MARCO CASAZZA | C.I. SCIENZE COMPORTAMENTALI E METODOLOGIA SCIENTIFICA 2

cod. 1060200002

C.I. SCIENZE COMPORTAMENTALI E METODOLOGIA SCIENTIFICA 2

	1060200002
	DIPARTIMENTO DI MEDICINA, CHIRURGIA E ODONTOIATRIA "SCUOLA MEDICA SALERNITANA"
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE A CICLO UNICO DI 6 ANNI
	ODONTOIATRIA E PROTESI DENTARIA
	2023/2024

PERCORSO COMUNE

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2023
	SECONDO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
1	C.I. SCIENZE COMPORTAMENTALI E METODOLOGIA SCIENTIFICA 2 - MOD. ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ
	MED/28	2	22	LEZIONE	CARATTERIZZANTE
2	C.I. SCIENZE COMPORTAMENTALI E METODOLOGIA SCIENTIFICA 2 - MOD. SOCIOLOGIA GENERALE
	SPS/07	1	11	LEZIONE	AFFINE/INTEGRATIVA
3	C.I. SCIENZE COMPORTAMENTALI E METODOLOGIA SCIENTIFICA 2 - MOD. STATISTICA MEDICA
	MED/01	4	44	LEZIONE	BASE

DOCENTI

	FABRIZIO BARONE3 T Curriculum
	MASSIMO PORZIO1 Curriculum
	GIUSEPPINA CERSOSIMO2 Curriculum
	MARCO CASAZZA3 Curriculum

	Obiettivi
	PER GLI STUDENTI DI MEDICINA E DI ODONTOIATRIA MODULO DI STATISTICA MEDICA: LO STUDENTE ACQUISIRÀ LA CONOSCENZA DELLE PRINCIPALI TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA DI INTERESSE PER IL CORSO DI LAUREA. IN PARTICOLARE ACQUISIRÀ CONOSCENZE DEI PRINCIPALI MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA, IN CONNESSIONE CON LE IPOTESI SU CUI TALI MODELLI E TEOREMI SONO FONDATI, COMPRENDENDONE, QUINDI, IN MODO CRITICO, ANCHE LIMITI DI VALIDITÀ ED APPLICABILITÀ IN CONTESTI REALI (CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE). LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI APPLICARE CORRETTAMENTE I MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA ALLA DESCRIZIONE QUALITATIVA E QUANTITATIVA DI CASI REALI ANCHE E, SOPRATTUTTO, NEI CONTESTI INTERDISCIPLINARI DI INTERESSE PER IL CORSO DI STUDI, MEDIANTE VERIFICA DELLE IPOTESI E CONDIZIONI SU CUI TALI MODELLI SONO FONDATI. LO STUDENTE SARÀ, INOLTRE, IN GRADO DI VALUTARE ANCHE LA QUALITÀ DEI RISULTATI ATTESI SIA IN RELAZIONE ALLE INTRINSECHE APPROSSIMAZIONI DEI MODELLI E TEOREMI STATISTICI ADOTTATI SIA IN RELAZIONE AGLI ERRORI DI MISURA (CONOSCENZE APPLICATE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE). LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI INTEGRARE LE CONOSCENZE NECESSARIE E GESTIRE LA COMPLESSITÀ DELLE INFORMAZIONI NELL’ACQUISIZIONE E NELL’APPLICAZIONE DELLE CONOSCENZE DI STATISTICA MEDICA, NONCHÉ DI FORMULARE GIUDIZI ED IPOTESI DI LAVORO, ANCHE SULLA BASE DI INFORMAZIONI LIMITATE O INCOMPLETE, E SUGLI EFFETTI E RESPONSABILITÀ LEGATE ALL’APPLICAZIONE PRATICA DELLE CONOSCENZE (AUTONOMIA DI GIUDIZIO). LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI ESPORRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA TRATTATE NEL CORSO CON PROPRIETÀ E SEMPLICITÀ DI LINGUAGGIO, FINALIZZATA ANCHE AD UNA CHIARA ED EFFICACE TRASMISSIONE DEI CONTENUTI E DEI RISULTATI IN CONTESTI INTERDISCIPLINARI, IN PRESENZA DI INTERLOCUTORI NON ESPERTI NEL SETTORE (COMUNICAZIONE). LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI AMPLIARE ED APPROFONDIRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA E LE SUE APPLICAZIONI INTERDISCIPLINARI IN MODO AUTONOMO (CAPACITÀ DI APPRENDERE). PER GLI STUDENTI DI MEDICINA MODULO DI INFORMATICA: LO STUDENTE COMPRENDERÀ I CONCETTI DI BASE DELL’INFORMATICA E DEI PRINCIPALI ELEMENTI DI ARCHITETTURA HARDWARE E SOFTWARE DEI CALCOLATORI E DELLE RETI DI CALCOLATORI. QUESTE COMPETENZE SONO NECESSARIE AL FINE DI COMPLETARE LA FORMAZIONE DI BASE DI UN FUTURO LAUREATO IN MEDICINA E CHIRURGIA. IN PARTICOLARE, ACQUISIRÀ LA CONOSCENZA DEI PRINCIPALI APPLICATIVI DI USO GENERALE, NONCHÉ DELLE FUNZIONI BASE ED AVANZATE DEL FOGLIO DI CALCOLO COME STRUMENTO PER L'ANALISI DEI DATI, SIA PER LA PROFESSIONE CLINICA SIA PER SCOPI DI RICERCA. AL TERMINE DEL CORSO, LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI COMPRENDERE IN MODO CRITICO I LIMITI DI VALIDITÀ ED APPLICABILITÀ DI TALI STRUMENTI INFORMATICI ANCHE IN CONTESTI REALI, VALUTANDO LE EVENTUALI ALTERNATIVE ESISTENTI. PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ: DIMOSTRARE ABILITA' NELLA COMPRENSIONE DI CONCETTI CLASSICI E AVANZATI DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITA’. CONOSCERE LE BASI DELLA EPIDEMIOLOGIA ED I METODI AD ESSA CORRELATI. ACQUISIRE ABILITÀ AD INTEGRARE LE CONOSCENZE EPIDEMIOLOGICHE CON QUELLE CLINICHE, A VALUTARNE LA COMPLESSITA' ED A FORMULARE GIUDIZI SULLA BASE DELLE INFORMAZIONI CORRETTAMENTE INTERPRETATE E VALUTATE. ACQUISIRE ABILITÀ A PREDISPORRE PIANI DI ODONTOIATRIA SOCIALE MODULO DI SOCIOLOGIA: IL CORSO INTENDE FAR ACQUISIRE AGLI STUDENTI LE CAPACITÀ PER LEGGERE UN ARTICOLO SCIENTIFICO, IMPOSTARE SCHEDE DI RILEVAZIONI E ANALISI AI FINI DELLA SCRITTURA DI UN PROPRIO LAVORO SCIENTIFICO E O DI RICERCA. MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ: GLI OBIETTIVI E GLI STRUMENTI DELL’ODONTOIATRIA DI SANITÀ PUBBLICA DEFINIZIONI E FINALITÀ DELL’ODONTOIATRIA PUBBLICA. L’ODONTOIATRIA PREVENTIVA LIVELLI DI PREVENZIONE L’EDUCAZIONE SANITARIA EPIDEMIOLOGIA. MISURE DI FREQUENZA DEGLI EVENTI SANITARI (PREVALENZA E INCIDENZA) LE MISURE DI ASSOCIAZIONE (RISCHIO RELATIVO E ODDS RATIO). STUDI EPIDEMIOLOGICI (DESCRITTIVI, TRASVERSALI, CASO-CONTROLLO, DI COORTE, SPERIMENTALI) L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA (CAMPIONAMENTO E QUESTIONARI). L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE PATOLOGIE GENETICHE DEL DISTRETTO OROMAXILLO-FACCIALE L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE MALATTIE RARE DEL DISTRETTO ORO-MAXILLO-FACCIALE. CENNI INTRODUTTIVI DI: EMBRIOLOGIA E ANATOMIA DEL CAVO ORALE, EMBRIOLOGIA ED ISTOLOGIA DEI TESSUTI DENTARI, ANATOMIA DENTO-PARODONTALE, ANATOMIA E FISIOLOGIA DEL CAVO ORALE, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI DECIDUI, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI PERMANENTI LA PERMUTA DEGLI ELEMENTI DENTARI. CENNI INTRODUTTIVI ALLA CARIE DENTARIA: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE. CENNI INTRODUTTIVI ALLA MALATTIA PARODONTALE: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE. IL SISTEMA CULTURALE: VALORI, LINGUAGGI E MODELLI INDIVIDUI, IDENTITÀ, RUOLI. EMOZIONE: RUOLO, ASPETTATIVA, PAURA, SCELTA. PREVENZIONE E TERAPIA ODONTOIATRICA SIGNIFICATI SOGGETTIVI E OGGETTIVI.

