Il corso si basa su esempi pratici; lo scopo è consentire alo studente luna comprensione critica dei metodi statistici che stanno alla base dell’evidenza clinica ottenuta da un clinical trial, con cenni sui clinical trials di strumenti di intelligenza artificiale. Al termine del corso, lo studente avrà le basi per disegnare un clinical trial ed interpretare i risultati.
Prerequisiti
Suggeriti: - Strumenti informatici in medicina - Inglese livello B1
Metodi didattici
Le lezioni saranno in parte registrate e in parte in remoto in persona
Verifica Apprendimento
L’esame sarà in forma scritta e consisterà in 5 domande alla quale lo studente dovrà rispondere utilizzando strumenti di Intelligenza Artificiale che verranno discussi durante le lezioni.
Testi
Friedman, L.M., Furberg, C.D., DeMets, D.L., Reboussin, D.M. and Granger, C.B., 2015. Fundamentals of clinical trials. Springer
Contenuti
1) Introduzione ai clinical trials 2) Principi etici 3) Formulazione della research question 4) Popolazione e campioni di studio 5) Disegno del clinical trial 6) Il processo di randomizzazione 7) Clinical trials a doppio cieco 8) Dimensione del campione 9) Valutazione della baseline 10) Reclutamento dei partecipanti 11) Raccolta dati e controllo qualità 12) Valutazione e rendicontazione del rischio 13) Valutazione della qualità di vita dei partecipanti 14) Aderenza allo studio 15) Analisi di sopravvivenza 16) Struttura e funzione del comitato etico 17) Metodi statistici 18) Analisi dei dati 19) Interpretazione dei risultati 20) Norme e regolamenti
