Offerta Didattica

 

FISIOTERAPIA (ABILITANTE ALLA PROFESSIONE SANITARIA DI FISIOTERAPISTA)

METODI QUANTITATIVI

Classe di corso: L/SNT2 - Classe delle lauree in Professioni sanitarie della riabilitazione
AA: 2015/2016
Sedi: MESSINA
SSDTAFtipologiafrequenzamoduli
MED/01, INF/01, ING-INF/05, ING-INF/06Base, CaratterizzanteObbligatoriaObbligatoria
CFUCFU LEZCFU LABCFU ESEOREORE LEZORE LABORE ESE
54016048012
Legenda
CFU: n. crediti dell’insegnamento
CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula
CFU LAB: n. cfu di laboratorio
CFU ESE: n. cfu di esercitazione
FREQUENZA:Libera/Obbligatoria
MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli
ORE: n. ore programmate
ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula
ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio
ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione
SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento
TAF:sigla della tipologia di attività formativa
TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio

Obiettivi Formativi

Gli obiettivi e l'ambito del corso sono gli studenti ad acquisire una migliore comprensione della biostatistica, dell'informatica e della bioingegneria di base. Acquisire abilità in merito alla descrizione di dati statistici Comprendere i fondamenti della valutazione di probabilità di un evento. Comprendere i fondamenti dell’inferenza statistica. Saper interpretare in modo appropriato i più comuni metodi e test statistici. Fornire allo studente nozioni di forze e momenti applicati in ambito biomeccanico; di equilibrio di forze e delle caratteristiche dei materiali biomeccanici. Fornire allo studente le informazioni, sia in termini di nozioni che di metodologia di lavoro, caratterizzanti l’analisi del cammino, la composizione e l’uso delle protesi, ortesi , esoscheletri ed ausili. Acquisire un insieme di competenze scientifico- disciplinari relative alla realizzazione di sistemi di elaborazione delle informazioni, nonché alla loro gestione ed utilizzazione in vari contesti applicativi. Durante il corso saranno introdotti i concetti base dell’informatica e fornite le basi teoriche sui sistemi di elaborazione delle informazioni, sulle basi di dati, sui sistemi informativi, sull’interazione uomo-macchina, e sulla codifica e rappresentazione elettronica delle informazioni. Si intende fornire le basi necessarie per: - la lettura di articoli scientifici di interesse medico; - la presentazione di semplici serie di dati; - l’interpretazione di esami e strumenti di laboratorio e test clinici; - Acquisire nozioni di Evidence-Based- Medicine.

Learning Goals


Metodi didattici

Durante le lezioni frontali verranno illustrati e commentati gli argomenti nel programma dei modulo. Ogni argomento teorico e contenente formule matematiche verrà spiegato con l’ausilio di esempi semplici e pratici, in modo che lo studente si focalizzi maggiormente sui concetti di base piuttosto che sulle formule. Molti termini tecnici verranno riportati sia in Italiano che in Inglese, in modo che lo studente possa autonomamente leggere la letteratura scientifica internazionale.

Teaching Methods


Prerequisiti

Conoscenza base dell'inglese. Conoscenze di base della matematica.

Prerequisites


Verifiche dell'apprendimento

Test di autovalutazione. L'accertamento del raggiungimento degli obiettivi previsti dal modulo prevede una prova scritta o orale, 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 che delle loro applicazioni in campo medico e biologico mediante l’uso di esempi pratici.

Assessment


Programma del Corso

Definition of statistics, biostatistics and medical statistics. Difference between descriptive and inferential statistics. Definition of variable. The role of variables. Types of variable. Data storage (tables and databases). Types of biostatistics and medical statistics. Descriptive statistics: objectives and techniques. How to describe nominal variables (tables, histograms, pie-charts, etc). Descriptive statistics: continuous or discrete quantitative variables. Representation of variability: histograms, dispersion graphs. Summary of possible central trend measures, dispersion, symmetry and curvature for quantitative variables. The arithmetic mean. The median. Fashion. The dispersion: range of variation, interquartile range, standard deviation, variation coefficient. Box diagram (box plot). Examples: histograms, box plot. Normal distribution. Normal distribution properties. Normal and non-normal distributions: mean, median and fashion. Asymmetry and Curtosis. Tests on tests to evaluate normality. Non-normalities and graphs to represent the distribution of data. The log-normal distribution: mean and geometric standard deviation. Distinction between parametric and nonparametric inferential statistics. Normal distribution: sampling. Test hypothesis on an average. Calculation of significance. One and two tail tests. The level of significance. Type I and Type II errors. Constraints and degrees of freedom. Student's distribution t (SD of unknown population). Comparison between two mediums: Appropriate data. Non-parametric tests: introduction. The rank. Mann-Whitney test. Yates Continuity Correction. Wilkoxon Test. Correlation of Pearson and Spearman. Evidence Based Medicine. Types of statistical studies and their significance. Concepts of forces and moments applied in the biomechanical field; of equilibrium of forces and characteristics of biomechanical materials. Analysis of the path, composition and use of prostheses, orthoses, exoskelets and aids. Realization of information processing systems, their management and utilization in various application contexts. Information processing systems, data bases, information systems, man-machine interaction, and electronic coding and representation of information.

Course Syllabus


Testi di riferimento: Articoli, dispense e siti web di interesse specifico verranno segnalati o resi disponibili dal docente nel corso delle lezioni. Qualsiasi testi di biostatistica può ovviamente essere utilizzato dagli studenti per la preparazione all’esame. Nel caso, è consigliato confrontarsi con il docente per questioni legate alle diverse convenzioni e terminologie utilizzate. Consigliata la consultazione delle slide delle lezioni rese disponibili dal docente durante il corso.

Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento

STATISTICA MEDICA

Docente: FELICE ESPOSITO

Orario di Ricevimento - FELICE ESPOSITO

GiornoOra inizioOra fineLuogo
Lunedì 14:00 16:00A.O.U. "Gaetano Martino", Pad. E, III Piano. Via Consolare Valeria 1 Messina
Note: Telefonare allo 090 221.3849 oppure 335 200078 per conferma appuntamento.

INFORMATICA

Docente: GAETANA FRANCESCA RAPPAZZO

Orario di Ricevimento - GAETANA FRANCESCA RAPPAZZO

Dato non disponibile

SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Docente: GIOVANNI PIOGGIA

Orario di Ricevimento - GIOVANNI PIOGGIA

Dato non disponibile

BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA

Docente: GIOVANNI PIOGGIA

Orario di Ricevimento - GIOVANNI PIOGGIA

Dato non disponibile
  • Segui Unime su:
  • istagram32x32.jpg
  • facebook
  • youtube
  • twitter
  • UnimeMobile
  • tutti