|
| Ders Bilgileri |
|
| Dersin Adı |
: |
Medikal Enformatik ve Kanıta Dayalı Tıp |
|
| Dersin Kodu |
: |
BİS561 |
|
| Dersin Türü |
: |
Seçmeli |
|
| Dersin Aşaması |
: |
İkinci Aşama (Yüksek Lisans) |
|
| Dersin Yılı |
: |
1 |
|
| Dersin Dönemi |
: |
Güz ve Bahar (16 Hafta) |
|
| Dersin AKTS Kredisi |
: |
5 |
|
| Eğitici(ler)nin Adı |
: |
Doç.Dr. GÜLŞAH SEYDAOĞLU
|
|
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
: |
Bilimsel düşünme ve eleştirme yöntemlerini kavrar, bilimsel yanıltma türleri ve sıklığı konusunda bilgi sahibi olur
Kanıta Dayalı Tıp kavramını açıklar, tıpta kanıt aramanın ve oluşturmanın önemini kavrar, KDT bileşenlerini sayar
Araştırma tasarımlarını ve türlerini ayır eder,
KDT pramidi basamaklarını kullanarak araştırma tasarımlarının kanıt düzeyini belirler, Bir çalışmanın yapısını inceler, çıkarımda bulunur
KDT adımlarını sayabilir
Uygulama sırasında karşılaştığı vakalar için soru oluşturur, PICS yöntemini kullanarak en uygun anahtar kelimeleri oluşturur, anahtar kelimeleri kullanarak webde kanıt aramanın yollarını bilir,
Araştırmalar için geçerlilik, yararlılık ve önemlilik kavramlarını değerlendirir, RR, OR, p değeri, güven aralığının büyüklüğü, sensitivite, spesifite gibi temel istatistiksel kavramların, bir makaleye değer biçmedeki yerini kavrar,
Örneklem sayısı, izlem süresi, körleme, randomizasyon kriterlerini kullanarak en geçerli çalışmayı-kanıtı seçer,
Seçilen kanıtı hastanın klinik ve demografik özelliklerine uygunluğu açısından değerlendirir
Araştırmanın etik kurallara uyumunu sorgular, makale doğrultusunda verilen karar ile hastanın beklenti ve değerlerinin uyumunu değerlendirir
KDT basamaklarında tıbbi bilişim araçlarını kullanır
|
|
| Dersin Veriliş Şekli |
: |
Örgün (Yüz Yüze) |
|
| Dersin Önkoşulları |
: |
Yok |
|
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar |
: |
Yok |
|
| Dersin Amacı |
: |
KDT’ da önemi konusunda fikir sahibi olmak, Kanıta ulaşmanın yolları konusunda bilgi edinmek, elde edilen kanıtları eleştirel değer biçme kriterlerini kullanarak değerlendirmektir. |
|
| Dersin İçeriği |
: |
KDT basamaklarını kullanarak; klinik olgularda karşılaşılan sorunlarda hastaya özgü soru oluşturularak, sorunun cevabı için MEDLINE, Cochraine gibi veri tabanlarında en iyi kanıtın aranması, elde edilen kanıta eleştirel değer biçilmesi, KDT bileşenleri ile deneyim, hastanın istekleri ve kanıtın birleştirilerek karar verilmesi ve karar sonrasında değişimin izlenmesi basamakları aktarılacaktır. |
|
| Dersin Dili |
: |
Türkçe |
|
| Dersin Yeri |
: |
Biyoistatistik AD |
|
|
Ders Planı |
| Hafta | Konu | Öğrencinin Ön Hazırlığı | Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri |
|
1 |
Bilimsel ve eleştirel düşünme yöntemleri |
- |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
2 |
Kanıta Dayalı Tıp kavramı, tıpta kanıt aramanın ve oluşturma |
Okuma |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
3 |
Araştırma tasarımları ve kanıt düzeyleri |
Okuma |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
4 |
KDT adımları, Soru oluşturma, PICS yöntemi |
Soru oluşturma |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
5 |
Anahtar kelimeleri kullanarak webde kanıt aramanın yolları, tıbbi bilişim araçları |
Anahtar kelime oluşturarak makale aramak |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
6 |
Araştırmalar için geçerlilik, yararlılık ve önemlilik kavramları |
Kavramlara uygun makale taramak |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
7 |
Genel istatistiksel kavramlar, örneklem sayısı, izlem süresi, körleme, randomizasyon |
Kavramlara uygun makale taramak |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
8 |
Ara Sınav- Ödev, Araştırma tasarımlarına örnek makaleler |
Makale örnekleri |
|
|
9 |
Kanıta eleştirel değer biçme, Bilimsel bir makale nasıl eleştirilir |
Değerlendirme formunu kullanarak makalelere eleştirel değer biçmek |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
10 |
KDT bileşenleri ile karar verme |
Makale örnekleri |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
11 |
Tanı çalışmaları |
Uygun makale taramak, eleştirel değer biçmek |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
12 |
Zarar Çalışmaları |
Uygun makale taramak, eleştirel değer biçmek |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
13 |
Tedavi alışmaları |
Uygun makale taramak, eleştirel değer biçmek |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
14 |
Meta analiz çalışmaları |
Uygun makale taramak, eleştirel değer biçmek |
Soru cevap, tartışma, sunum |
|
15 |
KDT’a eleştirel bakış |
Karşıt görüşlü makale |
Munazara |
|
16/17 |
Ödev - Sınav |
|
|
|
|
|
Önerilen Kaynak ve Okumalar |
| Kaynak Türü | Kaynak Adı |
| Ders Notu ve Kitaplar |
 Prasad,K. Fundamentals of Evidence-Based Medicine. 2007. Meeta Publishers, New Delhi.