PER GLI STUDENTI DI MEDICINA E DI ODONTOIATRIA
MODULO DI STATISTICA MEDICA:
LO STUDENTE ACQUISIRÀ LA CONOSCENZA DELLE PRINCIPALI TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA DI INTERESSE PER IL CORSO DI LAUREA. IN PARTICOLARE ACQUISIRÀ CONOSCENZE DEI PRINCIPALI MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA, IN CONNESSIONE CON LE IPOTESI SU CUI TALI MODELLI E TEOREMI SONO FONDATI, COMPRENDENDONE, QUINDI, IN MODO CRITICO, ANCHE LIMITI DI VALIDITÀ ED APPLICABILITÀ IN CONTESTI REALI (CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE).
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI APPLICARE CORRETTAMENTE I MODELLI E TEOREMI DI STATISTICA MEDICA ALLA DESCRIZIONE QUALITATIVA E QUANTITATIVA DI CASI REALI ANCHE E, SOPRATTUTTO, NEI CONTESTI INTERDISCIPLINARI DI INTERESSE PER IL CORSO DI STUDI, MEDIANTE VERIFICA DELLE IPOTESI E CONDIZIONI SU CUI TALI MODELLI SONO FONDATI. LO STUDENTE SARÀ, INOLTRE, IN GRADO DI VALUTARE ANCHE LA QUALITÀ DEI RISULTATI ATTESI SIA IN RELAZIONE ALLE INTRINSECHE APPROSSIMAZIONI DEI MODELLI E TEOREMI STATISTICI ADOTTATI SIA IN RELAZIONE AGLI ERRORI DI MISURA (CONOSCENZE APPLICATE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE).
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI INTEGRARE LE CONOSCENZE NECESSARIE E GESTIRE LA COMPLESSITÀ DELLE INFORMAZIONI NELL’ACQUISIZIONE E NELL’APPLICAZIONE DELLE CONOSCENZE DI STATISTICA MEDICA, NONCHÉ DI FORMULARE GIUDIZI ED IPOTESI DI LAVORO, ANCHE SULLA BASE DI INFORMAZIONI LIMITATE O INCOMPLETE, E SUGLI EFFETTI E RESPONSABILITÀ LEGATE ALL’APPLICAZIONE PRATICA DELLE CONOSCENZE (AUTONOMIA DI GIUDIZIO).
LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI ESPORRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA TRATTATE NEL CORSO CON PROPRIETÀ E SEMPLICITÀ DI LINGUAGGIO, FINALIZZATA ANCHE AD UNA CHIARA ED EFFICACE TRASMISSIONE DEI CONTENUTI E DEI RISULTATI IN CONTESTI INTERDISCIPLINARI, IN PRESENZA DI INTERLOCUTORI NON ESPERTI NEL SETTORE (COMUNICAZIONE).
LO STUDENTE ACQUISIRÀ CAPACITÀ DI AMPLIARE ED APPROFONDIRE LE TEMATICHE DI STATISTICA MEDICA E INFORMATICA E LE SUE APPLICAZIONI INTERDISCIPLINARI IN MODO AUTONOMO (CAPACITÀ DI APPRENDERE).

PER GLI STUDENTI DI MEDICINA
MODULO DI INFORMATICA:
LO STUDENTE COMPRENDERÀ I CONCETTI DI BASE DELL’INFORMATICA E DEI PRINCIPALI ELEMENTI DI ARCHITETTURA HARDWARE E SOFTWARE DEI CALCOLATORI E DELLE RETI DI CALCOLATORI. QUESTE COMPETENZE SONO NECESSARIE AL FINE DI COMPLETARE LA FORMAZIONE DI BASE DI UN FUTURO LAUREATO IN MEDICINA E CHIRURGIA. IN PARTICOLARE, ACQUISIRÀ LA CONOSCENZA DEI PRINCIPALI APPLICATIVI DI USO GENERALE, NONCHÉ DELLE FUNZIONI BASE ED AVANZATE DEL FOGLIO DI CALCOLO COME STRUMENTO PER L'ANALISI DEI DATI, SIA PER LA PROFESSIONE CLINICA SIA PER SCOPI DI RICERCA.
AL TERMINE DEL CORSO, LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI COMPRENDERE IN MODO CRITICO I LIMITI DI VALIDITÀ ED APPLICABILITÀ DI TALI STRUMENTI INFORMATICI ANCHE IN CONTESTI REALI, VALUTANDO LE EVENTUALI ALTERNATIVE ESISTENTI.

PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA
MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ:
DIMOSTRARE ABILITA' NELLA COMPRENSIONE DI CONCETTI CLASSICI E AVANZATI DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITA’. CONOSCERE LE BASI DELLA EPIDEMIOLOGIA ED I METODI AD ESSA CORRELATI.
ACQUISIRE ABILITÀ AD INTEGRARE LE CONOSCENZE EPIDEMIOLOGICHE CON QUELLE CLINICHE, A VALUTARNE LA COMPLESSITA' ED A FORMULARE GIUDIZI SULLA BASE DELLE INFORMAZIONI CORRETTAMENTE INTERPRETATE E VALUTATE.
ACQUISIRE ABILITÀ A PREDISPORRE PIANI DI ODONTOIATRIA SOCIALE

MODULO DI SOCIOLOGIA:
IL CORSO INTENDE FAR ACQUISIRE AGLI STUDENTI LE CAPACITÀ PER LEGGERE UN ARTICOLO SCIENTIFICO, IMPOSTARE SCHEDE DI RILEVAZIONI E ANALISI AI FINI DELLA SCRITTURA DI UN PROPRIO LAVORO SCIENTIFICO E O DI RICERCA.

MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ:
GLI OBIETTIVI E GLI STRUMENTI DELL’ODONTOIATRIA DI SANITÀ PUBBLICA DEFINIZIONI E FINALITÀ DELL’ODONTOIATRIA PUBBLICA.
L’ODONTOIATRIA PREVENTIVA LIVELLI DI PREVENZIONE L’EDUCAZIONE SANITARIA EPIDEMIOLOGIA. MISURE DI FREQUENZA
DEGLI EVENTI SANITARI (PREVALENZA E INCIDENZA) LE MISURE DI ASSOCIAZIONE (RISCHIO RELATIVO E ODDS RATIO). STUDI EPIDEMIOLOGICI (DESCRITTIVI, TRASVERSALI, CASO-CONTROLLO, DI COORTE, SPERIMENTALI) L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA
(CAMPIONAMENTO E QUESTIONARI). L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE PATOLOGIE GENETICHE DEL DISTRETTO OROMAXILLO-FACCIALE L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE MALATTIE RARE DEL DISTRETTO ORO-MAXILLO-FACCIALE. CENNI
INTRODUTTIVI DI: EMBRIOLOGIA E ANATOMIA DEL CAVO ORALE, EMBRIOLOGIA ED ISTOLOGIA DEI TESSUTI DENTARI, ANATOMIA
DENTO-PARODONTALE, ANATOMIA E FISIOLOGIA DEL CAVO ORALE, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI DECIDUI, ANATOMIA
DEGLI ELEMENTI DENTARI PERMANENTI LA PERMUTA DEGLI ELEMENTI DENTARI. CENNI INTRODUTTIVI ALLA CARIE DENTARIA:
EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE. CENNI INTRODUTTIVI ALLA MALATTIA PARODONTALE: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE. IL
SISTEMA CULTURALE: VALORI, LINGUAGGI E MODELLI INDIVIDUI, IDENTITÀ, RUOLI. EMOZIONE: RUOLO, ASPETTATIVA, PAURA,
SCELTA. PREVENZIONE E TERAPIA ODONTOIATRICA SIGNIFICATI SOGGETTIVI E OGGETTIVI.

	Prerequisiti
	MODULO DI STATISTICA MEDICA:CONOSCENZE DI BASE DI MATEMATICA. PER IL CDLM IN ODONTOIATRIA E PROTESI DENTARIA: PROPEDEUTICITÀ E SBARRAMENTI COME DA ART 11 DEL REGOLAMENTO DIDATTICO PUBBLICATO

