• La prescrizione di farmaci galenici
• Norme per la corretta prescrizione di farmaci off-label

• Organizzazione del laboratorio galenico
• Calcoli formulativi, pesate analitiche
• Applicazioni cliniche delle forme solide e liquide

• Preparazioni individuali di farmaci orfani
• Procedure per l'uso di farmaci off-label
• Preparazione di elastomeri
• La galenica nelle dermopatie

• Significato clinico dei test autodiagnostici
• Test genetici e nutrizione
• Controllo di qualità in galenica fitoterapica

• Oncologia Medica
• Ematologia Oncologica
• Antibioticoterapia
• Accesso venoso in Emergenza-Urgenza 
• Terapia anticoagulante
• T.I. Neonatale
• Terapia Nutrizionale
• Pediatria
• Terapia intensiva 

• EBN e basi di ricerca e statistica

• Modello organizzativo VAT Monza 
• Presentazione
• Bundle dell'Infermiere Impiantatore
• Il vissuto del paziente 
• Il lavoro di squadra 

• Classificazione e implicazioni medico legali dei dispositivi medici
• Protocollo ERAS
• Regole e modalità di acquisto dei dispositivi nella pubblica amministrazione
• La redazione della documentazione informativa, l'informazione al paziente e l'acquisizione del consenso alla manovra.
• Aspetti medico legali
• Basi di economia aziendale
• L'implementazione della ricerca clinica.   

• Storia, indicazioni e tipi di catetere
• Il ruolo di Picc e Midline nel cateterismo vascolare venoso
• Classificazione, materiali, tecniche costruttive di Picc e Midline
• Monitoraggio Emodinamico
• Accessi vascolari in ambito di supporto della funzione cardiaca respiratorie e renale
• Gestione delle linee infusionali
•  Valutazione ecografica delle vene brachiali, basilica, cefalica, arteria brachiale, nervo mediano.  Misura del vaso, scelta del calibro del catetere e del sito di puntura.  Identificazione e Valutazione ecografica delle vene giugulare e succlavia.
• Venipuntura ecoguidata: tecniche di visualizzazione e di puntura  
• Tecnica di impianto con  micro introduttore utilizzando kit di impianto base
  Il kit procedurale.  
• Massime precauzioni di barriera: indossare le protezioni sterili, creare il campo sterile, organizzare il materiale.
• Basi di diagnostica radiologica, Rx Torace e landmarks vascolari. 
• Identificare il catetere nell'immagine radiologica e la posizione della punta del catetere tramite Rx Torace.    
• Eco delle giugulari, fluoroscopia, tracking elettromagnetico, doppler guidance 
• ECG intracavitario: razionale, tecnica, limiti, vantaggio, Casi clinici, Simulazione di impianto.
• Visualizzazione ecografica del catetere. Bubble test: esecuzione e significato.
• Indicazioni, controindicazioni, complicanze e modalità di confezionamento di tunnel sottocutaneo.
• Compatibilità tra farmaci
• Diagnostica radiologica
• Vessel heath and preservation
• Cura del catetere: lavaggi periodici, sorveglianza delle complicanze.
• Complicanze infettive e trombotiche
• Le sindromi mediastiniche
• La coagulazione
• Laboratorio di Microbiologia
• MARSI

• CICC e FICC non tunnellizzato a breve termine. Catetere da dialisi temporaneo
• CICC cuffiato tunnellizzato e total implanted device (Port)
• Catetere da dialisi a permanenza
• Catetere arterioso
• La radioprotezione
• Cannule ECMO
• La sala angiografica ed emodinamica
• Accessi venosi pediatrici
• FICC Port
• Picc Port
• Cateteri Neonatali

Metabolismo dei nutrienti e formulazione di una dieta equilibrata

Formulazione di una dieta equilibrata nelle varie discipline sportive

 

• Introduzione alla Digital Health. 
• Tecnologie chiave in Digital Health. 
• Intelligenza Artificiale e Big Data. 
• Interoperabilità e infrastrutture digitali.
• Valutazione delle tecnologie di Digital Health.
• Futuro della Digital Health.
• Regolamentazione e sicurezza. 
• Applicazioni pratiche della Digital Health.

