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Routinedaten im Gesundheitswesen - Analysemöglichkeiten und Interpretation

Das Modul wird im Wintersemester 2019/2020 angeboten.

Zeit: Jeden zweiten Dienstag von 14:00 Uhr bis 18:00 Uhr, erster Termin am 22.10.2019.

 

Lernergebnisse
Dieses Modul richtet sich primär an Studierende des MScPH der Berlin School of Public Health (als Vertiefungsmodul). Studierende anderer Fachrichtungen sind ebenfalls willkommen.
In der Gesundheitsversorgung werden administrative Daten routinemäßig erhoben und in standardisierter Form elektronisch gespeichert. Diese Routinedaten sind eine wertvolle Datenquelle zur Bearbeitung gesundheitsbezogener Forschungsfragen, insbesondere im Bereich der Versorgungsforschung. Die darauf basierenden Ergebnisse sind häufig Grundlage für gesundheitspolitische Entscheidungsfindungen.
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls verfügen die Teilnehmer über Kenntnisse zur Entstehung von Routinedaten in verschiedenen Versorgungssektoren des deutschen Gesundheitswesens und zu den in diesen Daten enthaltenen Informationen. Sie kennen die Rahmenbedingungen und Zugangsmöglichkeiten, um Routinedaten aus der Gesundheitsversorgung für Forschungszwecke zu nutzen. Sie können Analysen, die auf Routinedaten basieren, methodisch bewerten, die Ergebnisse unter Berücksichtigung der Limitationen interpretieren und eigene Analysen auf der Basis von Routinedaten planen.

 

Lehrinhalte
Die Unterrichtseinheiten umfassen die folgenden Themen:

  • Entstehung von Routinedaten in verschiedenen Versorgungssektoren des deutschen Gesundheitswesens (z.B. Krankenhausversorgung, ambulante ärztliche Versorgung, Arzneimittelversorgung)
  • Datenstrukturen und Dateninhalte
  • Rahmenbedingungen der Datennutzung und Zugangsmöglichkeiten zu Datenbeständen für Forschungszwecke
  • Grundlagen der Auswertung von Routinedaten und Interpretation von Ergebnissen
  • Gute wissenschaftliche Praxis und Berichtsstandards
Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
Aufwand
Multiplikator
Stunden
Gesamt
Präsenzzeit
8.0
4.0h
32.0h
Prüfungsvorbereitung
1.0
18.0h
18.0h
Vor- und Nachbereitung
8.0
5.0h
40.0h
90.0h

Der Aufwand des Moduls summiert sich auf 90 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

 

Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Das Modul besteht aus einer 4-stündigen Vorlesung im Semester, die an acht Terminen abgehalten wird. Am Ende des Semesters wenden die Teilnehmer das vermittelte Wissen an. Dafür analysiert jeder Teilnehmer eine wissenschaftliche Veröffentlichung, die auf Routinedaten basiert, und bewertet diese im Hinblick auf die zugrunde liegenden Datenquellen, die methodische Herangehensweise und die Einhaltung von Berichtsstandards. Die Ergebnisse werden im Rahmen eines Referates vorgetragen.

 

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen
Grundkenntnisse zum deutschen Gesundheitswesen, Interesse für die gesundheitsbezogene Forschung.

 

Empfohlene Literatur
Benchimol EI, Smeeth L, Guttmann A, Harron K, Moher D, Petersen I, Sørensen HT, von Elm E, Langan SM, the RECORD Working Committee. The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) Statement. PLoS Medicine 2015;12(10):e1001885.

Swart E, Bitzer EM, Gothe H, Harling M, Hoffmann F, Horenkamp-Sonntag D, Maier B, March S, Petzold T, Röhrig R, Rommel A, Schink T, Wagner C, Wobbe S, Schmitt J. STandardisierte BerichtsROutine für Sekundärdaten Analysen (STROSA) – ein konsentierter Berichtsstandard für Deutschland, Version 2. Gesundheitswesen 2016; 78(S 01): e145-e160.

Swart E, Gothe H, Geyer S, Jaunzeme J, Maier B, Grobe TG, Ihle P. Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS): Leitlinien und Empfehlungen. Gesundheitswesen 2015; 77(02): 120-126.

Swart E, Ihle P, Gothe H, Matusiewicz D (Hrsg.) Routinedaten im Gesundheitswesen. Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven. Bern: Verlag Hans Huber 2014.

 

Termine
22.10.2019
05.11.2019
19.11.2019
03.12.2019
17.12.2019
07.01.2020
21.01.2020
04.02.2020

Die Veranstaltung findet im FH-Gebäude statt (Fraunhoferstr. 33-36, Raum 315).

 

Dozentin
Ulrike Nimptsch [1]

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20. Eine Anmeldung per E-Mail [2] ist erwünscht.

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