Insegnamento INFERMIERISTICA BASATA SULLE PROVE DI EFFICACIA
| Nome del corso di laurea | Infermieristica (abilitante alla professione sanitaria di infermiere) |
|---|---|
| Codice insegnamento | 50023205 |
| Sede | PERUGIA |
| Curriculum | Comune a tutti i curricula |
| Docente responsabile | Chiara De Waure |
| CFU | 5 |
| Regolamento | Coorte 2025 |
| Erogato | Erogato nel 2026/27 |
| Erogato altro regolamento | |
| Anno | 2 |
| Periodo | Primo Semestre |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Tipo attività | Attività formativa integrata |
| Suddivisione |
BIOINGEGNERIA ED INFORMATICA MEDICA
| Codice | 50696901 |
|---|---|
| Sede | PERUGIA |
| CFU | 1 |
| Docente responsabile | Emilia Nunzi |
| Docenti |
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| Ore |
|
| Attività | Altro |
| Ambito | Altre attività quali l'informatica, attività seminariali ecc. |
| Settore | INFO-01/A |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | Introduzione alla metagenomica e consultazione di analisi da dati di sequenziamento (8 ore) • Introduzione alla metagenomica e alla caratterizzazione del microbioma umano mediante sequenziamento 16S rRNA. • Il microbioma umano: ruolo nella salute, nella malattia e nelle applicazioni della medicina di precisione• Analisi di diversità microbica dei campioni (alpha e beta) • Analisi tassonomica composizionale • Inferenza funzionale del microbioma mediante PICRUSt2 e interpretazione integrata dei dati omici. • Analisi multivariata e di associazione applicate al microbioma • Machine learning per la classificazione dei campioni basata sul microbioma • Gestione, analisi e consultazione dei dati mediante strumenti informatici, piattaforme cloud e sistemi informativi per la sanità digitale; principi di information retrieval e visualizzazione di dati omici.• Un caso di studio: il progetto ECAM (Early Childhood Antibiotics and the Microbiome) (paper available at https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.aad7121) (Bokulich et al. 2016)). Consultazione e interpretazione dei risultati ottenuti mediante la piattaforma ETAG nell'ambito dell'analisi di dati di sequenziamento del microbioma. Introduzione alle tecnologie Biomediche (parte I e II) (7 ore) • Misure in campo biomedico: modellazione del processo di misura, principi di metrologia, analisi dell'incertezza, accuratezza, precisione, sensibilità e specificità; qualità metrologica del dato clinico e riferibilità delle misure. • Modellazione e caratterizzazione di sensori biomedici; sistemi di acquisizione, elaborazione, interpretazione e rappresentazione dei dati e dell'informazione di misura; monitoraggio e diagnostica in ambito clinico• Aspetti e caratteristiche generali delle apparecchiature biomediche • Valutazione critica dell'affidabilità delle misure e dell'informazione prodotta dai dispositivi biomedicali.• Sicurezza e rischio nell’uso delle apparecchiature biomediche • La sicurezza elettrica delle apparecchiature biomediche • Locali ad uso medico • Elettrocardiografo: acquisizione, digitalizzazione e interpretazione dei segnali biomedici. • Segnali Spaziali: Bioimmagini • Ultrasuoni I dati di sequenziamento dell’intero progetto ECAM sono disponibili sulla piattaforma ETAG 4Students. |
| Testi di riferimento | Dispense a cura del docente Testi di consultazione: • Shortliffe, E.H.; Cimino, J.J. (eds.). Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine. Springer, 2014. • J. Webster, Medical Instrumentation: Application andDesign, 2009 • Barbara Christe, Introduction to Biomedical Instrumentation. The Technology of Patient Care. 2009 • Thomas Holton, Digital Signal Processing 2009. Principles and applications. • Rossi, Richard J. Applied biostatistics for the health sciences. John Wiley & Sons, 2022. • Izard, Jacques; RIVERA, Maria (ed.). Metagenomics for microbiology. Academic Press, 2014. |
