Metodologia della ricerca sperimentale e tecnologica

Utilizzo di Excel per la statistica di base.
Programma di statistica R.
Applicazione statistiche con R.
Definizione di qualità.
Gestione della qualità.
Normativa legata ai controlli di qualità.
Metodi statistici per il controllo di qualità.
Uso di G2 clinico.

Servizi offerti dalle reti di calcolatori.
Classificazione delle reti.
Struttura generale delle architetture di rete, introduzione ai protocolli.
I mezzi trasmissivi.
Le reti locali.
Livello network: routing e protocollo IP.
Livello trasporto: TCP e UDP.
Livello delle applicazioni del TCP/IP.
Protocolli Microsoft.

1. Evidence-Based Medicine.
1.1. Gerarchia degli studi sui test diagnostici.
2. Misure di performance diagnostica.
2.1. I risultati di un'indagine a confronto con un reference standard.
2.2. Sensibilità e specificità.
2.3. Valori predittivi, accuratezza diagnostica e influenza della prevalenza di malattia.
2.4. Teorema di Bayes o della probabilità soggettiva o condizionata e likelihood ratio.
2.5. Soglie discriminanti e curve ROC.
3. Sovradiagnosi.
4. Disegno dello studio, revisioni sistematiche e livelli di evidenza.
4.1. Fasi 1, 2, 3 e 4 della ricerca farmacologica.
4.2. Classificazione degli studi.
4.3. Studi sperimentali e gruppo di controllo.
4.4. Studi randomizzati.
4.4. Studi osservazionali.
4.5. Dimensione campionaria.
4.6. Revisioni sistematiche (metanalisi).
4.7. I livelli di evidenza.
5. Come si scrive un lavoro scientifico radiologico.
5.1. Sono sempre necessari consenso informato e approvazione del Comitato Etico?
5.2. Titolo, running title e Title page.
5.3. Lo schema a quattro sezioni, le loro dimensioni e la sequenza di redazione.
5.4. «Introduzione»: perché l'avete fatto?
5.5. «Materiali e metodi»: che cosa avete fatto e come l'avete fatto?
5.6. «Risultati»: che cosa avete trovato?
5.7. «Discussione»: qual è il significato dei vostri risultati?
5.8. «References».
5.9. «Abstract» e «Key words».

1. Variabili e scale di misura, distribuzione normale e intervalli di confidenza.
1.1. Variabili e scale di misura.
1.1.1. Variabili categoriali.
1.1.2. Variabili numeriche discrete.
1.1.3. Variabili numeriche continue.
1.2. Scale di misura.
1.3. La distribuzione di Gauss.
1.4. Cenni sulla statistica descrittiva.
1.5. Indici di tendenza centrale.
1.6. Dispersione intorno alla tendenza centrale: varianza e deviazione standard.
1.7. Errore standard della media.
1.8. Gli intervalli di confidenza.
2. Ipotesi nulla, significatività e potenza statistica.
2.1. Ipotesi nulla e principio di falsificabilità.
2.2. Soglia di significatività, errore di tipo I ed errore di tipo II.
2.3. Potenza statistica.
2.4. Perché 0.05?
2.5. Interpretare la p.
3. Statistica parametrica e non parametrica.
3.1. La statistica parametrica.
3.1.1. Le basi della statistica parametrica.
3.1.2 Confronto tra due medie campionarie: il test t di Student.
3.1.3 Confronto tra tre o più medie campionarie: l'analisi della varianza.
3.1.4. ANOVA per gruppi indipendenti e dipendenti.
3.1.5 La statistica parametrica in Radiologia.
3.2. Statistica non parametrica.
3.2.1 Un campione con due misure dipendenti o accoppiate.
3.2.2. Variabili misurate su scala dicotomica.
3.2.3. Variabili misurate su scala ordinale.
3.2.4. Variabili misurate su scala intervallare o razionale.
3.2.5 Due campioni indipendenti.
3.2.6. Variabili misurate su scala nominale o ordinale.
3.2.7. Variabili misurate su scala intervallare o razionale.
3.2.8. Tre o più (k) campioni dipendenti.
3.2.9. Variabili misurate su scala dicotomica.
3.2.10. Variabili misurate su scala ordinale, intervallare o razionale.
3.2.11 Tre o più (k) campioni indipendenti.
3.2.12. Dati misurati su scala nominale o ordinale.
3.2.13. Variabili misurate su scala intervallare o razionale.
3.2.14. Considerazioni sui test non parametrici.
4. Correlazione e regressione lineare.
4.1. Associazione e causazione.
4.2. Correlazione tra variabili continue.
4.3. Interpretazione del coefficiente di correlazione.
4.4. Test di significatività.
4.5. Correlazione tra ranghi.
4.6. Regressione lineare.
4.6.1. Il calcolo dei coefficienti.
4.7. Interpretazione della retta di regressione.
4.8. Limitazioni all'uso della regressione lineare.
5. Riproducibilità: variabilità intraosservatore e interosservatore.
5.1. Fonti di variabilità.
5.2. Perché è importante conoscere la variabilità delle misure?
5.3. La variabilità intra- e interosservatore per variabili continue. Il metodo Bland-Altman.
5.4. Interpretazione dei risultati del metodo Bland-Altman.
5.5. Variabilità intra- e interosservatore per variabili categoriali: kappa di Cohen.