Ürün Detayları
Bu içerik konyatipkitabevi mağazası tarafından hazırlanmıştır.
İç Hastalıklarında Semptomdan Tanıya Kanıta Dayalı Bir Yaklaşım
Önsöz
Semptomdan Tanıya kitabını oluştururken amacımız iç has –
talıklarında tanısal süreci öğretmede ilgi çekici, pratiğe dayalı,
bilgisel yaklaşım geliştirmekti
.
İlgi çekici çünkü gerçek vakalar
her bölümle entegre, aksi halde düz ve sıkıcı olabilecek konu-
yu 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 sonuç –
larının prediktif değeri hakkındaki mevcut kanıt dahil edil
–
memiştir
.
Klasik sunuma dayalı öğretme az tecrübeye sahip
klinisyenlere yaygın ama atipik vakaları tanırken yardımcı
olmada yetersiz kalmaktadır
.
Bu gözetim, test karakteristik –
lerinde eksik bilgiyle birlikte olduğunda, erken tanı koyabil –
meyi engeller
.
Semptomdan Tanıya öğrencilere ve asistanlara
iç hastalıklarını öğrenmede yardımcı olmayı hedefler ve tanı
koymadaki zorluklara odaklanır
.
Bölüm 1’de sunulan termi –
noloji ve ana yapıyı kullanarak, her bölüm yaygın bir şikayete
yer verir, göğüs ağrısı gibi
.
Bölüm vaka ve bir ifadenin açık –
lamasıyla ya da ayırıcı tanıların düzenlenmesiyle başlar
.
Vaka
ilerledikçe klinik doğrular açıkça ortaya konur
.
Vakanın ayırı-
cı tanısı, önde gelen tanı hipotezi ve önemli alternatif tanı hi-
potezleri için klinik ipuçlarını ve testleri tanımlayan tablolar –
da 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