Syllabus del corso
Area di apprendimento
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
- basi logico-statistiche del ragionamento diagnostico
- bias psicologici che possono influenzarlo
Capacità di applicare
conoscenza e comprensione
- applicazione dei principi del ragionamento diagnostico al testing neuropsicologico
Contenuti sintetici
Il modello diagnostico della EBM (Evidence Based Medicine): cenni elementari di analisi decisionale, basi logico-bayesiane del ragionamento diagnostico, principali biases
cognitivi che lo possono influenzare, applicazioni nell’ambito del testing
neuropsicologico.
Programma esteso
- Incertezza e probabilità in ambito sanitario (Cap 2 Hunink)
- Affrontare l'incertezza nelle decisioni: alberi decisionali (Cap 3 Hunink)
- Affrontare l'incertezza nella diagnosi: Sensibilità
e specificità di un test diagnostico (Cap 5 Hunink)
- L'interpretazione scientifica dei tests (Cap 5 Hunink ), con applicazione a un caso di testing neuropsicologico (materiali del docente)
- Biases
cognitivi nella decisioni cliniche e nel ragionamento diagnostico (Cap 5 Hunink).
Prerequisiti
- Buone
competenze aritmetiche, buon livello di comprensione della lingua inglese
scritta
- Conoscenza
di base del calcolo delle probabilità
- Conoscenze di base della diagnosi e del testing neuropsicologico
Metodi didattici
- Lezioni sincrone con uso di Wooclap, addestramento in aula alla costruzione e analisi di alberi decisionali computerizzati, compiti a casa
- L'attività didattica sarà erogata in presenza, salvo indicazioni diverse, nazionali e/o di Ateneo, dovute al protrarsi dell'emergenza COVID-19
Modalità di verifica dell'apprendimento
Testi di riferimento
Hunink M, Glasziou P, Siegel J, et al. Decision making in health and medicine. Integrating evidence and values. Cambridge: Cambridge University Press, 2001
Learning area
Learning objectives
Knowledge and understanding
- Logical and statistical bases of diagnostic reasoning
- psychological biases that affect diagnostic reasoning
Ability to apply knowledge and understanding
- Application of the logical principles of diagnosis to neuropsychological testing
Contents
Diagnostic reasoning according to the Evidence Based Medicine (AEBM) approach: elements of decision analysis, logical and bayesian bases of diagnostic reasoning, main cognitive biases that affect diagnostic reasoning, applications in neuropsychological testing.
Detailed program
- Uncertainty and probability in the health professions (Chap 2 Hunink)
- Coping with uncertainty in decisions: decision trees (Chap 3 Hunink)
- Coping with uncertainty in diagnoses: Sensitivity
and specificity of diagnostic tests (Chap 5 Hunink)
- Scientific interpretation of diagnostic testing (Chap 5 Hunink), with application to a case of neuropsychological testing (teacher's materials)
- Cognitive
in biases affecting clinical decisions and diagnostic reasoning (Chap 5).
Prerequisites
- Good numeracy skills, good comprehension skills of written english.
- Basic knowledge of probability calculus
- Basic knowledge of the fundamentals of neuropsychological testing and diagnosis.
Teaching methods
- Synchronous lectures wit Wooclap engagement, hands-on training to the building and analysis of computerized decision trees, homework
- Teaching activity will be in presence, unless there are specific reccommendations due the continuation of the COVID-19 emergency