• Introduzione all'Intelligenza Artificiale.
• Machine Learning: Algoritmi supervisionati e non supervisionati.
• Deep Learning: Reti neurali artificiali e architetture principali.
• AI applicata alla sanità: Diagnosi automatizzata, elaborazione delle immagini mediche, analisi predittiva.
• Natural Language Processing (NLP): Analisi di dati testuali in ambito medico.
• Big Data e AI in sanità: Analisi di grandi dataset sanitari, data mining e data cleaning.
• Etica e sicurezza nell'uso dell'AI: Bias, trasparenza, e regolamentazioni in ambito sanitario.
• Strumenti e piattaforme AI

• Tipologie di dati sanitari: Dati strutturati (EHR), non strutturati (immagini, testo), e dati in tempo reale.
• Ciclo di vita dei dati: Raccolta, archiviazione, elaborazione, e conservazione dei dati sanitari.
• Strumenti e tecnologie: Database sanitari, sistemi di gestione e analisi dei dati, cloud computing.
• Interoperabilità: Standard di scambio dati (HL7, FHIR) e integrazione tra sistemi.
• Data governance: Qualità, sicurezza e integrità dei dati sanitari.
• Privacy e regolamentazione: Compliance con GDPR e altre normative sula protezione dei dati sanitari.

• Introduzione alla Data Science: Concetti chiave e applicazioni in sanità.
• Tipologie di dati sanitari: Strutturati, non strutturati, e dati in tempo reale.
• Preparazione dei dati: Data cleaning, integrazione e trasformazione di dataset sanitari. 
• Modelli statistici e Machine Learning: Algoritmi di classificazione, regressione e clustering applicati ai dati sanitari.
• Visualizzazione dei dati: Strumenti e tecniche per la rappresentazione grafica dei risultati.
• Big Data in sanità: Gestione e analisi di grandi volumi di dati sanitari.
• Privacy e sicurezza dei dati: Normative (GDPR) e tecniche per garantire la protezione dei dati.
• Strumenti e piattaforme di analisi: Utilizzo di software e linguaggi come Python, R, e SQL.

• Introduzione alle tecnologie digitali in sanità: Panoramica su telemedicina, mHealth, wearables e dispositivi connessi.
• Cartelle cliniche elettroniche (EHR): Funzionamento, vantaggi e sfide nell’ implementazione.
• Telemedicina e telemonitoraggio: Strumenti per il monitoraggio remoto dei pazienti e la consultazione a distanza.
• Applicazioni mobile e salute digitale: Utilizzo di app per la prevenzione, diagnosi e gestione delle malattie.
• Wearables e dispositivi per il monitoraggio: Tecnologie indossabili per la raccolta di dati sanitari in tempo reale.
• Interoperabilità dei sistemi sanitari: Standard (HL7, FHIR) e soluzioni per l’integrazione di dati tra diversi sistemi.
• Big Data e cloud computing in sanità: Raccolta, gestione e analisi di grandi volumi di dati sanitari.
• AI e automazione in sanità: Applicazioni dell’ intelligenza artificiale per diagnosi, predizione e ottimizzazione dei processi clinici.

