Routinedaten im Gesundheitswesen - Analysemöglichkeiten und Interpretation

Das Modul wird im Wintersemester 2020/2021 als Online-Kurs angeboten.

Zeit: Jeden 2. Montag zwischen 14:00 und 18:00 Uhr (erster Termin am 2. November 2020)

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.

• 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

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 Online-Vorlesung im Semester, die an acht Terminen abgehalten wird. Am Ende des Semesters wenden die Teilnehmer das vermittelte Wissen an. Dafür analysiert jede*r Teilnehmer*in 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 in Form eines Online-Referates vorgetragen.

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

Empfohlene Literatur

Sonderheft Methodische Aspekte der Sekundärdatenanalyse. Das Gesundheitswesen 2020; 82(S01):S1-S90.

Sonderheft Methodische Aspekte der Sekundärdatenanalyse. Das Gesundheitswesen 2020; 82(S02):S91-S165.

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
02.11.2020
16.11.2020
30.11.2020
14.12.2020
04.01.2020
18.01.2020
01.02.2020
15.02.2020

Dozentin
Ulrike Nimptsch [1]

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20. Eine Anmeldung per E-Mail [2] ist erforderlich. Die Zugangsdaten werden im Vorfeld an alle angemeldeten Teilnehmer*innen versandt.