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In recent years, cognitive theories have increasingly influenced the approach to motor rehabilitation. The connection between different aspects of cognitive and motor function is increasingly documented, underlining the importance of developing rehabilitation projects that take cognitive aspects into account. The aim of this non-systematic review is to highlight the relationship between cognition and motion and, in the light of new rehabilitation technologies, to better define how aspects of cognition can affect motor rehabilitation.

Negli ultimi anni sono state condotte dalle agenzie ambientali numerose campagne di misura volte a rilevare le concentrazioni di radon all’interno delle abitazioni e dei luoghi di lavoro con lo scopo di stimare l’esposizione ed identificare le aree a maggior probabilità di elevate concentrazioni di radon. A tale fine vengono spesso calcolate delle statistiche aggregate della concentrazione di radon indoor per le aree di interesse, ad esempio i comuni o le province. Le rilevazioni indoor sono naturalmente clusterizzate nello spazio dato che gli edifici presentano delle aggregazioni sul territorio. Inoltre le campagne di monitoraggio sono spesso disegnate in modo intenzionalmente preferenziale con una forte tendenza ad infittire le misurazioni nelle aree più esposte. La natura clusterizzata e/o preferenziale del campionamento, può impattare negativamente sulle usuali procedure di stima con effetti che vanno da inefficienze, più o meno marcate, a distorsioni sistematiche anche rilevanti. In questo lavoro, tramite un ampio studio di simulazione, è stato valutato un metodo per correggere le distorsioni indotte dalla preferenzialità del campionamento e la sua performance è stata confrontata con quella di altri metodi di stima che, sebbene usualmente utilizzati, non tengono conto di questo aspetto. I risultati ottenuti mostrano come le procedure usuali possano produrre stime anche ampiamente errate in presenza di disegni campionari preferenziali, mentre il metodo qui discusso è molto meno influenzato da questo aspetto e, in tali circostanze, risulta essere quindi preferibile. Le procedure considerate sono state applicate ai dati delle campagne di misura del radon indoor condotte da ARPA Lombardia nel 2003-04 (IReR, 2010, Borgoni et al. 2010) e 2009-2010 (Alberici et al. 2011) per stimare le concentrazioni medie di alcune province lombarde particolarmente significative

In questo lavoro vengono presentati i risultati della nuova campagna regionale di misura della concentrazione di radon indoor realizzata nel 2009/2010 in Lombardia. Tale monitoraggio è una delle attività che la Regione Lombardia ha affidato ad ARPA nell’ambito dell’avvio del Piano Nazionale Radon per la riduzione del rischio di tumore polmonare in Italia. Questa nuova campagna è stata condotta al fine di migliorare e approfondire le conoscenze sulla distribuzione territoriale del radon indoor negli edifici lombardi. Nello specifico, sono stati definiti cinque obiettivi, tra i quali la valutazione della rappresentatività della precedente campagna di monitoraggio condotta nel biennio 2003/2004, il confronto tra le concentrazioni di radon in locali a diversi piani di un edificio, il miglioramento delle informazioni spaziali sul territorio, e un confronto, in merito all’analisi dei dati, tra l’approccio geostatistico recentemente introdotto in questo ambito, con quello statistico tradizionale. Per ognuno degli obiettivi è stato definito un piano di campionamento specifico e, in totale, sono state misurate circa 1000 unità immobiliari dislocate in 7 provincie della regione (Bergamo, Brescia, Lodi, Mantova, Milano, Sondrio e Varese). In particolare, in questo lavoro vengono presentati i risultati relativi a due degli obiettivi prefissati, quale la valutazione della rappresentatività dei dati della precedente campagna e il confronto delle concentrazioni ai diversi piani di un edificio.

È noto che le caratteristiche degli edifici influenzano le concentrazioni di radon indoor. Spesso l’attenzione è stata concentrata sull’impatto che tali caratteristiche hanno sulle concentrazioni medie del radon. Nel valutare l’esposizione della popolazione ad inquinanti può essere talvolta rilevante quantificare l’impatto che questi fattori possono avere sulla probabilità che i valori di concentrazione superino prefissati livelli di riferimento, spesso legati ad aspetti sanitari o di tipo normativo. A partire dai dati rilevati dalla campagna regionale del 2003-2004 condotta da ARPA Lombardia nell’ambito del territorio di competenza regionale, in questo lavoro si è voluto valutare come le diverse caratteristiche degli edifici possono influenzare la probabilità di tali eccessi di concentrazione, in particolare facendo riferimento ai valori di riferimento suggeriti dalla raccomandazione della Comunità Europea. La presente analisi è stata svolta adottando un approccio bayesiano gerarchico che ha consentito di valutare simultaneamente la variabilità spaziale del fenomeno in esame.

