Corso di ricerca medica

Lezione 1 • Natura e scopo della ricerca medica

Definisce la ricerca medica, i suoi obiettivi e il suo ruolo nell'avanzamento della pratica clinica. Stabilisce il vocabolario e la mentalità necessari per tutti i capitoli successivi.

Lezione 2 • Principi etici fondamentali nella ricerca

Introduce i principi etici fondamentali che regolano la ricerca con soggetti umani. Collega il ragionamento etico alle decisioni pratiche di progettazione della ricerca.

Lezione 3 • Formulare un quesito di ricerca

Insegna approcci strutturati per sviluppare quesiti di ricerca mirati e a cui è possibile rispondere. Abilita direttamente il lavoro di progettazione dello studio trattato nei capitoli successivi.

Lezione 4 • Storia ed evoluzione della ricerca medica

Traccia le tappe fondamentali dalla prima medicina empirica alla moderna pratica basata sull'evidenza. Contestualizza i metodi attuali nel loro sviluppo storico.

Lezione 1 • Disegni sperimentali e interventistici

Esamina gli studi clinici randomizzati controllati, i quasi-esperimenti e le sperimentazioni sul campo. Stabilisce il quadro progettuale di riferimento per l'inferenza causale.

Lezione 2 • Gerarchia delle evidenze e classificazione degli studi

Introduce la gerarchia delle evidenze e classifica gli studi per tipo di disegno. Fornisce la lente valutativa utilizzata in tutto il capitolo.

Lezione 3 • Bias, confondimento e validità interna

Identifica le principali minacce alla validità interna e le strategie per controllarle in fase di progettazione. Informa direttamente la valutazione di qualità di qualsiasi tipo di studio.

Lezione 4 • Disegni di studio osservazionali

Tratta i disegni trasversali, di coorte e caso-controllo con i loro punti di forza e limiti. Costruisce la competenza nel riconoscere e valutare criticamente le evidenze osservazionali.

Lezione 1 • Misure di esito e strumenti

Esamina scale cliniche validate, esiti riportati dai pazienti e misure di biomarcatori. Collega la scelta dello strumento al quesito di ricerca e alla popolazione.

Lezione 2 • Teoria e strategie di campionamento

Spiega i metodi di campionamento probabilistici e non probabilistici e il loro impatto sulla generalizzabilità. Fonda i successivi calcoli della dimensione campionaria su solide logiche di campionamento.

Lezione 3 • Calcolo della dimensione campionaria e della potenza

Insegna i concetti statistici alla base della determinazione della dimensione campionaria e dell'analisi della potenza. Consente ai ricercatori di giustificare il numero di partecipanti nei protocolli di studio.

Lezione 4 • Validità e affidabilità della misurazione

Tratta la validità di costrutto, di contenuto e di criterio insieme agli indicatori di affidabilità. Garantisce che gli strumenti di misurazione producano dati accurati e coerenti.

Lezione 1 • Confrontare gruppi: test statistici comuni

Tratta i test t, il chi-quadrato, l'ANOVA e gli equivalenti non parametrici per i confronti tra gruppi. Consente la corretta selezione del test in base al tipo di dati e alla loro distribuzione.

Lezione 2 • Analisi di sopravvivenza e misure epidemiologiche

Tratta le curve di Kaplan-Meier, i test dei ranghi logaritmici e le principali misure di effetto epidemiologiche. Fornisce ai ricercatori gli strumenti per analizzare i dati di tempo all'evento e riportare il rischio in modo accurato.

Lezione 3 • Statistica descrittiva e visualizzazione dei dati

Sintetizza i dati utilizzando misure di tendenza centrale, di dispersione e rappresentazioni grafiche. Fornisce la base analitica per tutto il lavoro inferenziale successivo.

Lezione 4 • Probabilità e inferenza statistica

Introduce le distribuzioni di probabilità, la verifica di ipotesi e gli intervalli di confidenza. Stabilisce la logica inferenziale alla base di tutti i test di significatività.

