Strumenti a supporto del ragionamento clinico in fisioterapia muscoloscheletrica: una Scoping Review

Rubini, Davide (2025) Strumenti a supporto del ragionamento clinico in fisioterapia muscoloscheletrica: una Scoping Review. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Fisioterapia (abilitante alla professione sanitaria di fisioterapista) [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Introduzione: I disturbi muscoloscheletrici costituiscono una delle principali cause di disabilità a livello globale, con un impatto significativo sulla qualità di vita e sui sistemi sanitari. Per supportare il fisioterapista nel ragionamento clinico finalizzato alla scelta del trattamento più appropriato per ciascun paziente, nel corso degli anni sono stati sviluppati diversi strumenti di supporto. Tuttavia, la letteratura scientifica attuale risulta ancora limitata per quanto riguarda revisioni dedicate a questo tipo di strumenti. Obiettivo: La presente Scoping Review ha l’obiettivo di individuare e sintetizzare le evidenze disponibili sull’utilizzo di strumenti a supporto del ragionamento clinico fisioterapico nel trattamento dei disturbi muscoloscheletrici. Metodi: Sono state consultate le banche dati MEDLINE (via PubMed), Cochrane Library e PEDro, al fine di individuare tutte le pubblicazioni riguardanti strumenti di supporto per la scelta del trattamento fisioterapico nei disturbi muscoloscheletrici, fino al 5 ottobre 2025. Risultati: La ricerca ha individuato 798 articoli. Dopo lo screening di titoli e abstract e la successiva valutazione dei testi completi,sono stati inclusi 60 studi. Da questi sono stati identificati 31 strumenti,suddivisi in: Regole di predizione clinica/Modelli predittivi e Sistemi di classificazione (n = 21), Algoritmi/Modelli di trattamento (n = 8) e Strumenti di supporto alla decisione condivisa (n = 2). Conclusioni: La letteratura scientifica attuale evidenzia la disponibilità di diversi strumenti di varia natura volti a supportare il fisioterapista nella scelta del trattamento più efficace, attraverso l’analisi dei dati clinici raccolti nelle varie fasi di valutazione del paziente. Considerata la natura ancora emergente di questo ambito di ricerca e l’eterogeneità degli studi appare necessario promuovere ulteriori studi di elevata qualità metodologica volti ad approfondire lo sviluppo e l’applicabilità clinica di tali strumenti.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Rubini, Davide
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
decision support systems,classification algorithms,physiotherapy,musculoskeletal disorders
Data di discussione della Tesi
26 Novembre 2025
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