La realizzazione di una campagna di misura regionale di radon indoor fornisce informazioni puntuali sulla presenza di tale inquinante nelle unità immobiliari onitorate, mentre l'identificazione delle 'Radon Prone Areas' richiede valutazioni estese ad aree di territorio. E' quindi necessaria un'integrazione dei dati spaziali dal livello puntuale, in cui vengono raccolti, al livello di aree di interesse (es: Comuni). In questo lavoro è stato adottato un approccio all'analisi di tipo geostatistico per individuare le Radon Prone Areas in Lombardia utilizzando i dati della campagna regionale svoltasi nel 2003-2005. Questa campagna di monitoraggio ha fornito circa 3600 misure di concentrazione annuale di radon indoor in unità abitative distribuite sull'intero territorio, effettuate tramite dispositivi passivi a tracce (CR39). Il problema del riallineamento dei dati, noto in geostatistica come ¿change of support problem¿ (COSP), è stato trattato tramite un approccio di simulazione multigaussiana. Al fine di garantire la normalità delle osservazioni i dati sono stati trasformati sulla scala normal score. La simulazione è stata svolta utilizzando il metodo sequenziale. Sulla regione di studio è stata costruita una griglia regolare su cui simulare la traiettoria del processo dell¿inquinante. I valori ottenuti sono stati poi mediati su ogni comune al fine di ottenere un valore rappresentativo della concentrazione di radon indoor dell¿intera unità amministrativa. La procedura Monte Carlo è stata iterata producendo un elevato numero di mappe simulate di valori di concentrazione di radon indoor aggregati per ciascun comune. La probabilità di superare una prefissata soglia è stata quindi stimata come la proporzione delle volte con cui, nelle simulazioni eseguite, tale valore di riferimento è stato superato. Sono state evidenziati come ¿ad alta concentrazione¿ o ¿a media concentrazione¿ quei Comuni in cui la probabilità di avere una concentrazione di radon superiore ai 400 o ai 200 Bq/m3, rispettivamente, sia risultata maggiore del 10%. Negli altri casi i comuni sono stati identificati come "a bassa concentrazione".

Radon is a natural gas known to be the main contributor to natural background radiation exposure and second to smoking, a major leading cause of lung cancer. The main source of radon is the soil, but the gas can enter buildings in many different ways and reach high indoor concentrations. Monitoring surveys have been promoted in many countries in order to assess the exposure of people to radon. In this paper, two complementary aspects are investigated. Firstly, we mapped indoor radon concentration in a large and inhomogeneous region using a geostatistical approach which borrows strength from the geologic nature of the soil. Secondly, knowing that geologic and anthropogenic factors, such as building characteristics, can foster the gas to flow into a building or protect against this, we evaluated these effects through a multiple regression model which takes into account the spatial correlation of the data. This allows us to rank different building typologies, identified by architectonic and geological characteristics, according to their proneness to radon. Our results suggest the opportunity to differentiate construction requirements in a large and inhomogeneous area, as the one considered in this paper, according to different places and provide a method to identify those dwellings which should be monitored more carefully.

Radon is a natural radioactive gas known to be the main contributor to natural background radiation exposure and the major leading cause of lung cancer second to smoking. Indoor radon concentration levels of 200 and 400 Bq/m3 are reference values suggested by the 90/143/Euratom recommendation, above which mitigation measures should be taken in new and old buildings, respectively, to reduce exposure to radon. Despite this international recommendation, Italy still does not have mandatory regulations or guidelines to deal with radon in dwellings. Monitoring surveys have been undertaken in a number of western European countries in order to assess the exposure of people to this radioactive gas and to identify radon prone areas. However, such campaigns provide concentration values in each single dwelling included in the sample, while it is often necessary to provide measures of the pollutant concentration which refer to sub-areas of the region under study. This requires a realignment of the spatial data from the level at which they are collected (points) to the level at which they are necessary (areas). This is known as change of support problem. In this paper, we propose a methodology based on geostatistical simulations in order to solve this problem and to identify radon prone areas which may be suggested for national guidelines. © Springer-Verlag 2010.

Radon is a natural gas known to be the main contributor to natural background radiation exposure and only second to smoking as major leading cause of lung cancer. The main concern is in indoor environments where the gas tends to accumulate and can reach high concentrations. The primary contributor of this gas into the building is from the soil although architectonic characteristics, such as building materials, can largely affect concentration values. Understanding the factors affecting the concentration in dwellings and workplaces is important both in prevention, when the construction of a new building is being planned, and in mitigation when the amount of Radon detected inside a building is too high. In this paper we investigate how several factors, such as geologic typologies of the soil and a range of building characteristics, impact on indoor concentration focusing, in particular, on how concentration changes as a function of the floor level. Adopting a mixed effects model to account for the hierarchical nature of the data, we also quantify the extent to which such measurable factors manage to explain the variability of indoor radon concentration.

Radon is a naturally occurring decay product of uranium known to be the main contributor to natural background radiation exposure. It has been established that the health risk related to radon exposure is lung cancer. In fact, radon is considered to be a major leading cause of lung cancer, second only to smoking. In this paper, we identified building typologies that affect the probability of detecting indoor radon concentration above reference values, using the data collected within two monitoring campaigns recently conducted in Northern Italy. This information is fundamental both in prevention, i.e. when the construction of a new building is planned and in mitigation, i.e. when a high concentration detected inside buildings has to be reduced. A spatial regression approach for binary data was adopted for this goal where some relevant covariates on the soil were retrieved by linking external spatial databases.