDs. L'indice <math>\alpha </math> considera poi due pazienti nell'area '''Support set''', in cui è possibile intercettare un'anomalia funzionale di media entità raffigurabile in TMDs di moderata entità e, dato più sconcertante, uno nel '''Core set'''. |
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| Essendo emerse le suddette discrepanze nosologiche tra l'Indice <math>\alpha</math> e lo RDC è stato necessario capire quali dei due modelli si avvicinasse di più alla realtà ed è per questo motivo che si è richiesta una consulenza ad altri dipartimenti specialistici per definire una diagnosi corretta e definitiva. Questa richiesta di consulenza è stata considerata come gruppo di esperti e denominata 'Control Espert' (CE). | | Essendo emerse le suddette discrepanze nosologiche tra l'Indice <math>\alpha</math> e lo RDC è stato necessario capire quali dei due modelli si avvicinasse di più alla realtà ed è per questo motivo che si è richiesta una consulenza ad altri dipartimenti specialistici per definire una diagnosi corretta e definitiva. Questa richiesta di consulenza è stata considerata come gruppo di esperti e denominata 'Control Espert' (CE). |