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    La forza del femminile

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    L’Università ad ArtVerona, tra arte, scienza e futuro sostenibile

    da sinistra, Giovanna Felis, David Bolzonella, Matteo Ballottari, Elisa Fasani, Antonella Furini Tiziana Pandolfini e Anita Zamboni

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Migliorare il percorso diagnostico della polmonite ottimizzando l’uso degli antibiotici

Team di scienziati Univr impegnati nella ricerca finanziata con oltre 10 milioni di euro

di Elisa Innocenti
2 Luglio 2019
in Attualità, Ricerca e innovazione

Migliorare la diagnosi delle polmoniti acquisite in comunità attraverso l’uso appropriato degli antibiotici. Questo l’obiettivo della ricerca “The value of diagnostics to combat antimicrobial resistance by optimising antibiotic use, Value -Dx”, coordinata dall’università di Anversa e che coinvolge l’ateneo di Verona insieme ad altri 25 enti di ricerca e università e internazionali.

Il progetto, di durata quadriennale, è finanziato dalla Commissione europea e dall’European federation of pharmaceutical industries associations con oltre 10 milioni di euro. Coordinatrice del team scaligero è Evelina Tacconelli, direttrice della sezione di Malattie infettive del dipartimento di Diagnostica e sanità pubblica, diretto da Albino Poli. Il gruppo dei ricercatori veronesi ha a propria disposizione un finanziamento di 433.587,50 euro.

Value-Dx nasce con per migliorare il percorso diagnostico della polmonite in Pronto Soccorso, dal medico di famiglia e nelle strutture sanitarie di lungo degenza attraverso la  definizione di fattori individuali, economici e normativi che condizionano l’utilizzo della diagnostica per le polmoniti acute al di fuori dell’ospedale.

Gli scienziati scaligeri analizzeranno le evidenze scientifiche già disponibili attraverso una revisione sistematica della letteratura scientifica. I risultati della ricerca di base saranno poi integrati con quelli ricavati da uno studio clinico che utilizza nuove tecniche diagnostiche rapide. “In questo modo – ha spiegato Tacconelli – potremo raggiungere il nostro obiettivo: coordinare lo sviluppo di nuovi protocolli clinici diagnostici, utilizzando i dati scientifici degli studi con metodica avanzata di machine learning. La declinazione del progetto, in prospettiva futura – aggiunge – consiste nell’adozione diffusa e sistematica di strategie cliniche diagnostiche efficaci, innovative e vantaggiose in termini di beneficio per il paziente con conseguente riduzione costi per la sanità pubblica”.

 

 

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