| Obiettivi formativi | Gli obiettivi del modulo sono: 1. comprendere il ruolo delle tecnologie biomedicali, dei sistemi informativi sanitari e delle piattaforme digitali nel supporto alle attività assistenziali, al monitoraggio del paziente, alla sicurezza delle cure e all’Infermieristica Basata sulle Prove di Efficacia; 2. acquisire conoscenze di base sui sistemi informatici, sui sistemi informativi sanitari e sugli strumenti digitali utilizzati per la gestione, l'analisi e la visualizzazione dell'informazione biomedica; 3. comprendere i principi fondamentali della scienza delle misure in ambito biomedico, inclusi modellazione del processo di misura, incertezza, qualità metrologica, riferibilità e sicurezza delle apparecchiature biomedicali; 4. acquisire nozioni di base di bioinformatica applicata allo studio del microbioma umano mediante dati di sequenziamento 16S, inclusi metodi di machine learning per la classificazione dei campioni; 5. comprendere la struttura di un workflow bioinformatico per l’analisi di dati omici, dall’acquisizione del dato biologico all’interpretazione tassonomica e funzionale mediante strumenti computazionali. Le principali abilità (capacità di applicare le conoscenze acquisite) saranno: • riconoscere le principali fonti di dati clinici e biomedici utilizzate nella pratica assistenziale e interpretarne criticamente qualità, affidabilità e rilevanza; • valutare criticamente le caratteristiche metrologiche di qualità, accuratezza, precisione e incertezza delle misure ottenute da sensori, dispositivi e sistemi biomedicali; • utilizzare e interpretare informazioni prodotte da applicazioni e strumentazioni biomedicali in ambito assistenziale; • consultare, interpretare e valutare criticamente dati di sequenziamento e risultati di analisi tassonomiche, funzionali e statistiche del microbioma mediante strumenti informatici dedicati; • formulare interrogazioni pertinenti a sistemi di intelligenza artificiale generativa relativi ai contenuti del modulo, valutando criticamente le risposte ottenute sulla base delle conoscenze acquisite. |
| Prerequisiti | • Le competenze ed esperienze del I anno sono sufficienti per seguire il modulo: durante il corso saranno forniti tutti gli elementi e i supporti per la comprensione degli argomenti trattati. • Poiché il modulo tratta di strumenti e metodologie di analisi e presentazione di dati biomedici, è utile una familiarità di base con l'uso del computer e con la navigazione web. • Il modulo si inserisce nel percorso integrato dell'insegnamento, richiamando e applicando concetti affrontati negli insegnamenti di Epidemiologia, Statistica Sanitaria ed Evidenze Scientifiche per l'Infermieristica. Le attività proposte sono autosufficienti e non richiedono conoscenze specialistiche pregresse oltre a quelle normalmente acquisite nel primo anno di corso. • I principi epidemiologici, i metodi di valutazione critica della letteratura scientifica e gli strumenti di analisi quantitativa, che sono erogati in parallelo, trovano nel presente modulo un contesto di applicazione concreta su dati reali, favorendo una comprensione integrata e reciprocamente rinforzata dei contenuti del corso. |
| Metodi didattici | Lezioni frontali in aula, integrate da esempi guidati di utilizzo consapevole e critico di strumenti di intelligenza artificiale generativa a supporto dello studio e dell'analisi dei contenuti del modulo, nell'ambito della trasformazione digitale applicata alla sanità. Saranno forniti esempi di prompt strutturati per l'interrogazione di sistemi AI relativamente ai contenuti del corso: valutazione dell'incertezza di misura nella lettura di dati strumentali clinici, determinazione delle cifre significative da riportare in cartella clinica, interpretazione di analisi tassonomiche e funzionali del microbioma. L'approccio didattico si fonda sui principi dell'interazione persona-macchina, con l'obiettivo di fornire agli studenti gli strumenti concettuali per interrogare sistemi informatici e piattaforme di intelligenza artificiale in modo pertinente e critico, a partire da una comprensione solida dei contenuti disciplinari. |
