Obiettivi formativi
- Basi di Statistica e Informatica
Il corso si pone l'obiettivo di introdurre lo studente alla logica del pensiero statistico e alla sua applicazione nella pratica reale. L'esposizione degli argomenti sarà orientata a problemi concreti di analisi e di ricerca in particolar modo tratti dalla letteratura medica.
Prendendo come inizio la moltitudine di informazioni da cui siamo investiti quotidianamente, il corso si propone di fornire allo studente, in
modo semplice, gli strumenti statistici necessari per descrivere e analizzare i dati, estrarre dai dati informazioni utili e prendere decisioni
consapevoli.
Verrà data particolare enfasi al ragionamento statistico, all'interpretazione e al processo decisionale. A tal fine si insisterà più sulla comprensione concettuale che sul calcolo meccanico, anche alla luce dell'ampia scelta di software disponibile per l'analisi. La teoria verrà esplicitata mediante esercizi pratici e casi didattici.
L’obiettivo finale del corso sarà pertanto che lo studente apprenda il “saper fare” oltre che “il conoscere”.
- Integrità della Ricerca e Buona Pratica Clinica
L’obiettivo primario di questo modulo di insegnamento è di fornire le conoscenze, coltivare le virtù e sviluppare le abilità necessarie per applicare attivamente gli standard etici, professionali e legali che sono alla base dell’integrità nella ricerca. Il modulo dà valore al pensiero critico e promuove un dialogo aperto sulla qualità nella ricerca.
Completato il modulo, lo studente sarà in grado di:
1. Distinguere la “normale” pratica clinica dalla buona pratica clinica nella ricerca.
2. Comprendere ed applicare i principi e le norme contenuti nella nuova Costituzione Etica per gli Ortottisti e Assistenti in Oftalmologia pubblicata nel Giugno 2021.
3. Conoscere i principi e le norme contenuti nel Belmont Report, Dichiarazione di Helsinki, Linee Guida per la Buona Pratica Clinica (Good Clinical Practice), Codice di Condotta Europea per l’Integrità della Ricerca (ECoC).
4. Applicare correttamente i principi e le norme nelle attività di ricerca.
5. Riconoscere i conflitti di interesse (finanziario, personale, intellettuale, ecc.) e come possano influire sulle nostre valutazioni, giudizi, decisioni e comportamenti.
6. Riconoscere i casi di comportamento scorretto ed i comportamenti dannosi per la ricerca: identificare i principi e le norme violate e decidere il “migliore” comportamento da seguire.
7. Riconoscere le virtù (e.g. onestà intellettuale, responsabilità per le proprie azioni, ecc.) e riconoscere i comportamenti virtuosi nella ricerca.
8. Coltivare le virtù nella pratica ricercando il “giusto mezzo” (Aristotele) in ogni particolare contesto.
9. Identificare i diversi tipi di “goodness” (von Wright, 1963) nella ricerca e nel Codice di Condotta Europea per l’Integrità della Ricerca (ECoC).
- Sistemi di elaborazione delle informazioni
Fornire allo studente una conoscenza di informatica di base sulle tecnologie oggi disponibili.
Prerequisiti
nessuno
Contenuti dell'insegnamento
- Basi di Statistica e Informatica
La prima parte del corso introdurrà la logica della pianificazione statistica e del disegno sperimentale. Verranno introdotti o richiamati i concetti di calcolo delle probabilità e calcolo combinatorio che serviranno nel seguito del corso. In questa fase verranno trattate le principali distribuzioni di probabilità tra cui la distribuzione binomiale, la distribuzione di Poisson e le distribuzioni Normale e Normale standard.
Nella seconda parte del corso verranno affrontati i metodi della statistica descrittiva. Verrà mostrato come riconoscere la tipologia dei dati e come riassumerli in opportuni indici. Lo studente apprenderà come calcolare le misure di posizione (media, mediana, moda), variabilità (varianza, deviazione standard), il coefficiente di variazione (CV) , i percentili e il loro uso. Verrà illustrato l'uso dei grafici principali e dei grafici meno comuni
(mosaic plot, box percentile plot, parallel-violin plot, ecc)
Nella parte finale del corso verrano trattati i principi generali dell’inferenza statistica. Verrano introdotti concetti di distribuzione campionaria, errore di I e II tipo, potenza di un test e power analysis. Verranno quindi trattati :
test parametrici - test t di Student, ANOVA a 1 e 2 criteri di classificazione.
test non parametrici : - test di Wilcoxon, test di Mann-Whitney, test di Kruskal-Wallis, test di Friedman, test della mediana, test del chi-quadrato,
test esatto di Fisher.
