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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.
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
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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