| Altre informazioni | Il modulo adotta un approccio applicativo e computazionale trasversale al corso integrato. Le nozioni di disegno dello studio e di popolazione (Epidemiologia) sono richiamate nell'analisi del caso di studio ECAM. I criteri di qualità e affidabilità del dato clinico, centrali in Statistica Sanitaria ed Evidenze Scientifiche per l'Infermieristica, vengono declinati sul piano metrologico e bioinformatico: dalla valutazione dell'incertezza di misura nei dispositivi biomedici all'interpretazione critica dei risultati di analisi tassonomiche e funzionali del microbioma. L'utilizzo della piattaforma ETAG 4Students costituisce un esempio concreto di strumento digitale per la gestione e la consultazione di dati biomedici complessi, coerente con i profili di competenza digitale attesi per l'infermiere nella sanità moderna. L'utilizzo guidato di strumenti di intelligenza artificiale generativa è finalizzato a sviluppare capacità di interrogazione e valutazione critica delle informazioni prodotte da tali sistemi. |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | Esame orale su tutto il programma del corso. Per rendere omogenea la modalità di svolgimento degli esami dei moduli del corso integrato, le domande orali saranno erogate mediante quiz a risposta multipla. Valutazione delle domande a risposta multipla: • Il modulo ha peso pari a 1 CFU su un totale di 5 CFU (6 punti su 30). Le domande saranno divise tra le due parti del corso in proporzione alle ore svolte: – Tecnologie biomediche: 50% (es: 3 domande su 6) – Metagenomica su ETAG: 50% (es: 3 domande su 6) |
| Programma esteso | Introduzione alla metagenomica e consultazione di analisi da dati di sequenziamento (8 ore) • Il microbioma umano: ruolo nella salute, nella malattia e nelle applicazioni della medicina di precisione • Introduzione alla metagenomica (sequenziamento 16S) • Analisi di diversità microbica dei campioni (alpha e beta) • Analisi tassonomica composizionale • Analisi multivariata e di associazione applicate al microbioma • Machine learning per la classificazione dei campioni basata sul microbioma • Analisi dei dati mediante strumenti informatici • Inferenza funzionale del microbioma mediante PICRUSt2 e interpretazione integrata dei dati omici. • Un caso di studio: il progetto ECAM (Early Childhood Antibiotics and the Microbiome) (paper available at https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.aad7121) (Bokulich et al. 2016)) sulla piattaforma ETAG 4Student Introduzione alle tecnologie Biomediche (parte I e II) (7 ore) • Misure in campo biomedico: principi di metrologia, analisi dell'incertezza e qualità metrologica del dato clinico • Aspetti e caratteristiche generali delle apparecchiature biomediche • Modellazione e caratterizzazione di sensori biomedici; sistemi di acquisizione, elaborazione, interpretazione e rappresentazione dei dati e dell'informazione di misura; monitoraggio e diagnostica in ambito clinico. • Sicurezza e rischio nell’uso delle apparecchiature biomediche • La sicurezza elettrica delle apparecchiature biomediche • Locali ad uso medico • Elettrocardiografo • Segnali Spaziali: Bioimmagini • Ultrasuoni I dati di sequenziamento e i risultati delle analisi del progetto ECAM, ottenuti mediante la piattaforma ETAG, sono resi disponibili agli studenti a fini didattici. ETAG (Enhanced distributed platform for digital Treatment of Advanced Genomics big-data and analyses) è una piattaforma bioinformatica open source per l'analisi di dati genomici e metagenomici ad alta processività, progettata e sviluppata dal gruppo Bio-DataScience dell'Università di Perugia. Per le esigenze formative del Corso di Laurea in Infermieristica è stata realizzata una configurazione dedicata, denominata ETAG 4Student, finalizzata alla fruizione didattica di dati e risultati derivati da studi reali sul microbioma. Nel presente modulo saranno utilizzati dati di sequenziamento e risultati di analisi ottenuti mediante ETAG sul progetto ECAM (Early Childhood Antibiotics and the Microbiome). Gli studenti consulteranno e interpreteranno risultati tassonomici, statistici e funzionali derivati dall'analisi del microbioma, acquisendo competenze di base nella gestione e nell'interpretazione di dati biomedici complessi rilevanti per la pratica infermieristica moderna. |
| Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile | Soddisfatti. SDG 3: Salute e benessere: tecnologie digitali e dati biomedici per il supporto alle decisioni assistenziali. SDG 4: Istruzione di qualità: sviluppo di competenze digitali, bioinformatiche e di uso critico dell'AI. SDG 9: Impresa, innovazione e infrastrutture: utilizzo di infrastrutture digitali per l'analisi di dati biomedici. |
EPIDEMIOLOGIA
| Codice | 50696902 |
|---|---|
| Sede | PERUGIA |
| CFU | 2 |
| Docente responsabile | Chiara De Waure |
| Docenti |
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| Ore |
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| Attività | Base |
