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Maria Fabiani

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mariafabiani@mariafabiani.eu

Casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa per le attività legate alla preparazione di consegne accademiche svolte dagli studenti e soggette a valutazione

Luglio 24, 2025 by mariafabiani@mariafabiani.eu

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) può supportare le attività di studio con applicazioni utili per organizzare contenuti, elaborare idee ma sempre adottando un approccio consapevole. Strumenti di intelligenza artificiale conversazionale come ChatGPT possono certamente potenziare la produttività e offrire feedback immediato, ma pongono anche rischi rilevanti in termini di accuratezza, affidabilità e soprattutto di plagio involontario o dipendenza cognitiva. Un numero crescente di studi ha evidenziato i pericoli associati a un uso non critico di questi strumenti, specialmente nell’ambito delle scienze della salute dove l’accuratezza scientifica e il rigore metodologico sono essenziali.

Nei miei corsi promuovo un utilizzo responsabile e consapevole di questi strumenti. L’uso dell’intelligenza artificiale richiede un’attenta validazione dei contenuti generati affinché essi rispecchino le conoscenze più aggiornate e affidabili, fondate su evidenze e fonti scientifiche di comprovata autorevolezza. La GenAI è uno strumento che deve integrare e non sostituire il pensiero critico e la creatività personale.

I seguenti esempi di casi d’uso riguardano attività legate alla preparazione di consegne soggette a valutazione, in particolare la revisione della letteratura, rappresentando alcune delle applicazioni più comuni.

Generazione di struttura per la revisione, tesi o altri elaborati

Creazione di una struttura preliminare per la revisione o la tesi con indice, capitoli e sezioni 

È coerente con i principi della policy del corso  purché sia mantenuta una supervisione attiva e critica e capacità di rendere conto dei risultati generati.

Richiede la citazione dell’uso di GenAI. Esempio di dichiarazione sull’uso dell’IA in una revisione (da inserire nella sezione Materiali e metodi o come dichiarazione etica):

Durante le fasi di ricerca e redazione della presente revisione della letteratura, sono stati utilizzati strumenti di intelligenza artificiale generativa (in particolare ChatGPT, OpenAI, versione GPT-4) esclusivamente come supporto alla riformulazione testuale di frasi complesse e alla sintesi di concetti già presenti nelle fonti primarie consultate. Non sono state inserite né analizzate fonti generate automaticamente e non è stata delegata all’IA la selezione degli studi inclusi. Ogni contenuto, concetto e argomentazione riportato è stato verificato, integrato e criticamente rielaborato in modo autonomo. Tutte le fonti scientifiche citate derivano da database accademici affidabili (PubMed, Scopus, CINAHL, ecc.) e sono indicate puntualmente nella bibliografia.

Punti principali di attenzione

  • Rischio di inaccuratezza del contenuto generato.
  • Rischio di incoerenza e pertinenza dell’output con gli obiettivi della revisione o della tesi.

Suggerimenti e azioni da completare 

Si raccomanda di verificare con il docente se questo caso d’uso è consentito e seguire le istruzioni fornite. Se l’uso è consentito:

  • Assicurarsi che il contenuto generato non sia una replica di lavori esistenti e sia accurato.
  • Verificare che l’indice, i capitoli e i paragrafi siano pertinenti e coerenti con gli obiettivi della tesi o della revisione

Stesura della revisione o della tesi

Generazione automatica di frasi e paragrafi coerenti con l’argomento trattato 

È coerente con i principi della policy del corso purché sia mantenuta una supervisione attiva e critica e capacità di rendere conto dei risultati generati. Richiede in ogni caso la citazione dell’uso di GenAI.

Non è coerente con i principi della policy il ‘copia e incolla’ delle frasi e paragrafi generati visto che non prevede una supervisione attiva e critica.

Punti principali di attenzione 

  • Rischio di inaccuratezza del contenuto generato.
  • Rischio di incoerenza e pertinenza dell’output con gli obiettivi della tesi.

