1.0DARE Foundationhttps://www.fondazionedare.it/enGiuliahttps://www.fondazionedare.it/en/author/giulia/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="K29GOF2NM2"><a href="https://www.fondazionedare.it/en/progetti-pilota-regione-emilia-romagna-2/">Progetti pilota regione Emilia Romagna</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.fondazionedare.it/en/progetti-pilota-regione-emilia-romagna-2/embed/#?secret=K29GOF2NM2" width="600" height="338" title="“Progetti pilota regione Emilia Romagna” — Fondazione DARE" data-secret="K29GOF2NM2" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! 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Le fratture dell’anca, spesso causate da cadute e fragilità ossea, rappresentano un rilevante problema di salute pubblica, con alti tassi di mortalità e costi sanitari significativi. Sebbene l’aumento della densità minerale ossea (BMD) sia stato tradizionalmente l’obiettivo principale nella prevenzione delle fratture, evidenze recenti suggeriscono che prevenire le cadute potrebbe essere un approccio più efficace per alcune popolazioni.  Il modello BoneStrength simula il rischio di frattura dell’anca integrando coorti virtuali con geometrie individuali del femore, dati di BMD e fattori ambientali o legati allo stile di vita. Lo studio simulerà un follow-up di 10 anni su oltre 1.000 soggetti virtuali per confrontare diverse strategie preventive—come l’esercizio fisico o le modifiche ambientali—prevedendo il loro effetto sull’incidenza delle fratture. La validazione del modello si baserà su dati presenti in letteratura.  Modelli predittivi per un sistema automatico di sorveglianza delle malattie: dalla piattaforma Datalakehouse alla classificazione, monitoraggio e previsione dei percorsi clinici e dell’impatto dei cambiamenti climatici sui ricoveri Ente leader: AOU BO, UNIBO, UNIPD Sviluppare un approccio integrato basato su un’infrastruttura Datalakehouse. Il progetto nasce dall’esigenza per gli IRCCS orientati ai dati di dotarsi di piattaforme tecnologiche in grado di supportare i processi di monitoraggio e pianificazione sia nella ricerca clinica che in quella organizzativa.  Il progetto si concentrerà in particolare sullo sviluppo e test di nuovi strumenti informatici a supporto dell’attività clinica e di ricerca, in grado di standardizzare i dati e fornire algoritmi di previsione e gestione, con particolare attenzione alla preparazione dell’ecosistema analitico e alla definizione di standard per l’implementazione di algoritmi di Advanced Analytics.  Campione: pazienti afferenti al Pronto Soccorso o ricoverati presso l’IRCCS Policlinico di Sant’Orsola di Bologna in occasione di epidemie o eventi climatici estremi, con particolare attenzione ai soggetti fragili.  La potenza muscolare e il degrado del controllo motorio come predittori migliori delle cadute rispetto alla forza muscolare nella popolazione anziana Ente leader: IOR, UNIBO Questo progetto pilota mira a migliorare la valutazione del rischio di caduta negli individui anziani, concentrandosi sulla potenza muscolare e sul degrado del controllo motorio, che si ritiene siano più predittivi delle cadute rispetto alla sola forza muscolare.   Lo studio utilizzerà una combinazione di metodi sperimentali — inclusa la dinamometria isometrica e isocinetica, l’analisi del cammino e sensori indossabili — e strumenti in silico come i digital twin e la modellazione muscoloscheletrica.   L’obiettivo è sviluppare e validare un protocollo clinicamente applicabile che quantifichi la potenza, la forza e il controllo motorio muscolare. Questo approccio aiuterà a identificare gli anziani ad alto rischio di caduta, in particolare quelli con o senza artrosi del ginocchio.   I dati derivanti da test sperimentali e imaging (es. risonanza magnetica) verranno raccolti e integrati con modelli di simulazione per supportare il processo decisionale clinico. Lo studio è ambispetttivo e osservazionale, con follow-up della durata di 24 mesi.   I risultati attesi includono una maggiore accuratezza nella previsione del rischio di caduta, un solido sistema di raccolta dati e una piattaforma dati sicura e ad accesso aperto. Il progetto è in linea con il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), puntando a progressi nella medicina preventiva e personalizzata.   Utilizzare studi di coorte su larga scala per identificare determinanti ambientali, occupazionali e legati al ciclo di vita dell’invecchiamento sano Ente leader: UNIBO Identificare nuovi pattern di fattori di rischio associati alle malattie non trasmissibili negli anziani:  Migliorare la prevenzione primaria delle NCDs tra la popolazione anziana.  Migliorare il benessere e la qualità della vita nella terza età.  Ridurre l’impatto dell’invecchiamento sui sistemi sanitari, in termini di costi diretti e indiretti.  Identificare i determinanti legati all’invecchiamento e al contesto socioeconomico (es. comorbidità, abitudini alimentari) associati a queste condizioni, alla disabilità e alla mortalità negli anziani.  Campione stimato: tra 500.000 e 700.000 anziani in Europa.  Fallspredict Ente leader: UNIBO Il progetto pilota FALLSPREDICT mira allo sviluppo di uno strumento in grado di stimare il rischio di caduta di anziani fragili e non, sia in seguito alla dimissione da un ricovero ospedaliero, sia nella popolazione generale.   Lo strumento potrà essere alimentato da dati anagrafici, clinici, e dati provenienti da sensori indossabili che monitorano la mobilità, il sonno e la frequenza cardiaca, effettuando stime su base annuale e semestrale.   FALLSPREDICT, da solo o in combinazione con altri strumenti per stimare il rischio di fratture in seguito alla caduta, potrà aiutare i professionisti sanitari ad allocare in modo ottimale risorse limitate per la prevenzione delle cadute e delle loro conseguenze, fornendo inoltre informazioni preziose su domini funzionali chiave (mobilità, sonno e frequenza cardiaca) nella vita quotidiana delle persone anziane.   Il progetto pilota include uno studio principale (studio DARE-FALLSPREDICT) e studi satellite (studio DARE-FALLSPREDICT GP, studi LOOKING-GLASS) per esplorare diversi aspetti di fattibilità applicativa e tecnica di procedure associate all’impiego integrato di più sensori indossabili.  SPOKE 3 Modelli funzionali personalizzati per la pianificazione preoperatoria dell’osteotomia tibiale alta Ente leader: IOR L’artrosi di ginocchio affligge una percentuale notevole della popolazione, invalidando col tempo i soggetti affetti nelle loro più comuni attività motorie. Nei pazienti con processi degenerativi ancora allo stadio iniziale, l’osteotomia di ginocchio ha lo scopo di riallineare l’articolazione, così da rallentare la progressione dell’artrosi e, quindi, di ritardare o addirittura eliminare la necessità di protesi di ginocchio. La pianificazione preoperatoria standard delle osteotomie è generalmente basata su semplici radiografie. Grazie ad innovative analisi tridimensionali, ad avanzate tecniche di imaging medicale ed alla modellazione biomeccanica è ora possibile esegue tale pianificazione in modo più accurato e personalizzato. L’obiettivo principale di questo pilot è quello di predisporre una piattaforma digitale accessibile per la pianificazione “intelligente” di osteotomie di ginocchio personalizzate. Rilevanti informazioni sul paziente, come imaging, modellazione anatomica e progettazione dei dispositivi, saranno integrate in un unico strumento,https://www.fondazionedare.it/wp-content/uploads/2024/10/Screenshot-2025-05-12-133751-1024x724.png1024724