REVISIONI SISTEMATICHE E META-ANALISI COCHRANE

Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso offerto dall'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia si propone di formare professionisti capaci di condurre in modo autonomo revisioni sistematiche Cochrane. L'obiettivo è fornire le competenze necessarie per pianificare, sviluppare e scrivere revisioni sistematiche di alta qualità. I partecipanti acquisiranno familiarità con l'utilizzo del software RevMan e con la metodologia GRADE, essenziali per l'interpretazione e la contestualizzazione dei risultati.
Piano di studi
Il corso prevede lezioni teoriche e pratiche, con un focus sull'utilizzo di RevMan. Il piano di studi include la pianificazione della strategia di ricerca, la definizione dei criteri di inclusione/esclusione, la valutazione della qualità metodologica degli studi primari, l'estrazione e la combinazione dei dati, e l'interpretazione dei risultati con GRADE. Le metodologie didattiche comprendono esercitazioni pratiche, discussioni di gruppo e analisi di casi studio.
Competenze acquisite
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di sviluppare protocolli, pianificare strategie di ricerca, valutare la qualità degli studi, estrarre e combinare dati, e interpretare i risultati utilizzando RevMan e GRADE. Saranno inoltre in grado di scrivere report finali e contestualizzare le conclusioni delle revisioni sistematiche nell'ambito delle linee guida e dei rapporti di HTA.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore delle revisioni sistematiche e meta-analisi, automatizzando alcune fasi del processo e migliorando l'efficienza. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per la ricerca automatica di letteratura scientifica, la selezione degli studi pertinenti e l'estrazione dei dati. Strumenti basati sull'I.A. possono anche aiutare nella valutazione del rischio di bias e nella sintesi dei risultati.
I futuri laureati in questo campo avranno l'opportunità di collaborare con l'I.A. per migliorare la qualità e l'efficienza delle revisioni sistematiche. Le sfide includono la necessità di gestire grandi quantità di dati, interpretare i risultati generati dall'I.A. e garantire la trasparenza e l'affidabilità delle analisi. La capacità di valutare criticamente i risultati dell'I.A. sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in analisi dei dati, statistica avanzata e programmazione (ad esempio, Python o R). La familiarità con gli strumenti di I.A. per la ricerca e l'analisi dei dati, insieme alla capacità di comunicare efficacemente i risultati, sarà un vantaggio significativo.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Analisi di dati e data visualization

Acquisire competenze avanzate nell'analisi di dati, utilizzando strumenti come Python con librerie come pandas e matplotlib, e nella visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati. Approfondire la conoscenza di strumenti di business intelligence (es. Tableau, Power BI).

Machine learning e deep learning applicati alla ricerca biomedica

Studiare i fondamenti del machine learning e del deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito sanitario. Approfondire l'utilizzo di librerie come TensorFlow e PyTorch. Seguire corsi online e workshop specifici.

Competenze di comunicazione e storytelling dei dati

Sviluppare la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro ed efficace, sia oralmente che per iscritto. Imparare a creare presentazioni coinvolgenti e a utilizzare tecniche di storytelling per rendere i dati più accessibili e comprensibili. Leggere libri come "Storytelling con i dati" di Cole Nussbaumer Knaflic.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche

Mantenersi aggiornati sulle ultime ricerche nel campo delle revisioni sistematiche e dell'I.A. applicata alla medicina. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali blog e podcast del settore.

Pratica regolare di coding e analisi dati

Dedica tempo ogni settimana a scrivere codice e ad analizzare dati reali. Partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle) per mettere alla prova le proprie competenze.

Networking e partecipazione a conferenze

Partecipare a conferenze e workshop per incontrare professionisti del settore e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze. Utilizzare LinkedIn per connettersi con esperti e condividere le proprie conoscenze.

esperienze utili

Partecipazione a progetti di ricerca multidisciplinari

Collaborare con team di ricerca composti da professionisti con diverse competenze (medici, statistici, informatici). Questo permette di acquisire una visione più ampia e di sviluppare capacità di lavoro di squadra.

Stage o tirocini in aziende o istituzioni che utilizzano l'i.a.

Fare esperienza pratica in contesti reali, applicando le proprie competenze in progetti concreti. Questo aiuta a comprendere le sfide e le opportunità dell'I.A. nel mondo del lavoro.

Sviluppo di un portfolio di progetti personali

Creare un portfolio di progetti personali che dimostrino le proprie competenze in analisi dei dati, machine learning e visualizzazione. Questo può includere la partecipazione a hackathon e la pubblicazione di progetti su GitHub.

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