Cenni di correlazione e regressione lineare.
Il corso si concluderà con un’introduzione al Machine Learning e con relativi esempi di applicazione in campo scientifico.
- Integrità della Ricerca e Buona Pratica Clinica
E’ essenziale distinguere la “normale” pratica clinica dalla buona pratica clinica nella ricerca.
L’Ortottista/Assistente in Oftalmologia deve innanzitutto conoscere e applicare i principi e le norme contenuti nella nuova Costituzione Etica di riferimento per la propria professione.
Per quanto riguarda la ricerca, in questo corso saranno sviluppati due approcci complementari all’Integrità nella Ricerca (Resnik, 2012):
1) L’approccio “basato sui principi”
2) L’approccio “basato sulle virtù”
Il punto di partenza sarà la domanda: «What is goodness?»
Secondo il filosofo George Henrik von Wright la “goodness” può essere suddivisa in categorie.
Identificheremo i diversi tipi di goodness nel contesto della ricerca e nel contenuto del Codice di Condotta Europea per l’Integrità della Ricerca (ECoC).
- Sistemi di elaborazione delle informazioni
Brevi cenni sull'evoluzione storica dalle prime invenzioni dal 1600 ad oggi Introduzione all'Informatica e all'uso dei computer Concetti Generali sui principi di funzionamento Analisi funzionale della struttura di un elaboratore Hardware: CPU Memorie Dispositivi I/O Sistema binario e operatori Booleani L'informazione (testo, numeri, immagini, suoni, ...) e la sua rappresentazione digitale.
Software
Software di base e sistemi operativi
Software applicativo
Cenni su programmi e algoritmi
Programma esteso
- Basi di Statistica e Informatica
Introduzione : statistica medica e discipline affini. La logica e la pianificazione statistica. Cenni di calcolo combinatorio: permutazioni,
disposizioni, combinazioni. Applicazioni.
Cenni di calcolo delle probabilita' : probabilita' semplice e composta, teorema di Bayes.
Odds. Odds ratios. Likelihood ratios. applicazioni.
Distribuzioni di probabilita' : distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, distribuzione Normale e Normale standard. Tabelle e loro uso.
Come riassumere i dati. Scale di misura. Misure di posizione, ordine e variazione. Indici di tendenza centrale, media, mediana, moda.
Indici di variabilita', varianza, deviazione standard, CV. Percentili e loro uso.
Principi generali della inferenza statistica. La distribuzione campionaria. Ipotesi e test di ipotesi. Errore di I e II tipo. Potenza di un test e curva
operativa. Power Analysis e stima della dimensione campionaria.
Test parametrici : test t di Student, Analisi della varianza ad 1 e 2 criteri di classificazione.
Test non parametrici : test di Wilcoxon, test di Mann-Whitney, test di Kruskal-Wallis, test di Friedman, test della mediana, test del chi-quadrato, test esatto di Fisher.
Regressione lineare e correlazione. Regressione multipla. Regressione logistica.
Esercitazioni al computer con i software R, Jasp, Jamovi, SPSS
Introduzione al Machine Learning: classificazione e regressione; cenni teorici sui principali algoritmi di apprendimento supervisionato (regressione logistica, regressione lineare, alberi decisionali e reti neurali); esempi di applicazione in campo scientifico.
- Integrità della Ricerca e Buona Pratica Clinica
Per quanto riguarda la ricerca, in questo corso saranno sviluppati due approcci complementari all’Integrità nella Ricerca (Resnik, 2012):
1) L’approccio “basato sui principi” è focalizzato sui principi, sulle norme, sui doveri o sulle responsabilità contenuti nei principali standard etici internazionali (Belmont Report, Dichiarazione di Helsinki, Linee Guida per la Buona Pratica Clinica).
Attraverso il Tuskegee Syphilis Study (1932-1972) lo studente comprenderà il razionale alla base del Belmont Report in cui sono stati definiti i principi etici fondamentali e che ha portato alla istituzione degli Institutional Review Boards (comitati etici) negli Stati Uniti.