Suggerimenti e azioni da completare 

Si raccomanda di verificare con il docente se questo caso d’uso è consentito e di seguire le istruzioni fornite. Se l’uso è consentito:

  • Fornire una traccia di partenza per orientare la generazione del contenuto.
  • Verificare la coerenza del testo generato rispetto al resto del documento.
  • Trasformare elenchi puntati o numerati in prosa laddove opportuno.
  • Assicurarsi che il contenuto generato non sia una replica di lavori esistenti.
  • Assicurarsi che i contenuti generati riflettano le migliori conoscenze disponibili, siano coerenti con lo stato dell’arte scientifico e supportati da fonti autorevoli.
  • Verificare che il contenuto rispetti i principi e le normative vigenti.
  • Verificare che frasi e paragrafi siano coerenti con l’argomento trattato, con le linee guida per la revisione o altre indicazioni metodologiche evitando errori o imprecisioni.

Selezione e analisi degli studi

Utilizzo dell’IA generativa nella fase di selezione e analisi degli studi

L’intelligenza artificiale generativa può essere impiegata per riformulare e sintetizzare criteri di inclusione/esclusione, organizzare informazioni estratte dagli studi e supportare la costruzione di tabelle di sintesi o confronti tra articoli. Può facilitare la rilettura comparativa, la produzione di riassunti temporanei o l’elaborazione di domande orientative per approfondimenti futuri.

È ammesso l’uso della GenAI per organizzare le informazioni già selezionate e lette dallo studente in modo autonomo e critico. 

Non è ammesso l’uso dell’IA per automatizzare la selezione degli studi, né per generare elenchi di articoli basati su prompt generici in quanto tali risultati non sono verificabili e potrebbero introdurre fonti non tracciabili o non peer-reviewed.

L’uso è coerente con la policy del corso se:

  • si mantiene una supervisione attiva e critica;
  • non si delegano interamente all’IA passaggi centrali come la valutazione della qualità metodologica degli studi;
  • si dichiara esplicitamente l’uso dell’IA e si conserva traccia delle fonti effettivamente analizzate.

Esempio di dichiarazione da inserire (se l’IA è stata usata in questa fase):

Durante la fase di analisi degli studi inclusi nella revisione, è stato utilizzato uno strumento di intelligenza artificiale generativa (ChatGPT, OpenAI, versione GPT-4) per riformulare sintesi testuali già elaborate autonomamente, e per confrontare in modo più efficiente contenuti tratti da articoli scientifici letti e selezionati manualmente. Non è stata delegata all’IA la selezione degli articoli, né la valutazione della qualità metodologica. Le fonti primarie restano verificabili e puntualmente indicate in bibliografia.

Punti principali di attenzione:

  • Rischio di uso improprio dell’IA come “motore di ricerca” alternativo a banche dati scientifiche.
  • Rischio di sintesi e analisi distorte se basate su contenuti non integralmente letti o compresi dallo studente.
  • Possibili bias nei riassunti automatizzati e perdita di informazioni rilevanti.

Suggerimenti e azioni da completare:

  • Utilizzare l’IA solo dopo aver letto e selezionato gli articoli in modo autonomo, per riorganizzare o chiarire alcuni concetti.
  • Evitare di fare affidamento su contenuti o citazioni generati che non derivino da fonti verificate.
  • Accompagnare l’uso dell’IA con note personali di riflessione critica per dimostrare consapevolezza metodologica.
  • Se si costruiscono tabelle di sintesi con supporto IA, conservarne una copia lavorata manualmente o annotata.

NOTA BENE:

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa in difformità rispetto alla presente policy o non dichiarato in modo trasparente comporta la non ammissibilità del lavoro e il mancato superamento dell’esame.

