Programa de Pós-graduação em Medicina (Cardiologia) Disciplina – Medicina e Teoria da Complexidade



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Programa de Pós-graduação em Medicina (Cardiologia)
Disciplina – Medicina e Teoria da Complexidade

(FMM 701-M/D e 801- M/D)

Carga Horária total 60 h – 4 créditos (2h / semana em 2 semestres)

Horário: Quartas Feiras de 12:30 às 14:30h

Local: Auditório José Ananias – 8o. Andar

Coordenador: Prof. Nelson A. de Souza e Silva

Professores Colaboradores: Dra. Lucia Helena Alvares Salis

Dr. Paulo Henrique Godoy




Disciplina – Medicina e Complexidade (FMM 701 e 801)
EMENTA:

Introduz-se o conceito de Medicina e Teoria de Sistemas Complexos como fundamental para o avanço do ensino médico e melhoria de cuidados aos pacientes. Busca-se a construção do conhecimento com base nas teorias do conhecimento: abordagens comportamental, cognitiva, social e experimental.

A disciplina apresenta ao aluno inicialmente uma visão histórica breve da medicina ocidental e do surgimento das disciplinas, especialmente da epidemiologia clínica e da medicina com base em evidências e suas bases conceituais. Faz-se uma análise crítica do avanço do conhecimento médico com base no método científico e utilização do método epidemiológico, do método estatístico, do método clínico e da compreensão da realidade ou da busca da verdade através da utilização de múltiplas abordagens. Enfatiza-se o método clínico ou o julgamento clínico e a necessidade de compreender a complexidade da decisão clínica através da hermenêutica e do entendimento das bases da teoria de sistemas complexos dinâmicos, adaptativos e das ciências da cognição, das neurociências e da filosofia da ciência. Discute-se o encontro clínico (a relação médico-paciente), caos e complexidade e a abordagem dos problemas clínicos com modelos de dimensões múltiplas e modelos não lineares. Discutem-se as racionalidades médicas no uso criterioso dos testes diagnósticos e de rastreamento, dos ensaios clínicos, das revisões sistemáticas da literatura, dos estudos de prognóstico e da avaliação crítica da literatura médica e das bases de dados clinico-epidemiológicas. Introduzem-se os conceitos transversais de forma e plasticidade, co-construtivismo bio-eco-cultural, emergência e causalidade, bem como os conceitos de informação, computação e evolução com base na segunda lei da termodinâmica.
METODODOLOGIA
Serão realizadas poucas e curtas aulas expositivas para introdução de alguns temas mais complexos. Será fornecida aos alunos bibliografia básica a qual será enriquecida pelos próprios alunos. A cada aluno serão atribuídos temas com base na programação do curso, para que aprofundem seu conhecimento e sirvam de base para as discussões em grupo que serão realizadas 1 vez por semana durante duas horas em dois semestres (Total de 40 h de aulas práticas). Serão também selecionados pelos alunos, artigos publicados na literatura médica para avaliação crítica, com ênfase na metodologia utilizada nos estudos. As avaliações críticas serão apresentadas em meios multimídia e por escrito como métodos de avaliação do aproveitamento dos alunos. Procura-se aplicar métodos utilizando tecnologia da informação.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS


  1. Medicina Baseada em Evidências. Princípios e Prática. Mota Gomes, M ed. Reichmann & Autores Editores, São Paulo. 2a. Ed; 2006; 280 pag. ISBN 85-87148-84-2.




  1. Evidence Based Medicine. Sharon E. Straus, W. Scott Richardson, Paul Glasziou, R. Brian Haynes. Churchill Livingstone; 3 edition (9 Mar 2005) ISBN-10: 0443074445

ISBN-13: 978-0443074448.

  1. How to Read a Paper: The Basics of Evidence-Based Medicine. Trisha Greenhalgh .Blackell Publishing. 3rd ed. 2006.

  2. Eugene Charniak: Bayesian Networks without Tears: AI Magazine Volume 12 Number 4 (1991) (© AAAI) - http://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/918/836

  3. Quartz, S. & Sejnowski, T.J. (1997). The neural basis of cognitive development: A constructivist manifesto. Behavioral and Brain Sciences 20 (4): 537-596.