• Introduzione all'IA in sanità: Panoramica sulle tecnologie di intelligenza artificiale applicate alla salute.
• Machine learning e deep learning: Tecniche e algoritmi utilizzati per l'analisi di dati clinici.
• AI per la diagnosi medica: Applicazioni nell'interpretazione di immagini mediche (radiologia, istologia, ecc.).
• AI nella predizione e prevenzione delle malattie: Modelli predittivi per malattie croniche e prevenzione personalizzata.
• AI per il supporto decisionale clinico: Sistemi di assistenza per la presa di decisioni cliniche basate su dati.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Applicazioni dell'IA per l'analisi di cartelle cliniche elettroniche e testi medici.
• AI e robotica in sanità: Automazione di procedure chirurgiche e assistenza robotica per pazienti.
• Sfide etiche e legali: Gestione della responsabilità, trasparenza degli algoritmi e conformità normativa.
• Valutazione e implementazione: Metodi per testare, validare e integrare soluzioni AI nei sistemi sanitari esistenti.

• Introduzione ai sensori intelligenti: Tipologie di sensori (biometrici, ambientali, indossabili) e loro funzionamento.
• Tecnologie e piattaforme per i sensori sanitari: Architettura hardware e software per la raccolta e gestione dei dati.
• Sensori per il monitoraggio dei pazienti: Applicazioni in telemedicina, monitoraggio remoto, e gestione delle malattie croniche.
• Integrazione dei sensori con sistemi sanitari digitali: Interoperabilità con cartelle cliniche elettroniche (EHR) e piattaforme di telemedicina.
• Analisi dei dati raccolti dai sensori: Tecniche di data processing, machine learning e visualizzazione dei dati in ambito sanitario.
• Progettazione e sviluppo di soluzioni basate su sensori: Esercitazioni pratiche per configurare e utilizzare sensori intelligenti.
• Sicurezza e privacy dei dati: Misure di sicurezza per la protezione dei dati raccolti dai sensori e conformità alle normative (GDPR).
• Sfide etiche e regolamentarie: Implicazioni etiche e legali nell'uso di sensori per la salute.
• Casi studio e applicazioni reali: Esplorazione di progetti e soluzioni implementate nell'assistenza domiciliare e ospedaliera.

• Fondamenti di etica in sanità: Principi etici e dilemmi nel contesto sanitario e tecnologico.
• Normative sulla privacy e protezione dei dati: GDPR e altre regolamentazioni internazionali sulla gestione dei dati sanitari.
• Etica della tecnologia in sanità: Intelligenza artificiale, telemedicina e il loro impatto etico.
• Sicurezza dei dati sanitari: Pratiche e regolamenti per garantire la sicurezza informatica e la riservatezza dei pazienti.
• Accesso equo alle tecnologie sanitarie: Considerazioni etiche su disuguaglianze e accessibilità alle cure digitali.
• Responsabilità legale e deontologia professionale: Obblighi legali e morali dei professionisti sanitari nell'uso delle tecnologie.
• Autonomia e consenso informato: Diritti dei pazienti e processi decisionali nell'era digitale.
• Valutazione dell'impatto regolatorio: Implementazione e monitoraggio delle normative nei contesti clinici.

• Welcome and introduction
• Taxonomy of the studies
• Descriptive statistics
• Introduction to R
• Probability, sensitivity, specificity and ROC curve
• Statistical Distribution Functions; Inference: hypothesis testing & confidence interval
• Variable transformation 
   

• Analysis of Variance (ANOVA)
• Principles of regression and models for continuous data
• Effect measures with binary endpoints
• Regression models for binary response
• Variable selection
• Prediction models
• Bayesian Analysis
• Missing data

• R software
• Multiple testing
• Survival Analysis 

• Design of RCTs; Early phase study design; Biomarker based designs; Sample Size Calculation; Adaptive designs; Bayesian designs; Estimands; Study PASS (Post Authorization Safety Study) and PAES (Post Authorization Efficacy Study). 
• Fundamental ethics principles in research; Data governance and regulatory landscape (GDPR); issues and models related to data access / data sharing; The Ethics and Law of Experiments on Animals; End of life issues and the rights of terminally ill patients;  The role of Ethical Committees. 
• Regulatory aspects & legislations: the view of AIFA; Regulatory aspects & legislations: the view of pharma; Regulatory aspects & legislations in the area of rare-diseases; Good clinical practices. 
   