Cosa devi sapere prima di consegnare una revisione, una tesi od ogni altro prodotto accademico

  1. Dichiarazione obbligatoria dell’uso AI. Questo corso e la maggior parte degli atenei italiani impongono di esplicitare nella tesi od ogni altro prodotto accademico l’impiego di strumenti generativi, indicando tool, versione, data e finalità. Non farlo equivale a violare il codice di integrità accademica.
  2. Responsabilità personale e plagio. Anche se l’AI genera il testo, l’autore legale resti tu: sei responsabile della correttezza dei contenuti, del rispetto del diritto d’autore e di eventuali errori o “allucinazioni”. Gli elaborati passano comunque dai software antiplagio (Turnitin, Compilatio). Il software in uso a Tor Vergata è Turnitin.
  3. Limiti d’uso ammessi. Le linee guida distinguono fra attività consentite (brainstorming, revisione stilistica, traduzioni, sintesi) e attività non consentite (stendere interi capitoli, codice senza revisione, ecc.). Consulta sempre il programma del corso e concorda con il/la docente/relatore/relatrice.
  4. Privacy e dati sensibili. Non caricare dati riservati (es. interviste non pubblicate) su servizi cloud se lo strumento non garantisce archiviazione sicura; alcune università vietano esplicitamente di inserire informazioni personali senza consenso scritto.
  5. Conformità al EU AI Act. Le linee guida di questo corso e quelle di molti atenei richiamano il nuovo regolamento europeo: l’uso accademico dell’AI deve essere trasparente, sicuro e non discriminatorio. Strumenti “ad alto rischio” richiedono valutazione aggiuntiva.
  6. Come citare correttamente l’AI. Formato APA consigliato: OpenAI (2025). Output da prompt “X”. ChatGPT-5, 2 ottobre 2025. Inserisci la voce in bibliografia e/o in una nota metodologica come raccomandato da diversi atenei.
  7. Migliori pratiche operative. Annota in un file interno i prompt e le revisioni manuali fatte.

NOTA BENE. Questi punti sintetizzano le linee guida pubblicate per questo corso. Ogni ateneo, e quindi anche Tor Vergata, può aggiornare i regolamenti in qualunque momento: controlla sempre la sezione “Norme / AI” del tuo dipartimento prima di consegnare.

    Concorda per iscritto con il/la docente/relatore/relatrice quando e come usare l’AI.

    Salva gli output originali (PDF/JSON) in caso di verifiche.

    Archiviato in:Uncategorized Contrassegnato con: #AI, #usoeticoAI

    TIDieR: descrivere per replicare.

    Gennaio 13, 2025 by mariafabiani@mariafabiani.eu

    L’importanza della checklist TIDieR per migliorare la pratica basata sulle evidenze in fisioterapia, logopedia e infermieristica.

    La pratica basata sulle evidenze richiede che i professionisti sanitari – fisioterapisti, logopedisti e infermieri – integrino nelle decisioni cliniche le migliori prove disponibili sull’efficacia dei trattamenti (Herbert et al, 2012; Ruzafa-Martinez et al., 2021; Greenwell e Walsh, 2021). Tuttavia, un’importante barriera all’implementazione di interventi efficaci è rappresentata dalla descrizione incompleta degli stessi nella letteratura scientifica. Diversi studi hanno evidenziato che questa problematica è comune nei trial clinici randomizzati in molti ambiti della salute (tra gli altri, Duff et al., 2010; Glasziou et al., 2008; Hoffmann et al, 2013).

    Ad esempio, Hoffmann et al. (2013) hanno analizzato 133 trial di interventi non farmacologici, riscontrando che oltre il 60% degli interventi sperimentali erano descritti in modo inadeguato, con descrizioni ancora peggiori per gli interventi di controllo. Un altro studio (Yamato et al., 2016) ha valutato la completezza delle descrizioni degli interventi fisioterapici in 200 trial pubblicati nel 2013, evidenziando che circa un quarto dei trial non soddisfaceva almeno metà dei criteri per il gruppo intervento, mentre tre quarti dei trial non soddisfacevano almeno metà dei criteri per il gruppo di controllo.

    Descrivere un intervento può sembrare un compito semplice, ma gli interventi sanitari (siano essi assistenziali che riabilitativi) possono essere molto complessi. Alcuni interventi sono multimodali e prevedono l’uso di tecniche, materiali, educazione, formazione ecc. Inoltre, la progressione dell’intensità o della dose nel tempo aggiunge ulteriore complessità (Hoffmann et al., 2014). La mancata descrizione completa degli interventi può portare a implementazioni errate, rendendo inefficaci i trattamenti, sprecando risorse e ostacolando la sintesi dei dati nei processi di ricerca secondaria, come revisioni sistematiche o linee guida cliniche (Glasziou et al., 2014; Ioannidis et al., 2014).

    La checklist TIDieR.

    Per affrontare questo problema, la checklist TIDieR (Template for Intervention Description and Replication) è stata sviluppata come estensione delle linee guida CONSORT 2010 e SPIRIT 2013 (Schulz et al., 2013). La checklist, composta da 12 elementi, guida gli autori nella descrizione completa degli interventi, includendo informazioni come il nome, la razionalità, i materiali, le procedure, i fornitori, la modalità di erogazione, la durata, l’intensità, le modifiche e la fedeltà dell’intervento.

    Utilità della checklist TIDieR.

    L’adozione della checklist TIDieR non è utile solo per gli autori degli studi, ma anche per editori, revisori, comitati etici e agenzie di finanziamento. Rendere obbligatorio il suo uso potrebbe migliorare significativamente la qualità della descrizione degli interventi, facilitando la replicazione e l’implementazione pratica (Hoffmann et al., 2014).

    TIDieR può essere usato per riportare le descrizioni degli interventi all’interno di una revisione o di una tesi empirica. Usare TIDieR nelle revisioni sistematiche, nelle scoping review e nelle tesi empiriche aiuta a cogliere tutte le componenti dell’intervento oggetto di studio o a dettagliarne la complessità.

    Conclusioni.

    In conclusione, gli studenti di fisioterapia, logopedia e infermieristica dovrebbero familiarizzare con la checklist TIDieR per comprendere l’importanza di una descrizione accurata degli interventi nella ricerca clinica.

    Oggi l’attenzione si concentra sullo sviluppo di interventi che possono essere replicati e scalati e una descrizione completa di questi interventi è una parte fondamentale di questo processo. Se tutti gli aspetti degli interventi non sono riportati in modo esaustivo, i risultati della sperimentazione non possono essere incorporati nella pratica clinica o l’intervento potrebbe essere implementato in modo non corretto. Un’implementazione non corretta può rendere il trattamento inefficace, facendo perdere tempo e risorse sanitarie al professionista e al paziente. L’inadeguata descrizione degli interventi costituisce anche un ostacolo a incorporare i risultati di uno studio nella ricerca secondaria, come le revisioni sistematiche e le linee guida di pratica clinica, nonché all’utilizzabilità di queste risorse. Ciò significa che le risorse investite per intraprendere lo studio sono state sprecate.

    Questo strumento non solo migliora la pratica basata sulle evidenze, ma contribuisce anche a ridurre gli sprechi di risorse nella ricerca.

    (Dopo la bibliografia trovate il link per scaricare la versione italiana del TIDieR)

    Riferimenti

    Chan, A. W., Tetzlaff, J. M., Altman, D. G., Laupacis, A., Gotzsche, P. C., Krleza-Jeric, K., … & Moher, D. (2013). SPIRIT 2013 statement: Defining standard protocol items for clinical trials. Annals of Internal Medicine, 158, 200–207.

    Duff, J. M., Leather, H., Walden, E. O., LaPlant, K. D., & George, T. J. Jr. (2010). Adequacy of published oncology randomized controlled trials to provide therapeutic details needed for clinical application. Journal of the National Cancer Institute, 102, 702–705.

    Glasziou, P., Meats, E., Heneghan, C., & Shepperd, S. (2008). What is missing from descriptions of treatment in trials and reviews? BMJ, 336, 1472–1474.

    Glasziou, P., Macleod, M., Chalmers, I., Ioannidis, J. P., Al-Shahi Salman, R., & Chan, A. W. (2014). Research: Increasing value, reducing waste. The Lancet, 383, 1123–1126.

    Greenwell, T., & Walsh, B. (2021). Evidence-Based Practice in Speech-Language Pathology: Where Are We Now?. American journal of speech-language pathology, 30(1), 186–198. https://doi.org/10.1044/2020_AJSLP-20-00194

    Herbert, R., Jamtvedt, G., Birger Hagen, K., & Mead, J. (2012). Practical evidence-based physiotherapy (2nd ed.). London: Churchill Livingstone.

    Hoffmann, T. C., Erueti, C., & Glasziou, P. P. (2013). Poor description of non-pharmacological interventions: Analysis of consecutive sample of randomised trials. BMJ, 347, f3755.

    Hoffmann, T. C., Glasziou, P. P., Boutron, I., Milne, R., Perera, R., Moher, D., … & Michie, S. (2014). Better reporting of interventions: Template for intervention description and replication (TIDieR) checklist and guide. BMJ, 348, g1687.

    Ioannidis, J. P., Greenland, S., Hlatky, M. A., Khoury, M. J., Macleod, M. R., Moher, D., … & Tibshirani, R. (2014). Increasing value and reducing waste in research design, conduct, and analysis. The Lancet, 383, 166–175.

    Ruzafa-Martínez, M., Leal-Costa, C., García-González, J., Sánchez-Torrano, M., & Ramos-Morcillo, A. J. (2021). Evaluation of evidence-based practice learning among undergraduate nursing students: Relationship between self-reported and objective assessment. Nurse Education Today, 105, 105040. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2021.105040

    Schulz, K. F., Altman, D. G., Moher, D., & Group, C. (2010). CONSORT 2010 statement: Updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ, 340, c332.

    Yamato, T. P., Maher, C. G., Saragiotto, B. T., Hoffmann, T. C., & Moseley, A. M. (2016). How completely are physiotherapy interventions described in reports of randomised trials? Physiotherapy, 102, 121–126.

    La versione italiana del TIDieR

    Archiviato in:Uncategorized Contrassegnato con: #EBP #EBN #EvidenceBased #TIDieR

    Allenati con me: gli studi sperimentali

    Gennaio 8, 2025 by mariafabiani@mariafabiani.eu

    Comprendi meglio gli studi sperimentali e il loro impatto sulla pratica professionale.

    Quiz ed esercizi pratici per le professioni sanitarie arricchiti da soluzioni e brevi approfondimenti per aiutarti a:

    • Comprendere meglio gli studi sperimentali.
    • Imparare a valutarli criticamente con gli strumenti JBI e prendere decisioni basate su evidenze solide.

    Pensata per:

    • Infermieri
    • Logopedisti
    • Fisioterapisti

    Cosa ti offre questa risorsa di microlearning?

    • Migliora la tua capacità di analisi critica.
    • Acquisisci sicurezza nel leggere e interpretare la letteratura scientifica.
    • Porta la tua pratica o formazione a un livello superiore.

    Quiz per tutti:

    • Critical appraisal studi sperimentali – Quiz 1
    • Critical appraisal studi sperimentali – Quiz 2
    • Critical appraisal studi sperimentali – Quiz 3
    • Critical appraisal studi sperimentali – Quiz 4

    Esercizi pratici – area infermieristica.

    • Esercizi pratici infermieristica 1
    • Esercizi pratici infermieristica 2

    Esercizi pratici – area logopedia

    • Esercizi pratici logopedia 1
    • Esercizi pratici logopedia 2
    • Esercizi pratici logopedia 3

    Esercizi pratici – area fisioterapia

    • Esercizi pratici fisioterapia 1
    • Esercizi pratici fisioterapia 2
    • Esercizi pratici fisioterapia 3

    Archiviato in:Uncategorized Contrassegnato con: #EBP #EBN #EvidenceBased #RCT #CAT #criticalappraisal #JBI

    Guida pratica per ricercare le evidenze cliniche e ottenere gli articoli scientifici

    Novembre 20, 2024 by mariafabiani@mariafabiani.eu

    Avete mai avuto difficoltà a trasformare una domanda clinica in una strategia di ricerca efficace?

    Queste risorse vi guidano passo passo: dalla formulazione dei quesiti clinici con il modello PICO, alla pianificazione e conduzione di ricerche su banche dati come PubMed-Medline.

    Obiettivo: migliorare l’efficienza delle ricerche, integrare le evidenze nella pratica clinica e contribuire a risultati migliori per i pazienti.

    Link alla presentazione: qui

    Una lista di video utili realizzati da vostri colleghi su come formulare il PICO e ricercare gli studi sulle banche dati usando la Digital Library di Tor Vergata:

    Nome e CognomeCorso di laurea
    AA 2024/2025
    Link
    Martina VallarelliLogopedia I annohttps://prezi.com/view/HaFfUpb3aElnVbwrHYQj/
    Francesca Passalacqua
    Miriam Carlino 
    Chiara Salari
    Infermieristica (sede Tivoli)https://youtu.be/FWT-ruOCyes
    Giulia Bucciarelli
    Giulia Leva
    Viola Perelli
    Logopedia I annohttps://prezi.com/view/zWMOVhtSqbuMEQwYxLwb/
    Dario CericaInfermieristica (sede Monterotondo)https://drive.google.com/file/d/1SUpYaGvSvBYN3tREcalwECSgBij0OYGU/view?usp=sharing
    Alice Di Giambelardini
    Giorgia Tomassi
    Logopedia I annohttps://m.youtube.com/watch?v=afWjR-YhWX0
    Federica Chirichilli
    Erika D’Angeli 
    Giorgia Savelli 
    Infermieristica (sede Monterotondo)https://prezi.com/view/ODiTmyqjrpIiuL2O5Pul/
    Zaira CaggiaInfermieristica (sede Monterotondo)https://drive.google.com/file/d/1FkdLPsoeIFKPmPDepUUSglACWK_iLr1e/view?usp=sharing
    Ilaria Rossetti
    Brenda Lucchesini 
    Francesca Faraone
    Infermieristica (sede Monterotondo)https://drive.google.com/file/d/13uul-5O83TLjsV3JB8jrgSDbmizZFPzw/view?usp=drivesdk
    Aurora Pia Vullo 
    Sara Trezza 
    Anna Afloarei 
    Infermieristica (sede Monterotondo)https://drive.google.com/file/d/1skRbYig8khdqCGr8C74ia0C3eDQF-4So/view?usp=sharing
    Chiara Febbo 
    Marika Passi 
    Denise Trivelli 
    Logopedia I annohttps://docs.google.com/presentation/d/1qL9Ucu0JvpJWATfCPow_qwMX4zKLIpdC_2ryvvHQFuE/edit?usp=sharing
    Martina Maschietti
    Maria Elisa Gatta
    Infermieristica (sede Tivoli)https://youtu.be/k06Vhu1Ygy0

    Link alla risorsa Fabiani M. (2024) Ricerca e sintesi delle evidenze per EBP. Passaggi chiave. Questa risorsa vi aiuterà nei primi passi della pianificazione, attuazione e stesura della vostra ricerca e sintesi delle evidenze per EBP.

    I passaggi per la ricerca e la sintesi di evidenze per EBPDownload

    Un quesito ben formulato può fare la differenza nella ricerca e nella sintesi delle evidenze!

    Archiviato in:Uncategorized Contrassegnato con: #PICO #PubMed #BancheDati #EBP #EBN #EvidenceBased

    Quando l’esperienza diventa un ostacolo

    Novembre 20, 2024 by mariafabiani@mariafabiani.eu

    Nel settore sanitario, l’esperienza è fondamentale. Ma cosa succede quando diventa una barriera invece che un ponte? L’esperienza deve servire i pazienti, non gli ego. Ecco sei trappole in cui anche i migliori esperti possono cadere, ostacolando il progresso invece di favorirlo:

    1. La fallacia di “Ho visto tutto”

    “Un paziente, un esito—so tutto.”
    L’esperienza non si costruisce su aneddoti isolati. Una singola esperienza personale non è un sostituto di prove sistematiche. Un evento non fa di qualcuno un esperto.