| Ambito | Scienze propedeutiche |
| Settore | MED/42 |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Lingua insegnamento | Italiano |
| Contenuti | Definizione e applicazioni dell’epidemiologia. Misure di frequenza, di associazione e di impatto. Introduzione ai disegni di studio. Studi osservazionali e sperimentali. Bias. |
| Testi di riferimento | Ricciardi W, Boccia S [Editors]. Igiene - Medicina preventiva - Sanita' pubblica. Idelson Gnocchi 2021 Manzoli L, Villari P, Boccia A [Editors]. Epidemiologia e management in sanità. Elementi di metodologia. Edi. Ermes 2015 |
| Obiettivi formativi | Obiettivo del corso è fornire le conoscenze e le capacità per poter produrre evidenze scientifiche robuste e saper utilizzare i prodotti della ricerca scientifica in maniera critica e consapevole nel contesto delle scelte sanitarie |
| Prerequisiti | Conoscenze a livello di scuola media superiore di matematica e biologia |
| Metodi didattici | Lezioni frontali ed esercitazioni guidate in classe |
| Altre informazioni | |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | Esame scritto a risposta chiusa. Per il modulo di epidemiologia saranno previste 12 domande all'interno del test scritto di 30 domande col quale si valuterà l'apprendimento complessivo degli studenti. |
| Programma esteso | Definizione e applicazioni dell’epidemiologia: nascita e sviluppi della disciplina e ambiti di applicazione. Misure di frequenza: significato e calcolo delle misure di prevalenza e di incidenza. Misure di associazione: significato e calcolo degli odds ratio e dei risk ratio. Misure di impatto: significato e calcolo dei rischi attribuibili. Tassi grezzi, specifici e standardizzati: significato e calcolo. Introduzione ai disegni di studio: caratteristiche generali degli studi osservazionali e sperimentali e loro applicazioni nel mondo sanitario. Studi osservazionali: requisiti, caratteristiche, fasi di realizzazione e applicazioni degli studi trasversali, caso-controllo e di coorte.Studi sperimentali: requisiti, caratteristiche, fasi di realizzazione e applicazioni dei trial. Errori random e sistematici: cosa sono e come possono essere controllati. Strumenti per la stesura e la lettura di un protocollo e di un articolo scientifico. |
EVIDENZE SCIENTIFICHE PER L'INFERMIERISTICA
| Codice | 50696801 |
|---|---|
| Sede | PERUGIA |
| CFU | 1 |
| Docente responsabile | Chiara De Waure |
| Attività | Caratterizzante |
| Ambito | Scienze infermieristiche |
| Settore | MED/45 |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
Canale B
| CFU | 1 |
|---|---|
| Docente responsabile | Valerio Di Nardo |
| Docenti |
|
| Ore |
|
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | - Storia ed evoluzione dell’EBM; EBN: principi e metodologia; EBP: vantaggi, ostacoli e limiti; - Modello per le decisioni cliniche basate sulle evidenze: componenti - Paradigma tradizionale vs Paradigma Evidence Based - Rischi dovuti al mancato rispetto delle evidenze scientifiche - Ostacoli e limiti all’implementazione dell’EBP - La piramide delle evidenze - Livelli di evidenza e Forza delle Raccomandazioni/Grading delle pratiche raccomandate - Classificazione degli interventi terapeutici - Ricerca primaria vs ricerca secondaria - Ricerca quantitativa vs ricerca qualitativa - Studi osservazionali: tipologie; Studi sperimentali: tipologie. - Linee guida, percorsi, processi, procedure, protocolli - Strategie per ricercare informazioni: searching - Dove e come cercare le migliori informazioni |
| Testi di riferimento | Paolo Chiari et Al., Evidece-Based clinical practice. La pratica clinico assistenziale basata su prove di efficacia. Seconda edizione. McGraw-Hill, Milano, 2011 D.F. Polit, C. Tatano Beck Fondamenti di Ricerca infermieristica-seconda edizione, McGraw Hill 2018 J.A. Fain La ricerca infermieristica leggerla, comprenderla e applicarla, McGraw Hill 2004 |
| Obiettivi formativi | - conoscere i principi generali della pratica basata sulle evidenze (EBP); - conoscere le principali fonti delle prove di efficacia; - conoscere le principali Banche dati biomediche o infermieristiche; - conoscere le principali strategie di ricerca delle prove di efficacia e dei relativi strumenti operativi (linee guida, procedure e protocolli); - leggere ,analizzare e valutare la qualità metodologica di uno studio clinico e di una linea guida; |