• Epidemiological designs; 
• Introduction to Real World Data; 
• Geo-spatial analysis; 
• Real World Data (Pharmaceutical); 
• Introduction to causal models.
   

• Protocol development;
• End Point; 
• End point Surrogate; 
• Organizing Data & Data Management, Case Report Form & ECRF;
• Safety issues; 
• Safety data analysis; 
• Analysis of longitudinal data; 
• Practical Review (Def. of a protocol); 
• Reporting results; 
• Reproducibility; 
• Meta-analysis
   

• Introduction to machine learning; 
• Unsupervised learning; 
• Neural networks and deep learning; 
• From data to models in pandemics; 
• Interpretable and explainable artificial intelligence; 
• Computational intelligence for biomedicine and healthcare; 
• Bayesian and causal networks.

• Basic principles of scientific writing 
• How to write a scientific paper
• How to write a Review
• Case report
• Letter to the editor
• Authorship
• Cover letter
• Peer review and manuscript evaluation
• Communicating science
• Writing an effective abstract
• Poster and oral presentation
• Communicating science to general public
• Social Media Communication

• Funding opportunities for Young Investigators in Italy and Europe; 
• Understanding the review process: writing for success; 
• How to develop an Irresistible idea; 
• The writing schedule; 
• Background and Review of Literature; 
• Hypothesis, Aim of the study, Preliminary Results; 
• Experimental design & methods; 
• Time & deliverables; 
• Pitfalls; 
• Expected outcome; 
• Dissemination; 
• Future directions

• Metodologia della ricerca
• Ricerca e analisi delle migliori evidenze disponibili nella midwifery
• Analisi e valutazione dei dati epidemiologici
• Produzione e interpretazione degli esiti e dei risultati in area ostetrica e neonatale
• Gestione e prevenzione degli eventi avversi
• Mappatura dei rischi; sistema di allarme MEOWS
• Midwifery partnership model
• Applicare il Midwifery management per pianificare e organizzare le attività (lavorare per obiettivi, gestione delle risorse, identificare le priorità);
• Progettazione e organizzazione di interventi

• Gestire la comunicazione in modo efficace nel team e con l'utenza
• Saper risolvere relazioni conflittuali nel team e con l'utenza
• Essere punto di riferimento nel team per dare sostegno ai componenti il team e alle donne/coppie in situazioni critiche
• Saper lavorare in gruppo e favorire il lavoro in gruppo o l'attivazione di gruppi di lavoro

• Uso ed interpretazione Ecografia
• Lettura ed interpretazione CTG nelle diverse fasi del travaglio
• Emergenze cardiotocografiche
• Utilizzo del nuovo partogramma WHO
• Tecniche di rianimazione neonatale
• Tecniche di rianimazione nell'adulto
• Assistenza ostetrica alle donne in caso di: analgesia epidurale, induzione e accelerazione, VBAC, presentazione podalica, gravidanze gemellari
• Tecniche di sutura
• Management della ferita perineale

• Semeiotica ostetrica
• Psiconeuroendocrinologia (ossiticina,...)
• Dolore
• Neurofisiologia
• Interpretazione della comunicazione verbale e non verbale
• Normale adattamento alla vita extrauterina
• Buone pratiche per promuovere e sostenere la fisiologia: movimento libero e posture
• uso dell'acqua medicina complementare e integrativa 
• sostegno alla donna/coppia; aspetti clinico-assistenziali nell’assistenza al neonato (cure amiche della mamma)
• Gestione dei fattori influenzanti la fisiologia del travaglio di parto: ambiente, modelli

• Riconoscere le deviazioni dalla fisiologia: posizioni fetali anomale
• Distress materno
• Rallentamento della progressione nel I-II-III stadio
• Segni di allerta materni e neonatali nel IV stadio
• Management delle deviazioni dalla fisiologia: rebozo
• Posture materne
• Medicina complementare e integrativa
• Relazione terapautica 
• Prevenzione del danno perineale
• Gestione clinica dei segni di allerta materni e neonatli nel IV stadio