Straus ES, Richardson WS, Glasziou P and Haynes R.B. Evidence- Based Medicine How to practice and teach EBM. Third edition, 2005. Elsevier, London.
|
| |
| Diğer Kaynaklar | |
|
|
|
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri |
Sayısı |
Katkı Yüzdesi |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
30 |
|
Ödev/Proje/Diğer |
4 |
70 |
|
Toplam |
100 |
|
Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı |
40 |
| |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi
|
100 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı
|
60 |
|
Toplam |
100 |
|
|
| Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı |
| No | Temel Öğrenme Kazanımı | Katkısı* |
|
1 |
Tıp ve sağlık bilimlerinde ortaya çıkan problemlere yanıt vermek için bilimsel araştırma tasarlar, |
2 |
|
2 |
Etkili iletişim becerilerini kullanarak danışmanlık verebilir, araştırmalarda ekip çalışması içinde yer alır, bilimsel etik kuralları savunur |
3 |
|
3 |
Araştırma tasarımına uygun veri toplar, analiz eder, yorumlar, |
2 |
|
4 |
Sağlık taraması tasarlayabilir, örnekleme yöntemini belirler ve yönetir, |
2 |
|
5 |
Hastalık kodlamaları için gerekli olan ulusal ve uluslar arası sınıflandırmaları yapabilir, hastane istatistiklerini sıralar, açıklar, analiz eder ve yorumlar, |
0 |
|
6 |
Veri analizine uygun temel istatistiksel yöntemleri seçer, uygular ve yorumlar, |
2 |
|
7 |
Gerekli istatistiksel paket programlarını kullanır, analiz amacı ile gerekli program yazar ve geliştirir, |
0 |
|
8 |
Sağlık bilimlerinde tanı ve tedavide karar verme sürecindeki çeşitli istatistiksel yöntemleri kullanabilir, bu alanda çalışan araştırıcılara danışmanlık yapabilir, |
2 |
|
9 |
Sağlık alanına özel (olasılık ve Bayesian biyoistatistik teknik ve yöntemleri gibi) temel istatistiksel teorileri kavrar, |
2 |
|
10 |
Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemleri ve demografi kavramlarını açıklar, |
3 |
|
11 |
Sağlık alanında özgü tıbbi terminolojiyi kavrar ve kullanır, |
3 |
|
12 |
Eleştirel düşünce yeteneğini geliştir, kanıta ulaşmanın yollarını kullanarak kanıta eleştirel değer biçer ve karar verir, |
5 |
|
13 |
Sağlık bilimlerinde sıkça kullanılan sağkalım, çok değişkenli analiz yöntemleri, regresyon teknik ve yöntemlerini uygular. |
1 |
|
14 |
Tıbbi bilişim alanındaki gelişmeleri izler ve sık kullanılan araç ve yöntemleri kullanır, |
5 |
|
15 |
Epidemiyoloji alanındaki kavramları açıklar, klinik ve saha araştırmalarını başından itibaren yönlendirir, hastalık risk faktörlerinin ve hastalık yüklerinin saptanmasında yöntemler geliştir, uygun tanı testlerinin seçilmesinde danışmanlık yapar, |
1 |
| * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir. |
|
|
| Öğrenci İş Yükü - AKTS |
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders ile İlgili Çalışmalar |
|
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) |
14 |
2 |
28 |
|
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) |
14 |
2 |
28 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar |
|
Ödev, Proje, Diğer |
4 |
8 |
32 |
|
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) |
1 |
10 |
10 |
|
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı |
1 |
20 |
20 |
|
Toplam İş Yükü: | 118 |
| Toplam İş Yükü / 25 (s): | 4.72 |
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 |
|
|
|