Semptomdan Tanıya İç Hastalıkları Kanıta Dayalı Yaklaşım

• Yayın Hakkında
• Özellikler
• Yorumlar
• İlave Dosyalar
• Satış/Tedarik

Kapat

---

  Semptomdan Tanıya kitabını oluştururken amacımız iç hastalıklarında tanısal süreci öğretmede ilgi çekici, pratiğe dayalı, bilgisel yaklaşım geliştirmekti. İlgi çekici çünkü gerçek vakalar her bölümle entegre, aksi halde düz ve sıkıcı olabilecek konuyu tamamlıyor . Bilgisel, çünkü Semptomdan Tanıya klinisyen olmadaki en zorlu süreci açıkça ortaya koyuyor: doğru tanıyı koyma . Diğer birçok kitap hastalıkları açıklamakla birlikte, hasta sunumundan tanıya kadar süreci tanımlamakta başarısız olmaktadır . Öğrenciler bu süreci, kendi sezgi ve tecrübeleriyle öğrenebilir ve sıklıkla öğreniyor olmalarına rağmen, bu zorlu sürecin açıklanabilir ve onlar için kolaylaştırılabilir olduğuna inanmaktayız . Dahası, birçok kitapta hastalığın tanımı aşırı basitleştirilmiştir ve semptomların, bulguların ve test sonuçlarının prediktif değeri hakkındaki mevcut kanıt dahil edilmemiştir . Klasik sunuma dayalı öğretme az tecrübeye sahip klinisyenlere yaygın ama atipik vakaları tanırken yardımcı olmada yetersiz kalmaktadır . Bu gözetim, test karakteristiklerinde eksik bilgiyle birlikte olduğunda, erken tanı koyabilmeyi engeller . Semptomdan Tanıya öğrencilere ve asistanlara iç hastalıklarını öğrenmede yardımcı olmayı hedefler ve tanı koymadaki zorluklara odaklanır . Bölüm 1'de sunulan terminoloji ve ana yapıyı kullanarak, her bölüm yaygın bir şikayete yer verir, göğüs ağrısı gibi . Bölüm vaka ve bir ifadenin açıklamasıyla ya da ayırıcı tanıların düzenlenmesiyle başlar . Vaka ilerledikçe klinik doğrular açıkça ortaya konur . Vakanın ayırıcı tanısı, önde gelen tanı hipotezi ve önemli alternatif tanı hipotezleri için klinik ipuçlarını ve testleri tanımlayan tablolarda özetlenmiştir . Bölüm ilerledikçe uygun hastalıklar gözden geçirilir . Tıpkı gerçekte olduğu gibi testler uygulandıkça vaka adım adım açılır, tanı doğrulanır ya da dışlanır . Okuyucular değerlendirmeyi yönlendirecek bir dizi soruyla karşılaşır . Her bölüm birkaç vaka ve bir tanı algoritması içerir.