Il clustering diseases in medicina interna come strumento di approccio alla complessità dei pazienti?

  • Guest Editors: Flavio Tangianu | flavio.tangianu@asst-settelaghi.it UOC Medicina Interna, Ospedale Luini Confalonieri, Luino (VA), ASST Settelaghi Varese, Italy.
  • Roberto Nardi Medicina Interna, Bologna, Italy.

Abstract

IL CLUSTERING DISEASES IN MEDICINA INTERNA

Co-morbilità, multi-morbilità, associazioni di malattie e complessità in Medicina Interna
F. Tangianu, P. Gnerre, M. La Regina, F. Berti, G. Scanelli, F. Colombo, G. Pinna, R. Nardi

Fragilità, disabilità e gruppi di malattie associate
A. Marengoni, A. Zucchelli, D.L. Vetrano, G. Onder, A. Nobili

MALATTIE INDICE E CLUSTERING DISEASES IN MEDICINA INTERNA

Fibrillazione atriale e clustering diseases
C. Tieri

Ipertensione arteriosa e clustering diseases
A. Abenante, F. Tangianu

Clustering diseases e scompenso cardiaco
N. Tarquinio

Diabete-obesità-sindrome metabolica e clustering diseases
E. Barbagelata, I. Ambrosino, M. Poggiano

Iperuricemia e gotta
M. Giuliani, A. Cerasari, L. Sanesi

Ictus ischemico
T. Ciarambino

Demenza e clustering diseases
C.A. Usai, A. Filippi

Depressione come malattia sistemica
D. Tirotta

Trombo-embolismo venoso
M. Gino, F. Pasin

Broncopneumopatia cronica ostruttiva e clustering diseases
O. Para, M. Ronchetti

Insufficienza renale cronica
A. Bianco

Anemia
C. Zaninetti

Cirrosi epatica
G.A. Vassallo, V.A. Vassallo, C. Tarli, F. Bernardini, S. Rotunno

Artrite reumatoide: clustering diseases
A. Tamburello, L. Castelnovo, P. Faggioli

Psoriasi: punta d’iceberg di malattie associate o sottese
A. Guastalla

Clustering diseases delle neoplasie
P. Crispino, D. Colarusso

CONCLUSIONI

Multimorbilità, clustering diseases e politerapia: criteri di appropriatezza prescrittiva
A. Nobili, F. Croset, A. Marengoni, P.M. Mannucci

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2019-09-06
Section
Quaderni
Statistics
Abstract views: 141

PDF: 168
Share it

PlumX Metrics

PlumX Metrics provide insights into the ways people interact with individual pieces of research output (articles, conference proceedings, book chapters, and many more) in the online environment. Examples include, when research is mentioned in the news or is tweeted about. Collectively known as PlumX Metrics, these metrics are divided into five categories to help make sense of the huge amounts of data involved and to enable analysis by comparing like with like.

How to Cite
Tangianu, G. E. F., & Nardi, R. (2019). Il clustering diseases in medicina interna come strumento di approccio alla complessità dei pazienti?. Italian Journal of Medicine, 7(1), 1-154. https://doi.org/10.4081/itjm.q.2019.8

Most read articles by the same author(s)