	Contenuti
	PER GLI STUDENTI DI MEDICINA E DI ODONTOIATRIA MODULO DI STATISTICA MEDICA PARTE COMUNE INTRODUZIONE ALLO STUDIO DELLA STATISTICA E DELLA PROBABILITÀ NEL LORO CONTESTO STORICO. UTILITÀ DELLE CONOSCENZE SULLA STATISTICA E PROBABILITÀ IN AMBITO CLINICO. PROBABILITÀ. DEFINIZIONI DI BASE (EVENTO E; NEGAZIONE O COMPLEMENTO; UNIONE, INTERSEZIONE ED IMPLICAZIONE; EVENTI INCOMPATIBILI ED EVENTI NECESSARI; PARTIZIONE). PROBABILITÀ SECONDO PASCAL, PROBABILITÀ DELL’EVENTO CONTRARIO. TEOREMA DELLA PROBABILITÀ TOTALE (EVENTI INCOMPATIBILI, EVENTI COMPATIBILI ED EVENTI COMPLEMENTARI). PROBABILITÀ COMPOSTA. EVENTI DIPENDENTI ED INDIPENDENTI. DIAGRAMMI AD ALBERO E CALCOLO DELLA PROBABILITÀ SUI DIAGRAMMI AD ALBERO. INDIPENDENZA (DE MOIVRE) E TEOREMI DELLA PROBABILITÀ COMPOSTA (PER EVENTI INDIPENDENTI ED EVENTI DIPENDENTI). PROBABILITÀ SECONDO LA DEFINIZIONE FREQUENTISTA. LEGGE EMPIRICA DEL CASO. PROBABILITÀ SECONDO L’IMPOSTAZIONE ASSIOMATICA DI KOLMOGOROV, ASSIOMI DELLA PROBABILITÀ. TEOREMA DI BAYES. CALCOLO COMBINATORIO: DISPOSIZIONI, PERMUTAZIONI E COMBINAZIONI. TEORIA DELLA MISURA. VARIABILE CASUALE E DETERMINISTICA. MISURAZIONE E VALORE VERO. SCALE DI MISURAZIONE. CARATTERISTICHE DEGLI STRUMENTI DI MISURA: PRECISIONE; ACCURATEZZA; SENSIBILITÀ; RISOLUZIONE. DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ: FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE CUMULATIVA; FUNZIONE DI DENSITÀ DISCRETA E SUE PROPRIETÀ; FUNZIONE DI DENSITÀ DI PROBABILITÀ E SUE PROPRIETÀ; MEDIA, VARIANZA E DEVIAZIONE STANDARD; DISUGUAGLIANZA DI CHEBYSHEV; DISTRIBUZIONE DISCRETA, BINOMIALE, IPERGEOMETRICA, DI POISSON, CONTINUA, GAUSSIANA; PROPRIETÀ DELLA DISTRIBUZIONE GAUSSIANA; DISTRIBUZIONE NORMALE STANDARDIZZATA; USO DELLE TAVOLE E PROPRIETÀ MATEMATICHE UTILI PER IL LORO USO; DISTRIBUZIONE CHI QUADRO, F DI FISHER, T DI STUDENT. ERRORI: ASSOLUTO E RELATIVO; VALORE MEDIO E VALORE VERO; ACCURATEZZA E PRECISIONE; DEVIAZIONI E SCARTI; DEVIAZIONE MEDIA E DEVIAZIONE MEDIA PERCENTUALE; LIMITI DI ATTENDIBILITÀ; VARIANZA E DEVIAZIONE STANDARD; INDICI DI FORMA (ASIMMETRIA E CURTOSI). TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE. INTERVALLI DI CONFIDENZA. TIPI DI ASSOCIAZIONE (CAUSALE; SPURIA; NON CAUSALE). CRITERI DI CAUSALITÀ (CONSISTENZA, FORZA, SPECIFICITÀ, TEMPORALITÀ, COERENZA). SENSIBILITÀ, SPECIFICITÀ, FALSI POSITIVI E FALSI NEGATIVI. PREDITTIVITÀ POSITIVA E NEGATIVA. STIMA DI SENSITIVITÀ E SPECIFICITÀ. INTRODUZIONE ALLA STATISTICA INFERENZIALE. INTERVALLI DI CONFIDENZA: MEDIA CAMPIONARIA NOTA (CAMPIONI GRANDI, VARIANZA IGNOTA E CAMPIONE PICCOLO; DIFFERENZA TRA MEDIE, NOTE LE VARIANZE DELLE POPOLAZIONI E CAMPIONE GRANDE OPPURE NEL CASO DI VARIANZE IGNOTE); INTERVALLI DI CONFIDENZA PER LA VARIANZA DI UNA POPOLAZIONE; STIMA DELLA MEDIA DI POPOLAZIONE NON NORMALE (CASO DI POPOLAZIONE BERNOULLIANA); INTERVALLO DI CONFIDENZA NEL CASO DI DIFFERENZA TRA PROPORZIONI. TEST DI IPOTESI: VERIFICA DELLE IPOTESI; TIPI DI ERRORE (PRIMO E SECONDO TIPO); LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ E POTENZA DI UN TEST; P-VALUE; TEST DI IPOTESI BASATO SULLA VERIFICA SULLA MEDIA (N GRANDE O DISTRIBUZIONE GAUSSIANA DI PARAMETRO CON VARIANZA NOTA; N PICCOLO E VARIANZA IGNOTA; VALORI TIPICI DEL VALORE CRITICO); VERIFICA SULLA FORMA DELLA DISTRIBUZIONE (TEST CHI QUADRO DI ADATTAMENTO); TEST DI IPOTESI SULLA PROPORZIONE; TEST DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE (DISTRIBUZIONI NORMALI CON VARIANZE NOTE; VARIANZE IGNOTE); TEST T PER DATI APPAIATI; TEST DI UGUAGLIANZA FRA PROPORZIONI; TEST CHI QUADRO DI INDIPENDENZA E TABELLE DI CONTINGENZA; GRADO DI ASSOCIAZIONE; ODDS RATIO E RISK RATIO E INTERVALLI DI CONFIDENZA PER ODDS RATIO E RISK RATIO (SIGNIFICATIVITÀ DELL’ASSOCIAZIONE). ANALISI DELLA VARIANZA (ANOVA): PRINCIPI GENERALI; MODELLO ANOVA E ASSUNZIONI SUL MODELLO; OMOSCHEDASTICITÀ DI VARIABILI ALEATORIE; DEVIANZA (VERIFICA TRA GRUPPI) E VARIAZIONE RESIDUA ENTRO I GRUPPI; PROCEDIMENTO BASE ED ALTERNATIVO PER ANOVA; CONFRONTI POST HOC; CONFRONTI ORTOGONALI E PROCEDIMENTO; PROVE RIPETUTE; MATRICE DEI DATI; MODELLO A PIÙ FATTORI; CALCOLO CON ESPERIMENTO 2 × 2; DEVIANZA SCOMPOSTA TRA GRUPPI; CONFRONTI; FATTORI INTERAGENTI E NON INTERAGENTI (RAPPRESENTAZIONE GRAFICA). PER GLI STUDENTI DI MEDICINA IN AGGIUNTA AI PRECEDENTI ARGOMENTI COMUNI DEL MODULO DI STATISTICA MEDICA INTRODUZIONE ALLA EVIDENCE BASED MEDICINE: IL CICLO DELLA EBM, LA DOMANDA CLINICA (TIPI DI DOMANDA CLINICA; CRITERIO FINER; CRITERIO PICO); GERARCHIA DELL’EVIDENCE. TIPI DI STUDIO (SERIE DI CASI, STUDI SEZIONALI, COORTE, CASO-CONTROLLO, TRIAL CLINICI). CRITERI DI INCLUSIONE E DI ESCLUSIONE. DEFINIZIONI DI BASE: TIPI DI EVENTO (EQUIPROBABILI, ESAUSTIVI, ELEMENTARE E COMPOSTO, INDIPENDENTE E DIPENDENTE, COMPLEMENTARE). POPOLAZIONE, CAMPIONE, UNITÀ DI ANALISI, VARIABILE E DATO, PARAMETRO E STIMATORE. CRITERI DI VALUTAZIONE DI ASSOCIAZIONE E CASUALITÀ IN MEDICINA. ERRORE SISTEMATICO ED ERRORE CASUALE. INCERTEZZE EPISTEMICHE E LORO TIPOLOGIA, FONTI DI INCERTEZZA EPISTEMICA. INCERTEZZE ALEATORIE E LORO NATURA. GESTIONE DELLE INCERTEZZE NELLA RICERCA MEDICA. RELAZIONI TRA VARIABILI. RELAZIONE NOTA E NON NOTA. METODO DEI MINIMI QUADRATI, RELAZIONE LINEARE E CALCOLO DEI PARAMETRI, INTERVALLO DI CONFIDENZA SUL COEFFICIENTE ANGOLARE E SULLA PREDIZIONE. COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE E TEST DI IPOTESI SU COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE LINEARE. REGRESSIONE LINEARE ED ANOVA. FUNZIONI ESPONENZIALI. LINEARIZZAZIONE. FUNZIONE LINEARE NEI PARAMETRI E FUNZIONI NON LINEARI. MINIMI LOCALI E GLOBALI. MODELLO DI AZIONE DI UN FARMACO. INTRODUZIONE ALLA STATISTICA MULTIVARIATA. MATRICE DEI DATI. INDICI STATISTICI. ANALISI DI CORRELAZIONE E MATRICE DI CORRELAZIONE. MISURA DI DISTANZA. REGRESSIONE MULTIPLA. ANALISI DEI RESIDUI. DISEGNO SPERIMENTALE E CAMPIONAMENTO. PIANIFICAZIONE DI UNA RICERCA. VALIDITÀ. DISEGNO SPERIMENTALE E CAMPIONAMENTO. VARIABILI DI CONFONDIMENTO ED ARTEFATTI. RIDURRE LA DISTORSIONE. METODI PROBABILISTICI E NON PROBABILISTICI DI CAMPIONAMENTO. SCELTA DEL CAMPIONAMENTO E DELLA DIMENSIONE CAMPIONARIA. PIANIFICARE LA PRECISIONE. POTENZA DI UN TEST DI IPOTESI, INTERPRETAZIONE E PIANIFICAZIONE CAMPIONARIA DI UN TEST. SIGNIFICATIVITÀ STATISTICA E RILEVANZA CLINICA. STATISTICA ED EPIDEMIOLOGIA. INTRODUZIONE ALLA EPIDEMIOLOGIA E BRANCHE DELL’EPIDEMIOLOGIA. TIPOLOGIE DI STUDIO (OSSERVAZIONALI, SPERIMENTALI, TEORICI). LE FONTI DI DATI. STORIA NATURALE E DETERMINANTI DI UNA MALATTIA. CRITERI DI CAUSALITÀ. MISURE ASSOLUTE E RELATIVE IN EPIDEMIOLOGIA (FREQUENZA, TASSI, RAPPORTI, PROPORZIONI). FREQUENZA ASSOLUTA E RELATIVA. TASSI (TASSO GREZZO, SPECIFICO, PROPORZIONALE, STANDARDIZZATO). RAPPORTI, TASSI DI MORBOSITÀ. PREVALENZA ED INCIDENZA E LORO RELAZIONE. ATTACK RATE. MORTALITÀ E LETALITÀ. VALUTAZIONE DEL RISCHIO. GLI STUDI SPERIMENTALI. META-ANALISI. MODULO DI INFORMATICA (ING-INF/06) 2 CFU UNITÀ DIDATTICA 1 – INFORMATICA (DEFINIZIONI E CENNI DI TEORIA): CONCETTI DI INFORMATICA DI BASE E SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI; DATI E INFORMAZIONI; ALGORITMI ED ESECUTORI; ARCHITETTURA DI VON NEUMANN; LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE E TRADUTTORI; PROGRAMMI E PROCESSI; RAPPRESENTAZIONE DELLE INFORMAZIONI; CODIFICA DI DATI E ISTRUZIONI NEI CALCOLATORI DIGITALI (RAPPRESENTAZIONE BINARIA DELL'INFORMAZIONE); SEGNALI ED IMMAGINI DIGITALI. UNITÀ DIDATTICA 2 – HARDWARE & SOFTWARE: TIPOLOGIE DI CALCOLATORI; ARCHITETTURA ED ORGANIZZAZIONE DEI CALCOLATORI; SISTEMA OPERATIVO E SOFTWARE DI BASE. UNITÀ DIDATTICA 3 – APPLICATIVI PER L’ANALISI DI DATI: RICHIAMI DI BIOSTATISTICA; CONCETTI DI BASE DELLE TECNICHE PER L’APPRENDIMENTO AUTOMATICO; UTILIZZO DEL FOGLIO DI CALCOLO ELETTRONICO PER LA STATISTICA DESCRITTIVA ED INFERENZIALE; INTRODUZIONE ALL'APPLICATIVO MICROSOFT EXCEL (CELLE, RIFERIMENTI, FUNZIONI DI BASE E AVANZATE); RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE IN MICROSOFT EXCEL (DIAGRAMMI A BARRE E A TORTA, DIAGRAMMI DI DISPERSIONE, DIAGRAMMI A SCATOLA, DIAGRAMMI A BOLLE); RAGGRUPPAMENTO DATI E TABELLE PIVOT; ESERCITAZIONI SU APPLICAZIONI PRATICHE IN BIOMEDICINA. UNITÀ DIDATTICA 4 – RETI DI CALCOLATORI: ARCHITETTURE E PROTOCOLLI DI COMUNICAZIONE; INTERNET; MODELLO ISO/OSI E STACK PROTOCOLLARE TCP/IP; WORLD WIDE WEB; POSTA ELETTRONICA; MOTORI DI RICERCA; RICERCHE BIBLIOGRAFICHE IN BIOMEDICINA (PUBMED); CENNI DI SICUREZZA INFORMATICA. UNITÀ DIDATTICA 5 – SISTEMI INFORMATIVI SANITARI: GESTIONE ED INTERROGAZIONE DELLE BASI DI DATI; SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI E SANITARI. UNITÀ DIDATTICA 6 (APPROFONDIMENTO) – APPLICAZIONI IN SANITÀ DIGITALE: MEDICINA DIGITALE E INFORMATICA BIOMEDICALE; SENSORI E DISPOSITIVI INDOSSABILI PER E-HEALTH; CENNI DI BIONFORMATICA E MEDICAL IMAGING; FLUSSI INFORMATIVI E STANDARD NEI SISTEMI INFORMATIVI SANITARI; LO STANDARD DICOM PER LE IMMAGINI MEDICALI. PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITA’: GLI OBIETTIVI E GLI STRUMENTI DELL’ODONTOIATRIA DI SANITA PUBBLICA, DEFINIZIONI E FINALITA DELL’ODONTOIATRIA PUBBLICA, L’ODONTOIATRIA PREVENTIVA, LIVELLI DI PREVENZIONE, L’EDUCAZIONE SANITARIA. EPIDEMIOLOGIA. MISURE DI FREQUENZA DEGLI EVENTI SANITARI (PREVALENZA E INCIDENZA), LE MISURE DI ASSOCIAZIONE (RISCHIO RELATIVO E ODDS RATIO), STUDI EPIDEMIOLOGICI (DESCRITTIVI, TRASVERSALI, CASO-CONTROLLO, DI COORTE, SPERIMENTALI), L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA (CAMPIONAMENTO E QUESTIONARI), L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE PATOLOGIE GENETICHE DEL DISTRETTO ORO-MAXILLO FACCIALE, L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE MALATTIE RARE DEL DISTRETTO ORO-MAXILLO-FACCIALE CENNI INTRODUTTIVI DI: EMBRIOLOGIA E ANATOMIA DEL CAVO ORALE, EMBRIOLOGIA ED ISTOLOGIA DEI TESSUTI DENTARI, ANATOMIA DENTO-PARODONTALE, ANATOMIA E FISIOLOGIA DEL CAVO ORALE, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI DECIDUI, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI PERMANENTI LA PERMUTA DEGLI ELEMENTI DENTARI CENNI INTRODUTTIVI ALLA CARIE DENTARIA: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE CENNI INTRODUTTIVI ALLA MALATTIA PARODONTALE: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE MODULO DI SOCIOLOGIA SIGNIFICATO E FASI DEL PROCESSO DI RICERCA, DISEGNO DELLA RICERCA, FORMULAZIONE DELL’IPOTESI DI RICERCA, STRUMENTI QUALITATIVI E QUANTITATIVI, SPIEGAZIONE, INTERPRETAZIONE, ELABORAZIONE E GESTIONE DEL DATO.

