Analisi fattoriale per lo studio della qualità di vita in pazienti affetti da malattia di Parkinson e nei rispettivi caregiver

The quality of life (QoL) of patients affected by Parkinson's disease (PD) has been widely studied, since no cure is currently available and all interventions are essentially designed to improve it. On the contrary atypical forms of parkinsonism (PKS) are rarer and less known, and few studies have been performed on the QoL of patients with PKS. This work of thesis arises from the dataset supplied by Centro Parkinson ICP of Milan with the main purpose of comparing QoL and presence of depression in the two populations of PD and PKS patients and their caregivers. Further analysis were carried out in order to asses which variables mostly affect patients' QoL. The use of techniques of Exploratory Factor Analysis was strongly suggested by the nature of the variables of the dataset, consisting in patients and caregivers' scores in questionnaires assessing QoL, general health, depression and stress. Several models were considered to single out potential latent factors affecting the variables, including different types of orthogonal and oblique rotations. In order to validate the results obtained, the asymptotic variances of the parameters were estimated through the implementation of the method based on the inversion of the augmented information matrix, valid under the assumption of Gaussian distributed data. The model selected is further supported by its interpretability on a clinical basis. The data's violation of the normality assumption was taken into account comparing previous results with those obtained through the implementation of a method tailored for non Gaussian data. The results suggest that some caution should be used with non Gaussian data since the first method highly relies on the normality assumption.

La qualità di vita dei pazienti affetti da Parkinson (PD) riveste grande interesse in ambito medico in quanto, non esistendo cure, tutti gli interventi sono volti al suo miglioramento. Simili al PD, ma con diversa caratterizzazione clinica e patologica, i parkinsonismi atipici (PKS) sono meno noti e frequenti e pertanto meno soggetti a studio. Il presente lavoro trae origine dal dataset, fornito dal Centro Parkinson ICP di Milano, contenente informazioni su salute generale e qualità di vita di pazienti affetti da PD o PKS e dei relativi caregiver. L'obiettivo principale è consistito nel confrontare le due popolazioni, individuando le variabili che maggiormente influenzano la qualità di vita dei pazienti PD e PKS. Vista la natura dei dati, costituiti in prevalenza dai punteggi di pazienti e caregiver in questionari volti a misurarne qualità di vita, grado di depressione e livello di stress, un naturale sviluppo di questo lavoro è consistito nell'approfondimento e l'applicazione di tecniche di Analisi Fattoriale Esplorativa (EFA) al dataset in esame per individuare eventuali fattori latenti. Diversi modelli e tipi di rotazione sono stati considerati, sia di tipo ortogonale che di tipo obliquo. Per testare la significatività dei risultati ottenuti, le varianze asintotiche dei parametri stimati sono state ricavate implementando il metodo basato sull'inversione della matrice di informazione aumentata e valido per dati gaussiani. I diversi modelli sono stati confrontati tra loro al fine di individuare il più adatto a descrivere la struttura di correlazione delle variabili in esame; il modello così individuato è supportato dalla sua interpretabilità in base ad un razionale clinico. Particolare attenzione è stata posta alla violazione delle ipotesi di normalità multivariata da parte del dataset confrontando i risultati precedenti con quelli ottenuti tramite l'implementazione di un metodo per campioni non gaussiani. Le stime ottenute dal primo procedimento sono risultate fortemente dipendenti dall'ipotesi di gaussianità, violata dal dataset.