Lezione 1 • Valutazione critica degli studi qualitativi

Introduce i criteri di valutazione qualitativa, tra cui credibilità, trasferibilità e riflessività. Estende la competenza valutativa alle evidenze non quantitative.

Lezione 2 • Valutazione critica degli studi quantitativi

Applica strumenti strutturati di valutazione a RCT, studi di coorte e disegni caso-controllo. Costruisce la competenza valutativa centrale per la pratica basata sull'evidenza.

Lezione 3 • Revisioni sistematiche e meta-analisi

Spiega la metodologia delle revisioni sistematiche e il pooling statistico utilizzato nella meta-analisi. Prepara gli studenti a condurre e interpretare le evidenze sintetizzate.

Lezione 4 • Gradazione delle evidenze e applicabilità clinica

Tratta i sistemi di gradazione delle evidenze e i framework per trasferire i risultati della ricerca nella pratica. Collega le competenze di valutazione critica a raccomandazioni cliniche attuabili.

Lezione 1 • Progettazione e processo del consenso informato

Tratta gli elementi di un consenso informato valido e le strategie per le popolazioni vulnerabili. Garantisce che i protocolli soddisfino i requisiti etici e normativi per il consenso.

Lezione 2 • Processo di presentazione e revisione IRB

Guida i ricercatori attraverso i percorsi di revisione completa, accelerata ed esente, nonché gli errori comuni di presentazione. Costruisce una competenza pratica nel gestire l'approvazione istituzionale.

Lezione 3 • Gestione dei dati e pianificazione della riservatezza

Affronta la sicurezza dei dati, la de-identificazione, la conservazione e il controllo degli accessi all'interno dei protocolli. Prepara i ricercatori a soddisfare i requisiti di protezione dei dati nelle presentazioni.

Lezione 4 • Valutazione rischio-beneficio nei protocolli

Insegna l'identificazione sistematica e la minimizzazione dei rischi per i partecipanti rispetto ai benefici. Rafforza direttamente la sezione etica di qualsiasi presentazione di protocollo.

Lezione 1 • Pulizia e preparazione dei dati

Tratta il rilevamento di outlier, la correzione degli errori, la codifica delle variabili e la strutturazione del dataset. Garantisce la qualità dei dati prima dell'inizio di qualsiasi analisi statistica.

Lezione 2 • Esecuzione delle analisi statistiche

Applica i test statistici del Capitolo 4 a dataset reali utilizzando software statistici. Collega la conoscenza teorica alla pratica analitica pratica.

Lezione 3 • Gestione dei dati mancanti

Spiega i meccanismi dei dati mancanti e le strategie di imputazione per ridurre i bias. Influisce direttamente sulla validità di tutte le analisi successive.

Lezione 4 • Interpretare e contestualizzare i risultati

Guida la traduzione degli output statistici in conclusioni clinicamente significative. Prepara i ricercatori a discutere i risultati in modo accurato in manoscritti e presentazioni.

Lezione 1 • Tabelle, figure e presentazione dei dati

Insegna i principi di una progettazione efficace di tabelle, la creazione di figure e la comunicazione visiva dei dati. Migliora direttamente la chiarezza e l'impatto dei risultati pubblicati.

Lezione 2 • Struttura di un manoscritto scientifico

Spiega il formato IMRaD e lo scopo e il contenuto di ogni sezione del manoscritto. Fornisce le basi strutturali per tutti i compiti di scrittura del capitolo.

Lezione 3 • Autorialità, attribuzione ed etica della pubblicazione

Definisce i criteri di autorialità, le dichiarazioni di contributo e gli obblighi etici nella pubblicazione. Prepara i ricercatori a gestire dispute di autorialità e conflitti di interesse.

Lezione 4 • Standard e linee guida per il reporting

Tratta CONSORT, STROBE, PRISMA e altre checklist di reporting specifiche per disegno di studio. Garantisce che i manoscritti soddisfino le aspettative di trasparenza delle riviste e dei revisori tra pari.