Contenuti

PER GLI STUDENTI DI MEDICINA E DI ODONTOIATRIA

MODULO DI STATISTICA MEDICA
PARTE COMUNE
INTRODUZIONE ALLO STUDIO DELLA STATISTICA E DELLA PROBABILITÀ NEL LORO CONTESTO STORICO. UTILITÀ DELLE CONOSCENZE SULLA STATISTICA E PROBABILITÀ IN AMBITO CLINICO.

PROBABILITÀ. DEFINIZIONI DI BASE (EVENTO E; NEGAZIONE O COMPLEMENTO; UNIONE, INTERSEZIONE ED IMPLICAZIONE; EVENTI INCOMPATIBILI ED EVENTI NECESSARI; PARTIZIONE). PROBABILITÀ SECONDO PASCAL, PROBABILITÀ DELL’EVENTO CONTRARIO. TEOREMA DELLA PROBABILITÀ TOTALE (EVENTI INCOMPATIBILI, EVENTI COMPATIBILI ED EVENTI COMPLEMENTARI). PROBABILITÀ COMPOSTA. EVENTI DIPENDENTI ED INDIPENDENTI. DIAGRAMMI AD ALBERO E CALCOLO DELLA PROBABILITÀ SUI DIAGRAMMI AD ALBERO. INDIPENDENZA (DE MOIVRE) E TEOREMI DELLA PROBABILITÀ COMPOSTA (PER EVENTI INDIPENDENTI ED EVENTI DIPENDENTI). PROBABILITÀ SECONDO LA DEFINIZIONE FREQUENTISTA. LEGGE EMPIRICA DEL CASO. PROBABILITÀ SECONDO L’IMPOSTAZIONE ASSIOMATICA DI KOLMOGOROV, ASSIOMI DELLA PROBABILITÀ. TEOREMA DI BAYES. CALCOLO COMBINATORIO: DISPOSIZIONI, PERMUTAZIONI E COMBINAZIONI.

TEORIA DELLA MISURA. VARIABILE CASUALE E DETERMINISTICA. MISURAZIONE E VALORE VERO. SCALE DI MISURAZIONE. CARATTERISTICHE DEGLI STRUMENTI DI MISURA: PRECISIONE; ACCURATEZZA; SENSIBILITÀ; RISOLUZIONE. DISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ: FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE CUMULATIVA; FUNZIONE DI DENSITÀ DISCRETA E SUE PROPRIETÀ; FUNZIONE DI DENSITÀ DI PROBABILITÀ E SUE PROPRIETÀ; MEDIA, VARIANZA E DEVIAZIONE STANDARD; DISUGUAGLIANZA DI CHEBYSHEV; DISTRIBUZIONE DISCRETA, BINOMIALE, IPERGEOMETRICA, DI POISSON, CONTINUA, GAUSSIANA; PROPRIETÀ DELLA DISTRIBUZIONE GAUSSIANA; DISTRIBUZIONE NORMALE STANDARDIZZATA; USO DELLE TAVOLE E PROPRIETÀ MATEMATICHE UTILI PER IL LORO USO; DISTRIBUZIONE CHI QUADRO, F DI FISHER, T DI STUDENT. ERRORI: ASSOLUTO E RELATIVO; VALORE MEDIO E VALORE VERO; ACCURATEZZA E PRECISIONE; DEVIAZIONI E SCARTI; DEVIAZIONE MEDIA E DEVIAZIONE MEDIA PERCENTUALE; LIMITI DI ATTENDIBILITÀ; VARIANZA E DEVIAZIONE STANDARD; INDICI DI FORMA (ASIMMETRIA E CURTOSI).

TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE. INTERVALLI DI CONFIDENZA. TIPI DI ASSOCIAZIONE (CAUSALE; SPURIA; NON CAUSALE). CRITERI DI CAUSALITÀ (CONSISTENZA, FORZA, SPECIFICITÀ, TEMPORALITÀ, COERENZA). SENSIBILITÀ, SPECIFICITÀ, FALSI POSITIVI E FALSI NEGATIVI. PREDITTIVITÀ POSITIVA E NEGATIVA. STIMA DI SENSITIVITÀ E SPECIFICITÀ.

