Υπολογιστικές μεθοδολογίες κατάταξης ευπαθών πληθυσμών με αναπηρία και ασυμπτωματικό προφίλ βιοδεικτών σε ομάδες υψηλού ρίσκου

This item is provided by the institution :
National Documentation Centre (EKT)   

Repository :
National Archive of PhD Theses  | ΕΚΤ NA.Ph.D.   

see the original item page
in the repository's web site and access all digital files if the item*



Computational methodologies for classifying vulnerable populations with disabilities and asymptomatic biomarker profiles into high-risk groups
Υπολογιστικές μεθοδολογίες κατάταξης ευπαθών πληθυσμών με αναπηρία και ασυμπτωματικό προφίλ βιοδεικτών σε ομάδες υψηλού ρίσκου

Sagiadinou, Maria-Magdalini
Σαγιαδινού, Μαρία-Μαγδαληνή

PhD Thesis

2022


This particular thesis focuses on the modeling of behavioral data, derived from a multicultural population and physiological biomarkers (indicators of disability) from People with Disabilities, with the aim of early detection of dementia and the classification of populations in high risk groups of developing dementia. The aim of the research was to create an innovative protocol, which combines heterogeneous factors of behavioral criteria, cognitive indicators and biomarkers for the detection of early dementia in vulnerable population groups, such as People with Disabilities and multicultural population. For the implementation of the protocol, a suitable application was developed, which includes a set of tests, with which the above population was evaluated. A functional model of dementia detection in a vulnerable population and in a population with cross-cultural differences was formulated. Based on the resulting research data, a mechanism for the detection of dementia was proposed as a possible suggestion in the underdiagnosis of these populations by primary health care professionals. The proposal for modeling the detection of early dementia in a multicultural population and People with Disabilities is aimed at primary health personnel, without the need for additional training, it is suitable for a population in remote/rural areas, as well as for vulnerable groups of the elderly population and people with no or minimal formal education.
Η συγκεκριμένη διατριβή επικεντρώνεται στη μοντελοποποίηση συμπεριφορικών δεδομένων, προερχόμενων από πολυπολιτισμικό πληθυσμό και βιοδεικτών φυσιολογίας (δείκτες αναπηρίας) από Άτομα με Αναπηρία, με στόχο την πρώιμη ανίχνευση άνοιας και την κατάταξη των πληθυσμών σε ομάδες υψηλού ρίσκου ανάπτυξης άνοιας. Στόχος της έρευνας ήταν η δημιουργία ενός καινοτόμου πρωτοκόλλου, το οποίο συνδυάζει ετερογενείς παράγοντες συμπεριφορικών κριτηρίων, γνωστικών δεικτών και βιοδεικτών για την ανίχνευση της πρώιμης άνοιας σε ευπαθείς ομάδες πληθυσμών, όπως τα Άτομα με Αναπηρία και ο πολυπολιτισμικός πληθυσμός. Για την εφαρμογή του πρωτοκόλλου αναπτύχθηκε κατάλληλη εφαρμογή, που περιλαμβάνει ένα σύνολο εξετάσεων, με το οποίο αξιολογήθηκε ο παραπάνω πληθυσμός. Διαμορφώθηκε μοντέλο λειτουργίας της ανίχνευσης άνοιας σ’ ευάλωτο πληθυσμό και σε πληθυσμό με διαπολιτισμικές διαφορές. Με βάση τα ερευνητικά δεδομένα, που προέκυψαν, προτάθηκε ένας μηχανισμός για την ανίχνευση άνοιας, ως μια πιθανή πρόταση στην υποδιάγνωση αυτών των πληθυσμών από επαγγελματίες πρωτοβάθμιου τομέα υγείας. Η πρόταση μοντελοποίησης της ανίχνευσης πρώιμης άνοιας σε πολυπολιτισμικό πληθυσμό και Άτομα με Αναπηρία απευθύνεται σε πρωτοβάθμιο υγειονομικό προσωπικό, χωρίς ν’ απαιτείται επιπλέον εκπαίδευση, είναι κατάλληλη για πληθυσμό απομακρυσμένων/αγροτικών περιοχών, καθώς και για ευάλωτες ομάδες πληθυσμού ηλικιωμένων και ατόμων με χωρίς ή ελάχιστη επίσημη εκπαίδευση.

Κοινωνικές Επιστήμες ➨ Ψυχολογία και Γνωσιακή Επιστήμη ➨ Πειραματικη και Γνωστική ψυχολογία

Ψυχολογία και Γνωσιακή Επιστήμη
Social Sciences
Experimental and Cognitive Psychology
Psychology and Cognitive Sciences
Βιοδείκτες
Cognitive tools
Γνωστικά εργαλεία
Biomarkers
Κοινωνικές Επιστήμες
Screening dementia
Primary health care prevention protocol
Πειραματικη και Γνωστική ψυχολογία
Ανίχνευση άνοιας
Πρωτόκολλα πρόληψης πρωτοβάθμιας υγείας

Greek

Ionian University
Ιόνιο Πανεπιστήμιο

Ιόνιο Πανεπιστήμιο. Σχολή Επιστήμης της Πληροφορίας και Πληροφορικής. Τμήμα Πληροφορικής




*Institutions are responsible for keeping their URLs functional (digital file, item page in repository site)