I principi della Buona Pratica Clinica saranno esaminati con particolare attenzione per il processo del consenso informato e tenendo conto del General Data Protection Regulation (GDPR) che prevede il consenso del paziente al trattamento dei dati personali.
Soltanto negli anni ottanta negli Stati Uniti si cominciò a parlare di “Integrità nella Ricerca” in seguito ad una serie di casi eclatanti di fabbricazione di dati, di falsificazione e di plagio che hanno portato alla definizione di condotta scorretta nella ricerca (Research Misconduct) e di altre condotte
discutibili nella ricerca (Questionable Research Practices). Durante il corso sarà illustrata la “storia” dell’Integrità nella Ricerca affinché lo studente comprenda l’attuale importanza e centralità di questo argomento in tutti gli ambienti di ricerca a livello internazionale che hanno determinato la stesura di innumerevoli codici di condotta tra cui il Codice di Condotta Europeo per l’Integrità della Ricerca (ECoC).
2) L’approccio “basato sulle virtù” è focalizzato sullo sviluppo di tratti virtuosi del carattere. Secondo Aristotele le persone sono dotate soltanto della disposizione ad acquisire le virtù. Tale disposizione rimane allo stato potenziale e non si sviluppa se non con il ripetuto esercizio di azioni virtuose nel tempo. Compito primario dell’educazione è la formazione del carattere, che si realizza seguendo l’esempio di persone sagge e capaci di agire nel modo “giusto” a seconda della situazione. Secondo Aristotele la virtù è il giusto mezzo tra due vizi (estremi), una carenza di virtù o un eccesso di virtù.
Nel corso si identificheranno le virtù che dovrebbero essere praticate da chiunque sia coinvolto nel mondo della ricerca e si discuterà di casi in cui la virtù è in difetto oppure in eccesso. Il coraggio è il giusto mezzo tra avere troppo poco coraggio (codardia) e avere troppo coraggio (avventatezza).
Nel corso sarà effettuato un ulteriore esercizio per stimolare la riflessione e la discussione sull’Integrità nella Ricerca.
Il punto di partenza sarà la domanda: «What is goodness?»
Secondo il filosofo George Henrik von Wright la “goodness” può essere suddivisa in categorie.
Identificheremo i diversi tipi di goodness nel contesto della ricerca e nel contenuto del Codice di Condotta Europea per l’Integrità della Ricerca (ECoC).
- Sistemi di elaborazione delle informazioni
Brevi cenni sull'evoluzione storica dalle prime invenzioni dal 1600 ad oggi
Introduzione all'Informatica e all'uso dei computer
Concetti Generali sui principi di funzionamento
Analisi funzionale della struttura di un elaboratore
Hardware: CPU Memorie Dispositivi I/O
Sistema binario e operatori Booleani
L'informazione (testo, numeri, immagini, suoni, ...) e la sua rappresentazione digitale
Software
Software di base e sistemi operativi
Bibliografia
- Basi di Statistica e Informatica
M.M Triola, M.F. Triola : Fondamenti di Statistica, Ed. Pearson
W.W. Daniel : Biostatistica – Ed. Edises
A. Field. J. Miles, Z. Field : Discovering Statistics Using R, Ed. SAGE
- Integrità della Ricerca e Buona Pratica Clinica
• Costituzione Etica. Federazione nazionale Ordini dei Tecnici sanitari di radiologia medica, delle professioni sanitarie tecniche, della riabilitazione e della prevenzione. Edizione Giugno 2021.
• ALLEA (All European Academies). Il codice di condotta europeo per l’integrità della Ricerca. Edizione aggiornata; Berlino 2018.
(https://www.allea.org/wp-content/uploads/2018/11/ALLEA-European-Code-of-Conduct-for-Research-Integrity-2017-Digital_IT.pdf)
• Buona Pratica nella Ricerca e nella Pubblicazione e Disseminazione dei Risultati. Linee Guida. Università degli Studi di Parma. 3 Agosto 2020.
(https://www.unipr.it/node/21810)
• The Virt2UE program. The Embassy of Good Science.