INTRODUZIONE ALLA STATISTICA INFERENZIALE. INTERVALLI DI CONFIDENZA: MEDIA CAMPIONARIA NOTA (CAMPIONI GRANDI, VARIANZA IGNOTA E CAMPIONE PICCOLO; DIFFERENZA TRA MEDIE, NOTE LE VARIANZE DELLE POPOLAZIONI E CAMPIONE GRANDE OPPURE NEL CASO DI VARIANZE IGNOTE); INTERVALLI DI CONFIDENZA PER LA VARIANZA DI UNA POPOLAZIONE; STIMA DELLA MEDIA DI POPOLAZIONE NON NORMALE (CASO DI POPOLAZIONE BERNOULLIANA); INTERVALLO DI CONFIDENZA NEL CASO DI DIFFERENZA TRA PROPORZIONI. TEST DI IPOTESI: VERIFICA DELLE IPOTESI; TIPI DI ERRORE (PRIMO E SECONDO TIPO); LIVELLO DI SIGNIFICATIVITÀ E POTENZA DI UN TEST; P-VALUE; TEST DI IPOTESI BASATO SULLA VERIFICA SULLA MEDIA (N GRANDE O DISTRIBUZIONE GAUSSIANA DI PARAMETRO CON VARIANZA NOTA; N PICCOLO E VARIANZA IGNOTA; VALORI TIPICI DEL VALORE CRITICO); VERIFICA SULLA FORMA DELLA DISTRIBUZIONE (TEST CHI QUADRO DI ADATTAMENTO); TEST DI IPOTESI SULLA PROPORZIONE; TEST DI IPOTESI SULLA DIFFERENZA TRA DUE MEDIE (DISTRIBUZIONI NORMALI CON VARIANZE NOTE; VARIANZE IGNOTE); TEST T PER DATI APPAIATI; TEST DI UGUAGLIANZA FRA PROPORZIONI; TEST CHI QUADRO DI INDIPENDENZA E TABELLE DI CONTINGENZA; GRADO DI ASSOCIAZIONE; ODDS RATIO E RISK RATIO E INTERVALLI DI CONFIDENZA PER ODDS RATIO E RISK RATIO (SIGNIFICATIVITÀ DELL’ASSOCIAZIONE). ANALISI DELLA VARIANZA (ANOVA): PRINCIPI GENERALI; MODELLO ANOVA E ASSUNZIONI SUL MODELLO; OMOSCHEDASTICITÀ DI VARIABILI ALEATORIE; DEVIANZA (VERIFICA TRA GRUPPI) E VARIAZIONE RESIDUA ENTRO I GRUPPI; PROCEDIMENTO BASE ED ALTERNATIVO PER ANOVA; CONFRONTI POST HOC; CONFRONTI ORTOGONALI E PROCEDIMENTO; PROVE RIPETUTE; MATRICE DEI DATI; MODELLO A PIÙ FATTORI; CALCOLO CON ESPERIMENTO 2 × 2; DEVIANZA SCOMPOSTA TRA GRUPPI; CONFRONTI; FATTORI INTERAGENTI E NON INTERAGENTI (RAPPRESENTAZIONE GRAFICA).

PER GLI STUDENTI DI MEDICINA
IN AGGIUNTA AI PRECEDENTI ARGOMENTI COMUNI DEL MODULO DI STATISTICA MEDICA

INTRODUZIONE ALLA EVIDENCE BASED MEDICINE: IL CICLO DELLA EBM, LA DOMANDA CLINICA (TIPI DI DOMANDA CLINICA; CRITERIO FINER; CRITERIO PICO); GERARCHIA DELL’EVIDENCE. TIPI DI STUDIO (SERIE DI CASI, STUDI SEZIONALI, COORTE, CASO-CONTROLLO, TRIAL CLINICI). CRITERI DI INCLUSIONE E DI ESCLUSIONE.
DEFINIZIONI DI BASE: TIPI DI EVENTO (EQUIPROBABILI, ESAUSTIVI, ELEMENTARE E COMPOSTO, INDIPENDENTE E DIPENDENTE, COMPLEMENTARE). POPOLAZIONE, CAMPIONE, UNITÀ DI ANALISI, VARIABILE E DATO, PARAMETRO E STIMATORE. CRITERI DI VALUTAZIONE DI ASSOCIAZIONE E CASUALITÀ IN MEDICINA.
ERRORE SISTEMATICO ED ERRORE CASUALE. INCERTEZZE EPISTEMICHE E LORO TIPOLOGIA, FONTI DI INCERTEZZA EPISTEMICA. INCERTEZZE ALEATORIE E LORO NATURA. GESTIONE DELLE INCERTEZZE NELLA RICERCA MEDICA.

RELAZIONI TRA VARIABILI. RELAZIONE NOTA E NON NOTA. METODO DEI MINIMI QUADRATI, RELAZIONE LINEARE E CALCOLO DEI PARAMETRI, INTERVALLO DI CONFIDENZA SUL COEFFICIENTE ANGOLARE E SULLA PREDIZIONE. COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE E TEST DI IPOTESI SU COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE LINEARE. REGRESSIONE LINEARE ED ANOVA. FUNZIONI ESPONENZIALI. LINEARIZZAZIONE. FUNZIONE LINEARE NEI PARAMETRI E FUNZIONI NON LINEARI. MINIMI LOCALI E GLOBALI. MODELLO DI AZIONE DI UN FARMACO. INTRODUZIONE ALLA STATISTICA MULTIVARIATA. MATRICE DEI DATI. INDICI STATISTICI. ANALISI DI CORRELAZIONE E MATRICE DI CORRELAZIONE. MISURA DI DISTANZA. REGRESSIONE MULTIPLA. ANALISI DEI RESIDUI.

DISEGNO SPERIMENTALE E CAMPIONAMENTO. PIANIFICAZIONE DI UNA RICERCA. VALIDITÀ. DISEGNO SPERIMENTALE E CAMPIONAMENTO. VARIABILI DI CONFONDIMENTO ED ARTEFATTI. RIDURRE LA DISTORSIONE. METODI PROBABILISTICI E NON PROBABILISTICI DI CAMPIONAMENTO. SCELTA DEL CAMPIONAMENTO E DELLA DIMENSIONE CAMPIONARIA. PIANIFICARE LA PRECISIONE. POTENZA DI UN TEST DI IPOTESI, INTERPRETAZIONE E PIANIFICAZIONE CAMPIONARIA DI UN TEST. SIGNIFICATIVITÀ STATISTICA E RILEVANZA CLINICA.

STATISTICA ED EPIDEMIOLOGIA. INTRODUZIONE ALLA EPIDEMIOLOGIA E BRANCHE DELL’EPIDEMIOLOGIA. TIPOLOGIE DI STUDIO (OSSERVAZIONALI, SPERIMENTALI, TEORICI). LE FONTI DI DATI. STORIA NATURALE E DETERMINANTI DI UNA MALATTIA. CRITERI DI CAUSALITÀ. MISURE ASSOLUTE E RELATIVE IN EPIDEMIOLOGIA (FREQUENZA, TASSI, RAPPORTI, PROPORZIONI). FREQUENZA ASSOLUTA E RELATIVA. TASSI (TASSO GREZZO, SPECIFICO, PROPORZIONALE, STANDARDIZZATO). RAPPORTI, TASSI DI MORBOSITÀ. PREVALENZA ED INCIDENZA E LORO RELAZIONE. ATTACK RATE. MORTALITÀ E LETALITÀ. VALUTAZIONE DEL RISCHIO. GLI STUDI SPERIMENTALI. META-ANALISI.