| Prerequisiti | Conoscenza generale dei concetti di linee guida, buone pratiche, gold standard; Conoscere la differenza tra scienza e disciplina; |
| Metodi didattici | Lezione frontale; Discussione di casi; Brainstorming; Analisi critica di articoli scientifici |
| Altre informazioni | Nessuna |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | Esame scritto |
| Programma esteso | Storia ed evoluzione dell’EBM; EBN: principi e metodologia; EBP: vantaggi, ostacoli e limiti; Il processo di ricerca infermieristico Classificazione e caratteristiche dei disegni di ricerca e fonti della letteratura Linee guida e ricerca bibliografica; Livelli di evidenza scientifica e forza delle raccomandazioni. Lettura e valutazione di un articolo ai fini dell’applicazione nella pratica clinico-assistenziale |
Canale A
| CFU | 1 |
|---|---|
| Docente responsabile | Rosita Morcellini |
| Docenti |
|
| Ore |
|
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | L'infermieristica moderna si basa sempre più sull'applicazione delle evidenze scientifiche per garantire cure di alta qualità e migliorare gli esiti di salute dei pazienti. Le evidenze scientifiche, derivanti dalla ricerca clinica, forniscono informazioni preziose su quali interventi e pratiche sono efficaci, sicuri ed efficienti. L'utilizzo di queste evidenze, quindi, permette agli infermieri di prendere decisioni cliniche informate, personalizzate e basate su prove concrete. |
| Testi di riferimento | Paolo Chiari et Al., Evidece-Based clinical practice. La pratica clinico assistenziale basata su prove di efficacia. Seconda edizione. McGraw-Hill, Milano, 2011 D.F. Polit, C. Tatano Beck Fondamenti di Ricerca infermieristica-seconda edizione, McGraw Hill 2018 J.A. Fain La ricerca infermieristica leggerla, comprenderla e applicarla, McGraw Hill 2004 |
| Obiettivi formativi | L’insegnamento prevede di fornire le conoscenze di base per erogare cure infermieristiche efficaci e basate sulle prove di efficacia con strumenti utili a mantenere il proprio aggiornamento e a ricercare le risposte ai quesiti che la pratica quotidiana pone attraverso la consultazione delle banche dati specifiche. Alla fine dell’insegnamento lo/la studente/studentessa sarà in grado di: Identificare il contributo della ricerca nella gestione dei percorsi assistenziali e le fasi dell’evidence based practice Individuare le caratteristiche degli studi epidemiologici e la gerarchia delle fonti Descrivere i requisiti di un articolo di ricerca e di una Linea Guida evidence based Identificare le principali banche dati biomediche di fonti secondarie e le loro modalità di utilizzo Formulare un quesito clinico-assistenziale per ricercare la letteratura nelle banche dati biomediche Utilizzare le banche dati specifiche per la ricerca di prove di efficacia Comprendere i risultati un articolo di ricerca attraverso la lettura del testo e delle tabelle Leggere una Linea Guida evidence based Formulare un giudizio di qualità di una Linea Guida Scegliere un percorso di consultazione di fonti per rispondere a un quesito clinico Reperire autonomamente fonti di letteratura secondaria Iniziare a sviluppare abilità di studio indipendente. |
| Prerequisiti | Conoscenza generale dei concetti di linee guida, buone pratiche, gold standard; Conoscere la differenza tra scienza e disciplina. |
| Metodi didattici | Lezione frontale; Discussione di casi; Brainstorming; Analisi critica di articoli scientifici |
| Altre informazioni | nessuna |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | Esame scritto a risposta chiusa |
| Programma esteso | Storia ed evoluzione dell’EBM; EBN: principi e metodologia; EBP: vantaggi, ostacoli e limiti; Il processo di ricerca infermieristico Classificazione e caratteristiche dei disegni di ricerca e fonti della letteratura Linee guida e ricerca bibliografica; Livelli di evidenza scientifica e forza delle raccomandazioni. Lettura e valutazione di un articolo ai fini dell’applicazione nella pratica clinico-assistenziale |
STATISTICA SANITARIA
| Codice | 50696701 |
|---|---|
| Sede | PERUGIA |
| CFU | 1 |
| Docente responsabile | Fabrizio Stracci |
| Docenti |
|
| Ore |
|
| Attività | Base |
| Ambito | Scienze propedeutiche |
| Settore | MED/01 |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |