GIFF 2019: 11(4)

Cari colleghi,
il quarto numero del GIFF 2019 vi propone alcuni interessanti contributi.

Nella rassegna di Colpani et al. viene affrontato un argomento di particolare attualità quale il machine learning, sia dal punto di vista teorico che da quello delle possibili applicazioni in ambito medico, come una migliore stratificazione dei pazienti e diagnosi più accurate in tempi ridotti.

Nel contributo originale di Ruggeri et al., vengono presentati i risultati relativi all’impatto di modelli di cura integrata che prevedano la partecipazione del farmacista o dell’infermiere, accanto al medico, sulla soddisfazione dei pazienti affetti da diabete di tipo 2. L’analisi è stata condotta nell’ambito del progetto MUNROS (Health Care Reform: the iMpact on practice, oUtcomes and costs of New roles for health pROfeSsionals), finanziato dall’Unione Europea nel contesto del 7th Framework Program, con l’obiettivo di analizzare nuove figure professionali e nuove competenze e responsabilità nella gestione delle cure.

Nell’angolo dedicato al Master in Farmacovigilanza, Sentinelli et al. presentano il progetto svolto presso PHARMA D&S, in cui sono state analizzate e confrontate due metodiche per la rilevazione di segnali di sicurezza, ovvero l’approccio case by case e l’utilizzo di algoritmi statistici per la generazione del segnale nel database europeo tramite EVDAS (EudraVigilance Data Analysis System).

Buona lettura!

Alberico L Catapano
Editor in chief

RASSEGNE

• Machine learning: la capacità di prevedere applicata alla ricerca e alla pratica clinica
  Ornella Colpani
  GIFF 2019;11(4):5-11
  
  

CONTRIBUTI ORIGINALI

• L’impatto dell’inserimento di nuovi ruoli professionali sulla soddisfazione del paziente diabetico. Evidenze dal progetto europeo MUNROS
  Matteo Ruggeri, Carlo Drago, Gianfranco Damiani, Paolo Francesconi, Elisa Gualdani, Valentina Barletta
  GIFF 2019;11(4):12-19
  
  

SELEZIONE DALLA LETTERATURA
a cura di Elena Tragni e Manuela Casula

• Aspirina nel trattamento e nella prevenzione degli attacchi di emicrania
• Sistemi per l’identificazione di prescrizioni potenzialmente inappropriate ed esiti nei pazienti
  GIFF 2019;11(4):20-23

ANGOLO DEL MASTER

• EVDAS (Eudravigilance Data Analysis System): nuovo strumento per la signal detection
  Nicolò Sentinelli, Lucia Biagiotti
  GIFF 2019;11(4):24-26

NUMERO COMPLETO GIFF 2019;11(4)