MODULO DI INFORMATICA (ING-INF/06) 2 CFU
UNITÀ DIDATTICA 1 – INFORMATICA (DEFINIZIONI E CENNI DI TEORIA): CONCETTI DI INFORMATICA DI BASE E SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI; DATI E INFORMAZIONI; ALGORITMI ED ESECUTORI; ARCHITETTURA DI VON NEUMANN; LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE E TRADUTTORI; PROGRAMMI E PROCESSI; RAPPRESENTAZIONE DELLE INFORMAZIONI; CODIFICA DI DATI E ISTRUZIONI NEI CALCOLATORI DIGITALI (RAPPRESENTAZIONE BINARIA DELL'INFORMAZIONE); SEGNALI ED IMMAGINI DIGITALI.

UNITÀ DIDATTICA 2 – HARDWARE & SOFTWARE: TIPOLOGIE DI CALCOLATORI; ARCHITETTURA ED ORGANIZZAZIONE DEI CALCOLATORI; SISTEMA OPERATIVO E SOFTWARE DI BASE.

UNITÀ DIDATTICA 3 – APPLICATIVI PER L’ANALISI DI DATI: RICHIAMI DI BIOSTATISTICA; CONCETTI DI BASE DELLE TECNICHE PER L’APPRENDIMENTO AUTOMATICO; UTILIZZO DEL FOGLIO DI CALCOLO ELETTRONICO PER LA STATISTICA DESCRITTIVA ED INFERENZIALE; INTRODUZIONE ALL'APPLICATIVO MICROSOFT EXCEL (CELLE, RIFERIMENTI, FUNZIONI DI BASE E AVANZATE); RAPPRESENTAZIONI GRAFICHE IN MICROSOFT EXCEL (DIAGRAMMI A BARRE E A TORTA, DIAGRAMMI DI DISPERSIONE, DIAGRAMMI A SCATOLA, DIAGRAMMI A BOLLE); RAGGRUPPAMENTO DATI E TABELLE PIVOT; ESERCITAZIONI SU APPLICAZIONI PRATICHE IN BIOMEDICINA.

UNITÀ DIDATTICA 4 – RETI DI CALCOLATORI: ARCHITETTURE E PROTOCOLLI DI COMUNICAZIONE; INTERNET; MODELLO ISO/OSI E STACK PROTOCOLLARE TCP/IP; WORLD WIDE WEB; POSTA ELETTRONICA; MOTORI DI RICERCA; RICERCHE BIBLIOGRAFICHE IN BIOMEDICINA (PUBMED); CENNI DI SICUREZZA INFORMATICA.

UNITÀ DIDATTICA 5 – SISTEMI INFORMATIVI SANITARI: GESTIONE ED INTERROGAZIONE DELLE BASI DI DATI; SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI E SANITARI.

UNITÀ DIDATTICA 6 (APPROFONDIMENTO) – APPLICAZIONI IN SANITÀ DIGITALE: MEDICINA DIGITALE E INFORMATICA BIOMEDICALE; SENSORI E DISPOSITIVI INDOSSABILI PER E-HEALTH; CENNI DI BIONFORMATICA E MEDICAL IMAGING; FLUSSI INFORMATIVI E STANDARD NEI SISTEMI INFORMATIVI SANITARI; LO STANDARD DICOM PER LE IMMAGINI MEDICALI.

PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA
MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITA’:
GLI OBIETTIVI E GLI STRUMENTI DELL’ODONTOIATRIA DI SANITA PUBBLICA, DEFINIZIONI E FINALITA DELL’ODONTOIATRIA PUBBLICA, L’ODONTOIATRIA PREVENTIVA, LIVELLI DI PREVENZIONE, L’EDUCAZIONE SANITARIA.
EPIDEMIOLOGIA. MISURE DI FREQUENZA DEGLI EVENTI SANITARI (PREVALENZA E INCIDENZA), LE MISURE DI ASSOCIAZIONE (RISCHIO RELATIVO E ODDS RATIO), STUDI EPIDEMIOLOGICI (DESCRITTIVI, TRASVERSALI, CASO-CONTROLLO, DI COORTE, SPERIMENTALI), L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA (CAMPIONAMENTO E QUESTIONARI), L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE PATOLOGIE GENETICHE DEL DISTRETTO ORO-MAXILLO FACCIALE, L’INDAGINE EPIDEMIOLOGICA NELLE MALATTIE RARE DEL DISTRETTO ORO-MAXILLO-FACCIALE
CENNI INTRODUTTIVI DI: EMBRIOLOGIA E ANATOMIA DEL CAVO ORALE, EMBRIOLOGIA ED ISTOLOGIA DEI TESSUTI DENTARI, ANATOMIA DENTO-PARODONTALE, ANATOMIA E FISIOLOGIA DEL CAVO ORALE, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI DECIDUI, ANATOMIA DEGLI ELEMENTI DENTARI PERMANENTI
LA PERMUTA DEGLI ELEMENTI DENTARI
CENNI INTRODUTTIVI ALLA CARIE DENTARIA: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE
CENNI INTRODUTTIVI ALLA MALATTIA PARODONTALE: EPIDEMIOLOGIA E PREVENZIONE
MODULO DI SOCIOLOGIA
SIGNIFICATO E FASI DEL PROCESSO DI RICERCA, DISEGNO DELLA RICERCA, FORMULAZIONE DELL’IPOTESI DI RICERCA, STRUMENTI QUALITATIVI E QUANTITATIVI, SPIEGAZIONE, INTERPRETAZIONE, ELABORAZIONE E GESTIONE DEL DATO.

	Metodi Didattici
	LEZIONI FRONTALI (ADF) ED ESERCITAZIONI (ADI)

	Verifica dell'apprendimento
	ESAME SCRITTO E/O ORALE. PER GLI STUDENTI DI MEDICINA L’ESAME SARÀ SUDDIVISO IN TRE PARTI. LE PRIME DUE PARTI, FINALIZZATE ALLA VALUTAZIONE DELL’APPRENDIMENTO RELATIVAMENTE AL MODULO DI INFORMATICA, SARANNO COSTITUITE DA UN COMPITO PROGETTUALE, DA SVOLGERE SULLA BASE DI TRACCE SEPARATE SOMMINISTRATE DAL DOCENTE, E DA UNA PROVA SCRITTA, CHE VERTERÀ SU TUTTE LE UNITÀ DIDATTICHE DEL MODULO DI INFORMATICA. LA PROVA ORALE SARÀ FINALIZZATA A CONFERMARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA E ACCERTARE LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE RAGGIUNTI DALLO STUDENTE SUI CONTENUTI TEORICI E METODOLOGICI INDICATI NEL PROGRAMMA DEL CORSO, INCLUDENDO SIA ARGOMENTI DI STATISTICA MEDICA SIA DI INFORMATICA. PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA LA PROVA DI ESAME SARÀ SCRITTA E/O ORALE. LA PROVA D’ESAME SARÀ FINALIZZATA A CONFERMARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA E ACCERTARE LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE RAGGIUNTI DALLO STUDENTE SUI CONTENUTI TEORICI E METODOLOGICI INDICATI NEL PROGRAMMA DEL CORSO. PER TUTTI GLI STUDENTI, LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI AVERE APPRESO I PRINCIPI FONDAMENTALI DELLE DIVERSE DISCIPLINE NONCHÉ LA CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE DELL’ALLIEVO CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO E ORGANIZZAZIONE AUTONOMA DELL'ESPOSIZIONE SUGLI STESSI ARGOMENTI A CONTENUTO TEORICO. IL VOTO, ESPRESSO IN TRENTESIMI CON EVENTUALE LODE, DIPENDERÀ DALLA MATURITÀ ACQUISITA SUI CONTENUTI DEL CORSO INTEGRATO. AI FINI DELL’ATTRIBUZIONE DELLA LODE, SI TERRÀ CONTO, IN MANIERA COLLEGIALE, DELLA QUALITÀ DELL’ESPOSIZIONE, IN TERMINI DI UTILIZZO DI LINGUAGGIO SCIENTIFICO APPROPRIATO E DELL’AUTONOMIA DI GIUDIZIO DIMOSTRATA.

