Silvia Bargeri è fisioterapista ricercatrice presso l’Unità di Epidemiologia Clinica dell’IRCCS Ospedale Galeazzi Sant’Ambrogio di Milano. Ha conseguito la Laurea in Fisioterapia, la Laurea Magistrale in Scienze Riabilitative delle Professioni Sanitarie e il Master Universitario in Riabilitazione dei disordini muscoloscheletrici.
La sua attività di ricerca si concentra sulla sintesi delle evidenze, sulla metodologia della ricerca, sulla best practice clinica e sulla medicina di genere in ambito muscoloscheletrico, ortopedico e riabilitativo.
È dottoranda presso la Vrije Universiteit Amsterdam, con un progetto sull’impatto di sesso e genere nella riabilitazione muscoloscheletrica. Dal 2024 è membro del Direttivo dell’Associazione Italiana di Fisioterapia, con
delega nazionale ai bandi per la promozione della ricerca nella professione.
Principali temi trattati:
- Ruolo della letteratura secondaria nella fisioterapia contemporanea e nel supporto alla pratica clinica basata sulle evidenze.
- Uso dell’intelligenza artificiale nello screening degli studi e nella gestione di grandi volumi di letteratura.
- Opportunità e sfide nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nella ricerca secondaria: efficienza, trasparenza, rischio di bias, verificabilità e responsabilità del ricercatore.
Abstract:
La letteratura secondaria rappresenta oggi uno snodo cruciale tra ricerca, pratica clinica e decisioni in fisioterapia. In un ecosistema informativo caratterizzato da una produzione scientifica crescente, i professionisti sanitari si orientano sempre più attraverso fonti pre-valutate, come le revisioni sistematiche. L’emergere dell’intelligenza artificiale rende ancora più importante la capacità di valutare criticamente affidabilità, aggiornamento e verificabilità delle fonti utilizzate.
La relazione introdurrà il ruolo della sintesi delle evidenze nella pratica clinica, chiarendo cosa sono le revisioni sistematiche, a cosa servono e perché la loro qualità metodologica è essenziale per produrre conoscenza affidabile. Verrà poi discusso il possibile ruolo dell’intelligenza artificiale nello screening degli studi e nella gestione di grandi volumi di letteratura.
La relazione si concluderà con una riflessione sulle principali opportunità e sfide: efficienza e sostenibilità da un lato; trasparenza, rischio di bias, verificabilità delle fonti e responsabilità metodologica dall’altro.