Clustering Basato sui Dati nella Chirurgia delle Emorroidi: Studio Retrospettivo Monocentrico per l'Identificazione di Fenotipi Clinici (PROCTO-CLUSTER)

La malattia emorroidaria si presenta con modelli di sintomi eterogenei, riscontri anatomici e strategie operative che non sono pienamente catturati dalle classificazioni tradizionali basate sui gradi. Questo studio mira a identificare fenotipi latenti e clinicamente interpretabili tra i pazienti chirurgici utilizzando una pipeline di apprendimento automatico completamente non supervisionata applicata ai dati perioperatori raccolti di routine presso un centro di riferimento terziario ad alto volume.

Questa è un'analisi retrospettiva e osservativa di registri istituzionali de-identificati. Il set di dati analitico includerà variabili documentate di routine che coprono dati demografici/anthropometrici di base, profilo dei sintomi e storia clinica rilevante, tecnica operatoria e descrittori intraoperatori, e informazioni di follow-up postoperatorio catturate di routine. I dati saranno estratti utilizzando un dizionario dati predefinito e regole di pre-elaborazione standardizzate per supportare la riproducibilità e ridurre la variabilità nelle definizioni delle variabili.

L'approccio analitico principale sarà il clustering non supervisionato. Le variabili saranno pulite e standardizzate prima della modellazione. La riduzione della dimensionalità sarà eseguita utilizzando l'incorporamento stocastico di vicini distribuiti secondo t (t-SNE), inizializzato con l'analisi delle componenti principali per migliorare la stabilità. La scoperta dei cluster sarà quindi condotta utilizzando il clustering k-means sullo spazio delle caratteristiche ridotto. Verranno esplorate una gamma di soluzioni di cluster, e la soluzione finale sarà selezionata utilizzando metriche di validità interna (ad esempio, misure basate sulla silhouette) insieme alla valutazione dell'interpretabilità clinica. La robustezza del modello sarà valutata attraverso esecuzioni ripetute su più semi casuali e impostazioni di parametri chiave per valutare la stabilità delle assegnazioni dei cluster.

Dopo l'assegnazione dei cluster, i cluster saranno caratterizzati utilizzando statistiche descrittive e comparative per identificare le variabili che differenziano maggiormente i fenotipi. Approcci post-hoc di rilevanza/importanza delle caratteristiche saranno utilizzati per esplorare quali fattori demografici, clinici e chirurgici contribuiscono più fortemente alla formazione dei cluster, con enfasi sulle dimensioni dell'effetto e sui modelli clinicamente significativi piuttosto che solo sul test di ipotesi. I risultati saranno utilizzati per generare ipotesi riguardanti fenotipi che possono essere associati a una maggiore complessità operatoria e a diverse traiettorie postoperatorie, supportando futuri lavori sulla modellazione predittiva e sul supporto decisionale chirurgico individualizzato.

Tutte le analisi saranno condotte all'interno di un ambiente istituzionale controllato utilizzando software statistici e di data mining validati, con impostazioni di parametri documentate e tracciamento delle versioni per consentire la riproducibilità. Solo dati de-identificati saranno utilizzati per l'analisi, e i risultati saranno riportati in forma aggregata per proteggere la privacy dei pazienti.