  4. Alcione Miranda dos Santos��, Basílio de Bragança Pereira��__, Kátia V. Bloch_, Carlos H. Klein, Nelson A. de S. e Silva, Armando da R. Nogueira, Lúcia Helena. Salis: Comparação de Redes Neurais com Regressão Logística.

Proceedings of the V Brazilian Conference on Neural Networks - V Congresso Brasileiro de Redes Neurais pp. 595–597, April 2–5, 2001 - PUC, Rio de Janeiro - RJ – Brazil.


  1. Paul E Plsek and Trisha Greenhalgh: Complexity science: The challenge of complexity in health care: BMJ 2001; 323; 625- 628. Obs: este é o primeiro de uma série de 4 artigos.

  2. Kieran Sweeney and Francis Griffiths ed.: Complexity and Health Care – an introduction.

Radcliffe Medical Press, United Kingdon 2002. ISBN: 1 85775 559 6


  1. Petra Denig, Rolf Wahlstro Mark Chaput de Saintonge3 & Flora Haaijer-Ruskamp: The value of clinical judgement analysis for improving the quality of doctors’ prescribing decisions: Medical Education 2002;36:770–780.

  2. Simon A. Levin: Complex adaptive systems: exploring the known, the unknown and the unknowable: Bulletin (new series) of the American Mathematical Society: 2002; 40 (1): 3 -19.

Author(s): Simon A. Levin: Journal: Bull. Amer. Math. Soc. 40 (2003), 3-19.
MSC (2000): Primary 92B05, 92D15, 92D40
Posted: October 9, 2002
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  1. Kieran Sweeney and Francis GriffithsComplexity and health Care – an Introduction. Radcliffe Medical Press Ltda. – United Kingdon 2002; 183p.

  2. Simon A. Levin: Complex Adaptive Systems: Exploring the Known, the Unknown and the Unknowable. 2002; BULLETIN (New Series) of the American Mathematical Society Volume 40, Number 1, Pages 3-19 S 0273-0979(02)00965-5; Article electronically published on October 9, 2002

  3. Paul Plsek: Complexity and the Adoption of Innovation in Health Care. Conference held in Washington, D.C. January 27-28, 2003. Sponsored by Agency for Healthcare Research and Quality, Centers for Disease Control and Prevention, Robert Wood Johnson Foundation, Anthem Foundation eHealth Initiative.

  4. Alan Bleakley, Richard Farrow, David Gould & Robert Marshall: Making sense of clinical reasoning: judgement and the evidence of the senses: Medical Education 2003; 37: 544–552.

  5. Guangyong Zou, PhD: From Diagnostic Accuracy to Accurate Diagnosis: Interpreting a Test Result with Confidence: Medical Decision Making/may–jun. 2004: 313-318.

  6. Cecile J. W. Janssens, PhD, Yazhong Deng, MSc, Gerard J. J. M. Borsboom, Msc, Marinus J. C. Eijkemans, PhD, J. Dik. F. Habbema, PhD, Ewout W. Steyerberg, PhD: A New Logistic Regression Approach for the Evaluation of Diagnostic Test Results: Med Decis Making 2005; 25:168–177.

  7. OLIVER BOARD: The Equivalence of Bayes and Causal Rationality in Games: Theory and Decision (2006) 61: 1–19.

  8. Gilbert Harman and Sanjeeve Kulkarni: Reliable Reasoning. Induction and statistical Learning Theory. MIT press, Cambridge, Massachustts; 2007; 108p. ISBN 978-0-262-08360-7.

  9. John H. Miller and Scott E. Page: Complex Adaptive Systems. An Introduction to computational models of Social Life. Princeton University Press, Princeton and Oxford, 2007. ISBN: 13: 978-0-691-13096-5.

  10. Melanie Mitchell: Complexity a guided tour. Oxford University Press Inc, New York, NY, 2009. ISBN: 978 0 19 512441-5

  11. J. Ricard: Complexity, emergence and the origins of life Origins of Life: Self-Organization and/or Biological Evolution? (2009) 105–115 EDP Sciences, 2009 DOI: 10.1051/orvie/2009009.




  1. Albert-László Barabási, Natali Gulbahce and Joseph Loscalzo: Network medicine: a network-based approach to human disease.

Nature Reviews | Genetics, 2011: 12 (January); 56-68.






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