Le variabili categoriche sono state descritte con frequenza assoluta e percentuali. I test Chi-quadro e Fisher sono stati applicati come opportuno per testare differenze tra i due gruppi di studio.Sono stati implementati modelli di regressione lineare con selezione delle variabili attraverso un random forest, sulla base del rapporto tra numerosità del campione e numero delle variabili per valutare l'associazione con i risultati di BDI e IES.Inoltre è stata implementata un'analisi a classi latenti per identificare profili di soggetti; al fine di identificare il numero di classi latenti, è stata implementata una serie di modelli da 2 a 5 profili; la scelta del modello migliore è stata effettuata sulla base dei valori di AIC (Akaike's Information Criterion) e BIC (Bayesian Information Criterion). Un'estensione del modello per determinare l'associazione tra BDI e IES con le classi latenti identificate è stato considerato.Infine, la correlazione tra l'esposizione a varie classi di traumi è stata testata tramite analisi con Bayesian Networks (BN), la quale comporta un'analisi statistica multivariata basata sulla produzione di modelli grafici probabilistici. La struttura del BN è rappresentata da un grafo aciclico diretto (dall'inglese, directed acyclic graph, DAG), in modo tale da far corrispondere ogni variabile aleatoria ad un nodo e la correlazione tra due variabili ad una freccia (senza che il verso della freccia identifichi relazioni di tipo causale).Nel processo di apprendimento della struttura del DAG è stato utilizzato l'algoritmo PC stable con un bootstrap di 100 repliche. PC stable è un algoritmo di apprendimento basato su vincoli, che utilizza test di informazioni reciproche per valutare se è mantenuta l'indipendenza condizionale tra le variabili. Successivamente è stata eseguita una media dei 100 DAG prodotti. Questa media è stato creata utilizzando gli archi presenti in almeno l'80% dei DAG. Questa proporzione misura la forza della relazione tra due variabili (nodi) e consente di stabilirne la significatività a una data soglia (80%). Il BN finale appare robusto per la scelta della soglia significativa, poiché i valori compresi tra 0,8 e 0,95 producono sostanzialmente lo stesso risultato. Gli algoritmi di apprendimento non utilizzavano conoscenze e vincoli precedenti. Figura 1: Diagramma di flusso dei partecipanti (Ostacoli et al., 2018).