(https://www.embassy.science/wiki/Main_Page)
• Commissione per l’Etica della Ricerca e la Bioetica del CNR. Linee Guida per l’integrità nella ricerca. Revisione dell’11-4-2019.
(https://www.cnr.it/sites/default/files/public/media/doc_istituzionali/linee-guida-integrita-nella-ricerca-cnr-commissione_etica.pdf?v=1)
• David B. Resnik. Ethical virtues in scientific research. Account Res. 19(6):329-43, 2012. doi: 10.1080/08989621.2012.728908.
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3521635/)
• Belmont Report; 1979.
(www.hhs.gov/ohrp/regulations-and-policy/belmont-report/index.html)
• WMA Declaration of Helsinki; 2013.
(www.wma.net/en/30publications/10policies/b3/index.html)
• ICH (International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use) Harmonised Guideline. Integrated Addendum to ICH E6(R1): Guideline for Good Clinical Practice E6(R2); November 9, 2016.
(https://database.ich.org/sites/default/files/E6_R2_Addendum.pdf)
• EQUATOR (Enhancing the Quality and Transparency of Health Research) Network.
(https://www.equator-network.org/)
• George Henrik von Wright. The Varieties of Goodness. 1963
(https://www.giffordlectures.org/lectures/varieties-goodness)
- Sistemi di elaborazione delle informazioni
D. Sciuto, G. Buonanno, L. Mari, Introduzione ai sistemi informatici, McGraw-Hill
Appunti delle lezioni
Metodi didattici
Le lezioni si svolgeranno in presenza, nel rispetto degli standard di sicurezza. Il materiale didattico sarà depositato sulla specifica piattaforma ad accesso riservato agli studenti (Elly) e comprenderà presentazioni iconografiche, audio-video di supporto o videoregistrazione delle lezioni.
Modalità verifica apprendimento
- Basi di Statistica e Informatica
L'accertamento del raggiungimento degli obiettivi previsti dal modulo prevede una prova scritta, consistente principalmente in quesiti a risposta aperta su argomenti trattati nel corso. In questo modo, verrà accertata la conoscenza e la comprensione, da parte dello studente, sia dei principi teorici sia delle loro conseguenze in campo medico e biologico. La prova scritta prevederà anche la risoluzione di uno o più problemi, per verificare il raggiungimento dell'obiettivo della capacità di applicare le conoscenze acquisite ad una situazione simulata di interesse biologico o medico.
Qualora a causa del perdurare dell'emergenza sanitaria fosse necessario adottare la modalità a distanza per gli esami di profitto, si procederà come segue:
prova scritta strutturata condotta a distanza (via Teams e Elly). Il candidato si manterrà collegato con microfono e videocamera accesi e svolgerà la prova sotto il controllo della commissione. La prova si compone di domande a scelta multipla sui contenuti del corso (testi di riferimento + documenti caricati in Elly durante lo svolgimento del corso). Non è prevista penalità per le risposte non corrette. La consultazione del materiale didattico sarà consentita.
Gli Studenti con disabilità, D.S.A., B.S.E. devono preventivamente contattare per un supporto il Centro Accoglienza ed Inclusione (CAI) (https://cai.unipr.it/).
- Integrità della Ricerca e Buona Pratica Clinica
In un esame orale lo studente deve dimostrare che ha acquisito gli obiettivi formativi predefiniti del corso.
Lo studente sarà interrogato sul contenuto del corso per verificare la sua conoscenza e la sua comprensione.
L’abilità dello studente nell’applicare la conoscenza e la comprensione sarà verificata valutando la sua abilità nell’applicare i principi, le norme e le strategie apprese durante il corso nella “good research practice” e a casi concreti di violazioni dell’integrità nella ricerca.
Infine lo studente dimostrerà la sua abilità nell’esprimere un giudizio (prendere una decisione) sul “migliore” comportamento da seguire in un caso concreto di violazione dell’integrità nella ricerca.
- Sistemi di elaborazione delle informazioni
L'accertamento del raggiungimento degli obiettivi previsti dal modulo prevede una prova scritta consistente principalmente in quesiti a risposta multipla su argomenti trattati nel corso. Verranno inserite anche alcune domande a risposta aperta per accertare la conoscenza e la comprensione, da parte dello studente, sia dei principi teorici che delle loro conseguenze.
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
codice obiettivi: 1;2; 4
