Analisi Delphi

Lifescience

Raccogliere e sintetizzare le opinioni esperte di ricercatori, medici e altri professionisti sanitari

Ogni giorno, milioni di medici in tutto il mondo si trovano a dover prendere decisioni diagnostiche e terapeutiche, a volte senza poter disporre di tutte le evidenze scientifiche che desidererebbero; questo perché, purtroppo, non sempre esistono dati e pubblicazioni evidence-based a supporto delle loro scelte. Questi professionisti, che operano con responsabilità, spesso si trovano a operare in solitudine, senza mezzi strutturati per condividere e confrontare le esperienze di real-life che attraversano.

L’Analisi Delphi è un metodo strutturato per raccogliere e sintetizzare l’expert opinion di ricercatori, medici e altri professionisti sanitari. In situazioni in cui le evidenze scientifiche sono scarse o contraddittorie, si presenta come un approccio affidabile per misurare il consenso esistente tra gli esperti, consentendo a questi di condividere le proprie conoscenze in modo strutturato e collaborativo. Oggi, l’Analisi Delphi è ampiamente utilizzata in vari settori, tra cui la ricerca in ambito medico-farmaceutico, per la sua capacità di raccogliere opinioni esperte e generare attraverso un processo iterativo e anonimo una misurazione del consenso che i massimi esperti di una materia esprimono rispetto a un tema critico.

Descrizione

Il razionale metodologico della Delphi poggia sulla costruzione strutturata di un consenso tra un gruppo di esperti. È una metodologia di ricerca qualitativa utilizzata per valorizzare la conoscenza collettiva di un gruppo di esperti nello studio di una tematica complessa. È infatti una metodologia di consenso organizzata in più fasi successive (round) di questionari composti da una serie di affermazioni (statements) rispetto alle quali viene misurato il consenso dei key opinion leader (KOL) chiamati a rispondere. Il processo è iterativo in quanto il ciclo viene ripetuto somministrando più volte il questionario al panel di esperti selezionato, ogni volta con adeguamenti e ottimizzazioni che derivano dai round precedenti. A conclusione dei diversi rounds viene misurata la percentuale di consenso registrata per ogni statement.

La scelta di utilizzare la Delphi nasce dalla volontà di ottenere l’opinione ponderata di esperti coinvolti individualmente e in modo anonimo. L’anonimato è infatti uno dei criteri fondamentali nella “relazione” del gruppo di esperti: è importante che gli esperti si esprimano in modo anonimo e non conoscano l’identità degli altri membri coinvolti, in modo da garantire l’indipendenza delle risposte ricevute. L’Analisi Delphi permette di strutturare e organizzare i punti di vista espressi da un gruppo di esperti senza bisogno di metterli in comunicazione diretta tra loro.

Obiettivi

Alla fine del processo, l’Analisi Delphi genera un dato quali-quantitativo di fondamentale utilità sia per orientare la pratica clinica in ambiti critici (es. nelle malattie rare), sia per indirizzare la futura ricerca. Inoltre, il dato generato dall’Analisi Delphi si presta in modo particolare a essere utilizzato per la submission di paper scientifici a riviste indicizzate, essendo universalmente riconosciuto da comitati editoriali e referee come il migliore tra gli approcci strutturati di indagine expert-opinion based.

A chi è rivolto

  • Ricercatori e professionisti in ambito clinico e sanitario che necessitano di risolvere problematiche complesse.
  • Manager aziendali in cerca di decisioni strategiche informate.
  • Accademici che desiderano sviluppare una conoscenza più ampia delle visioni e delle pratiche esistenti in una patologia o area terapeutica.
  • Industrie farmaceutiche che necessitano di orientare le proprie strategie.

Cosa porterai alla tua realtà

  • Raccolta strutturata di opinioni esperte.  
  • Chiarezza sul consenso esistente, facilitando l’implementazione delle soluzioni proposte.
  • Miglioramento della capacità di risoluzione dei problemi complessi.

RICHIESTA INFORMAZIONI

Lascia i tuoi contatti e un nostro incaricato ti ricontatterà il prima possibile.
Privacy