    2. La fallacia genetica

    “Chi sei tu per mettermi in discussione?”
    Le idee dovrebbero essere giudicate per il loro valore, non per chi le esprime. Essere esperti non significa automaticamente che le idee altrui siano prive di valore.

    3. La fallacia dell’eccesso di confidenza

    “Sono un esperto di cardiologia, quindi posso insegnarti tutto sulla salute mentale.”
    Essere un’autorità in un campo non garantisce saggezza universale. Rimani nel tuo ambito, a meno che tu non abbia approfondito l’argomento.

    4. La nozione perpetua

    “Abbiamo sempre fatto così.”
    Aggrapparsi al passato può bloccare innovazioni essenziali. Il golden standard di ieri potrebbe essere il bronzo di oggi.

    5. La fallacia dell’evidenza mancante

    “Non ci sono prove… per ora.”
    L’assenza di prove non è una prova di assenza. Spesso, significa semplicemente che nessuno ha ancora guardato abbastanza a fondo. Il progresso dipende dalla curiosità, non dal rifiuto.

    6. La fallacia dell’aneddoto

    “È solo un caso—non conta.”
    La scienza premia la replicazione, ma molte scoperte rivoluzionarie sono iniziate con una osservazione. Ignorare piccoli dettagli o casi localizzati può farci perdere intuizioni fondamentali.


    La realtà?

    Il progresso non nasce dalla perfezione, ma dalle menti curiose e imperfette di chi non ha paura di mettere e mettersi in discussione e di esplorare.

    Nel settore sanitario, l’umiltà deve andare di pari passo con l’esperienza e l’apertura. Gli esperti dovrebbero guidare con curiosità, non con difensività, e ascoltare voci nuove—che siano pazienti, colleghi o critici dello status quo.

    La scienza ha bisogno di metodi rigorosi, ma anche del coraggio di esplorare e di innovare.

    Scopri di più sugli strumenti per navigare sicuri e consapevoli nell’era dell’infodemia:

    • Digital literacy ed evidence based practice Parte 1
    • Digital literacy ed evidence based practice Parte 2

    Archiviato in:Uncategorized Contrassegnato con: #bias #disinformazione #misinformation #malinformation #esperienza

    Scrivere il razionale e formulare il quesito clinico

    Ottobre 23, 2024 by mariafabiani@mariafabiani.eu

    Considerato che “le risposte sono facili, il difficile è fare le domande giuste” il secondo contributo di questa serie è “Scrivere il razionale e Formulare il quesito clinico” – suggerimenti pratici su come costruire il razionale e usare il mnemonico PICO per formulare domande cliniche. È disponibile ad accesso libero per studenti, docenti, ricercatori, decisori e per chiunque voglia approfondire il tema.

    Imparare a trovare le informazioni scientifiche è essenziale, ma saperle leggere con uno sguardo critico è ciò che fa la differenza. Conoscere le basi del metodo scientifico aiuta a orientarsi tra dati e evidenze, evitando le trappole della disinformazione.

    Continuerò a pubblicare regolarmente nuovi strumenti e risorse sia per il mondo accademico che per quello professionale e per chi è coinvolto nelle decisioni strategiche. Perché la scienza dovrebbe servire la società, non solo le aule.

    Rendiamo la conoscenza libera, aperta e accessibile. Esplorate, condividete, e fatemi sapere come queste risorse possono arricchire il vostro studio o lavoro, o come potrebbero essere migliorate e integrate con altre risorse aperte!

    Qui potete scaricare il pdf della presentazione.

    Archiviato in:Uncategorized

    Dalla pratica alla scienza (e ritorno): EBP ed EBN

    Ottobre 21, 2024 by mariafabiani@mariafabiani.eu

    Per i professionisti sanitari che vogliono andare oltre il “si è sempre fatto così” e migliorare la qualità del proprio agire professionale e degli esiti per i pazienti con evidenze scientifiche, valorizzando la propria esperienza clinica, il contesto e le preferenze del paziente.

    Link alla risorsa sull’evidence based nursing: qui
    Perché curarsi anche di come ci prendiamo cura, fa la differenza!

    Archiviato in:Uncategorized

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