Le revisioni sistematiche e le meta-analisi sono strumenti essenziali nella ricerca medica per sintetizzare le evidenze scientifiche e rispondere a quesiti clinici con un approccio rigoroso. Questo corso è progettato per fornire le competenze necessarie a pianificare, condurre e analizzare revisioni sistematiche e meta-analisi di alta qualità.
Obiettivi del Corso
- Comprendere i principi delle revisioni sistematiche e della meta-analisi.
- Sviluppare competenze pratiche per identificare, valutare e sintetizzare evidenze scientifiche.
- Applicare tecniche statistiche per condurre meta-analisi utilizzando software specifici (Stata, R).
- Imparare a interpretare e presentare i risultati di una revisione sistematica e di una meta-analisi.
Materiali e Supporto
Al termine del corso riceverai:
- Slide del corso
- Checklist per scegliere i test statistici più appropriati
A chi è rivolto il corso?
- Ricercatori Clinici e Accademici: Per pianificare e condurre revisioni sistematiche e meta-analisi di alta qualità.
- Specializzandi in Medicina: Per sviluppare competenze utili a progetti di tesi e pubblicazioni.
- Professionisti Sanitari: Per interpretare correttamente revisioni sistematiche e applicarle nella pratica clinica.
Cosa otterrai?
- La capacità di pianificare e condurre revisioni sistematiche e meta-analisi seguendo standard internazionali.
- Competenze pratiche per l’analisi statistica e la sintesi delle evidenze.
- Materiali e strumenti pronti all’uso per i tuoi progetti di ricerca.
Struttura del Corso
- Introduzione alle Revisioni Sistematiche:
- Definizione e obiettivi delle revisioni sistematiche.
- Differenze tra revisione narrativa, revisione sistematica e meta-analisi.
- Come formulare una domanda di ricerca clinica (PICO framework).
- Strategie di Ricerca Bibliografica:
- Come costruire strategie di ricerca efficaci.
- Uso di database come PubMed, Scopus e Cochrane Library.
- Identificazione, selezione e gestione delle fonti di evidenza.
- Valutazione Critica degli Studi:
- Come utilizzare PRISMA checklist standard (es. PRISMA, ROBIS) per valutare la qualità metodologica degli studi inclusi.
- Strumenti per valutare il rischio di bias.
- Introduzione alla Meta-Analisi:
- Concetti fondamentali: effetto combinato, modelli a effetti fissi e a effetti casuali.
- Analisi delle eterogeneità (I², test di Cochran’s Q).
- Calcolo e interpretazione di odds ratio, risk ratio, differenze medie.
- Strumenti per Condurre una Meta-Analisi:
- Introduzione a software specifici: STATA e il pacchetto metafor di R.
- Creazione di forest plot e funnel plot.
- Analisi di sottogruppi e sensibilità.
- Sintesi e Presentazione dei Risultati:
- Come scrivere un report seguendo la checklist PRISMA.
- Strategie per interpretare e discutere i risultati in modo chiaro e rigoroso.
- Preparazione di tabelle, grafici e materiale visivo per la pubblicazione.