• Riconoscere le distocie dinamica, meccanica, emotiva,(..) nei 4 stadi del travaglio 
• Management delle distocie nel travaglio di parto

• Riconoscere i fattori di rischio delle emergenze: segni clinici, strumenti per lavalutazione del rischio
• Management delle emergenze urgenze: distocia di spalla, emorragia post partum, prolasso di funicolo
• Leadership e getione del team
• Identificazione e gestione delle priorità
• Organizzazione e gestione simulate, focus group, briefing e debriefing
• Metabolizzazione dell’esperienza con la donna e il partner

• Aspetti generali.
• Cenni di fisiopatologia.
• Funzionamento e tecniche di utilizzo delle macchine da perfusione.

• Valutazione dei reni mediante perfusionee ipotermica.
• Valutazione del fegato mediantee perfusione normotermica.

• Split-Liver.
• Trapianti segmentari.
• Trapianto ausiliario.
• Segmentazioni epatiche durante perfusione dinamica.
• Trapianto di fegato da donatore vivente.
• Trapianto e autotrapianto di isole pancreatiche.

• Prelievo e trapianto robotico degli organi addominali.

• Sistemi di supporto epatico e plasmaferesi.
• Profilassi e terapie delle infezioni nei trapianti di organo solido.
• Gestione multidisciplinare e nuove terapie del paziente con insufficienza epatica acuta.
   

• Utilizzo macchina per emorecupero intra-operatorio e autotrasfusione.
• Emofiltrazione ed emoadsorbimento extracoroporeo.
• Tecniche di RRT (dialisi e CVVH).

Managing different stakeholders and interests, Ethical and legal frameworks that influence governance and organisational structures, Organization structure and design, The peculiarities of distributed RIs.

Understanding the RI environment, Strategic thinking and planning for an RI, Defining the mission and the vision, Translating mission and vision into a strategic/development plan, Understanding emerging trends in technology, Accountability to stakeholders, Managing of ethical and social challenges.

Business innovation and development, How to translate the strategy into an operational and financial plan (setting a business plan), Scenario planning and sensitivity analysis.

Cash flows, investments, assets and liabilities, costs and revenues, Cash and accrual accounting, The financial statement of Ris, Balancing the budget, Things to consider when working with an accounting firm.

Risk management and internal control, Measuring the cost of activities, Pricing of services, Tax rules, Defining and evaluating performance indicators.

Managing people in multi-cultural and networked settings, Leading towards an 'etichal organisation', Reaching consensus, Fostering diversity throughout the organisation, Capacity building for nodes, Professional conduct.

Advocacy and ambassoadorship, Modes of funding, Identifying and negotiating with potential funders, New funding tools (private-public partnerships, special projects, commercial funding, fee for service, consultancy), Grants: how to buld a good proposal for funding.

Operations and process maangement, Running operations in networked settings, Understanding user needs and customer focus, User engaement and service design, Fostering a culture of service provision, Project management.

Operations and process maangement, Running operations in networked settings, Understanding user needs and customer focus, User engaement and service design, Fostering a culture of service provision, Project management.

Operations and process maangement, Running operations in networked settings, Understanding user needs and customer focus, User engaement and service design, Fostering a culture of service provision, Project management.

Research and administrative data management (Storage of data, archiving, privacy, data sharing), Compliance with national and international regulations, Best practices and standards, Creating a disaster mitigation and recovery plan.

This optional module explores the key challenges for planning,setting up and leading an operational RI. This module provides case studies of RIs in different stages of their life cycle and helps participants to learn from successes and failures. The module focuses on the broad relevant issues in the design and development of RIs and gives the opportunity to reflect on the application of managerial tools in real RI cases.