Verifica dell'apprendimento

ESAME SCRITTO E/O ORALE.

PER GLI STUDENTI DI MEDICINA L’ESAME SARÀ SUDDIVISO IN TRE PARTI. LE PRIME DUE PARTI, FINALIZZATE ALLA VALUTAZIONE DELL’APPRENDIMENTO RELATIVAMENTE AL MODULO DI INFORMATICA, SARANNO COSTITUITE DA UN COMPITO PROGETTUALE, DA SVOLGERE SULLA BASE DI TRACCE SEPARATE SOMMINISTRATE DAL DOCENTE, E DA UNA PROVA SCRITTA, CHE VERTERÀ SU TUTTE LE UNITÀ DIDATTICHE DEL MODULO DI INFORMATICA.
LA PROVA ORALE SARÀ FINALIZZATA A CONFERMARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA E ACCERTARE LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE RAGGIUNTI DALLO STUDENTE SUI CONTENUTI TEORICI E METODOLOGICI INDICATI NEL PROGRAMMA DEL CORSO, INCLUDENDO SIA ARGOMENTI DI STATISTICA MEDICA SIA DI INFORMATICA.

PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA LA PROVA DI ESAME SARÀ SCRITTA E/O ORALE. LA PROVA D’ESAME SARÀ FINALIZZATA A CONFERMARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA E ACCERTARE LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE RAGGIUNTI DALLO STUDENTE SUI CONTENUTI TEORICI E METODOLOGICI INDICATI NEL PROGRAMMA DEL CORSO.

PER TUTTI GLI STUDENTI, LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI AVERE APPRESO I PRINCIPI FONDAMENTALI DELLE DIVERSE DISCIPLINE NONCHÉ LA CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE DELL’ALLIEVO CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO E ORGANIZZAZIONE AUTONOMA DELL'ESPOSIZIONE SUGLI STESSI ARGOMENTI A CONTENUTO TEORICO. IL VOTO, ESPRESSO IN TRENTESIMI CON EVENTUALE LODE, DIPENDERÀ DALLA MATURITÀ ACQUISITA SUI CONTENUTI DEL CORSO INTEGRATO. AI FINI DELL’ATTRIBUZIONE DELLA LODE, SI TERRÀ CONTO, IN MANIERA COLLEGIALE, DELLA QUALITÀ DELL’ESPOSIZIONE, IN TERMINI DI UTILIZZO DI LINGUAGGIO SCIENTIFICO APPROPRIATO E DELL’AUTONOMIA DI GIUDIZIO DIMOSTRATA.

	Testi
	PER GLI STUDENTI DI MEDICINA: MODULO DI STATISTICA MEDICA: TESTO DI BASE M WHITLOCK, D SCHLUTER. ANALISI STATISTICA DEI DATI BIOLOGICI. ZANICHELLI. ISBN 978-88-08-42014-5 ALTRI TESTI WAYNE W. DANIEL, CHAD L. CROSS, BIOSTATISTICA, EDISES JOHN R. TAYLOR, INTRODUZIONE ALL’ANALISI DEGLI ERRORI, ED. ZANICHELLI. PHILIP BEVINGTON, D. KEITH ROBINSON, DATA REDUCTION AND ERROR ANALYSIS FOR THE PHYSICAL SCIENCES, ED. MCGRAW-HILL. MODULO DI INFORMATICA: MATERIALE DIDATTICO ED ESERCIZI FORNITI DAL DOCENTE. TESTO DI CONSULTAZIONE E APPROFONDIMENTO: “INFORMATICA DI BASE”. CURTIN, FOLEY, SEN, MORI – EDIZIONE ITALIANA A CURA DI AGOSTINO MARENGO ED ALESSANDRO PAGANO. MCGRAW-HILL (VII EDIZIONE) PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA: MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ: "ODONTOIATRIA DI COMUNITA". STROHMENGER L., FERRO R. MASSON 2003 ULTERIORI EVENTUALI TESTI DA STUDIARE PER L'ESAME VERRANNO SEGNALATI ALL'INIZIO DEL CORSO. MODULO:SOCIOLOGIA L'ELENCO DEI TESTI DA STUDIARE PER L'ESAME VERRÀ SEGNALATO ALL'INIZIO DEL CORSO. I MATERIALI DI STUDIO SARANNO MESSI A DISPOSIZIONE DEGLI STUDENTI DAL DOCENTE

Testi

PER GLI STUDENTI DI MEDICINA:

MODULO DI STATISTICA MEDICA:
TESTO DI BASE
M WHITLOCK, D SCHLUTER. ANALISI STATISTICA DEI DATI BIOLOGICI. ZANICHELLI. ISBN 978-88-08-42014-5

ALTRI TESTI
WAYNE W. DANIEL, CHAD L. CROSS, BIOSTATISTICA, EDISES
JOHN R. TAYLOR, INTRODUZIONE ALL’ANALISI DEGLI ERRORI, ED. ZANICHELLI.
PHILIP BEVINGTON, D. KEITH ROBINSON, DATA REDUCTION AND ERROR ANALYSIS FOR THE PHYSICAL SCIENCES, ED. MCGRAW-HILL.

MODULO DI INFORMATICA:
MATERIALE DIDATTICO ED ESERCIZI FORNITI DAL DOCENTE.
TESTO DI CONSULTAZIONE E APPROFONDIMENTO:
“INFORMATICA DI BASE”. CURTIN, FOLEY, SEN, MORI – EDIZIONE ITALIANA A CURA
DI AGOSTINO MARENGO ED ALESSANDRO PAGANO. MCGRAW-HILL (VII EDIZIONE)

PER GLI STUDENTI DI ODONTOIATRIA:
MODULO DI ODONTOIATRIA PREVENTIVA E DI COMUNITÀ:
"ODONTOIATRIA DI COMUNITA". STROHMENGER L., FERRO R. MASSON 2003 ULTERIORI EVENTUALI TESTI DA STUDIARE PER L'ESAME VERRANNO SEGNALATI ALL'INIZIO DEL CORSO.

MODULO:SOCIOLOGIA
L'ELENCO DEI TESTI DA STUDIARE PER L'ESAME VERRÀ SEGNALATO ALL'INIZIO DEL CORSO. I MATERIALI DI STUDIO SARANNO MESSI A DISPOSIZIONE DEGLI STUDENTI DAL DOCENTE

	Altre Informazioni
	PER INFORMAZIONI PIÙ DETTAGLIATE SUL PROGRAMMA, AVVISI E COMUNICAZIONI RELATIVE AL MODULO DI STATISTICA MEDICA FARE RIFERIMENTO AI SITI WEB DEI DOCENTI

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MARCO CASAZZA | C.I. SCIENZE COMPORTAMENTALI E METODOLOGIA SCIENTIFICA 2