Ziel dieser Lehrveranstaltung ist es, einige der wichtigsten statistischen Testverfahren einzuführen und zu vermitteln, in welchen Anwendungssituationen diese Verfahren verwendet werden können. Insbesondere sollen die Studierenden einige statistische Tests kennenlernen, die für ihre wissenschaftliche Arbeit geeignet sein können. Die Veranstaltung führt anwendungsorientiert die Grundlagen der beiden vorausgegangenen Vorlesungen zusammen.
Die Studierenden sollen an Hand verschiedener praktischer Beispiele die grundlegenden Kriterien eines naturwissenschaftlichen Experimentes verstehen lernen. Sie sollen in die Möglichkeiten und Voraussetzungen, die zur experimentellen Umsetzung einer wissenschaftlichen Fragestellung notwendig sind, eingeführt werden sowie Kenntnis von guter wissenschaftlicher Praxis und den Bedingungen und Variablen eines naturwissenschaftlichen Experimentes erhalten.
Einordnung der Medizinischen Informatik im medizinischen Kernprozess. Wissen um das Vorhandensein von medizinischen Dokumentationssystemen, Wissensdatenbanken, Terminologien und Klassifikationscodes. Bewusstsein dafür, wie Informationen das Handeln im Gesundheitssektor beeinflussen.
Die Inhalte dieser Veranstaltung orientieren sich am Lernzielkatalog „Medizinische Informatik für Studierende der Humanmedizin“ der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)
Quelle:
Lernzielkatalog Medizinische Informatik für Studierende der Humanmedizin 2020 der AG MI-Lehre in der Medizin
Die Inhalte dieser Veranstaltung orientieren sich am Lernzielkatalog „Medizinische Informatik für Studierende der Humanmedizin“ der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)
Quelle:
Lernzielkatalog Medizinische Informatik für Studierende der Humanmedizin 2020 der AG MI-Lehre in der Medizin
Den Studierenden soll im Rahmen dieser Vorlesung an Beispielen zur Erforschung von monogenetischen Krankheiten der Prozess der biologisch-medizinischen Ursachenforschung veranschaulicht werden. Durch einen Ausblick in die sich daraus ergebenden medizinischen Möglichkeiten soll der Bogen zur angewandten und klinischen Forschung geschaffen werden.
Durch die Nichtberücksichtigung eines so genannten Confounders (Störgröße) kann ein Zusammenhang zwischen einem Risikofaktor und einer Erkrankung in einer Studie vorgetäuscht bzw. abgeschwächt oder sogar „umgedreht“ werden. In dieser Lehrveranstaltung werden eindrucksvolle Beispiele für den Einfluss von Confoundern bei der Interpretation medizinischer Studienergebnisse und mögliche Strategien gegen Confounding präsentiert. Ebenso werden Beispiele für den Einfluss systematischer Verzerrungen durch Selektions- und Informations-Bias besprochen.
Das Stanford-Prison-Experiment und das Milgram-Experiment sind klassische sozialpsychologische Experimente, die für Aufsehen gesorgt haben. Wie kann menschliches Erleben und Verhalten erfasst werden? Anhand der genannten Beispiele werden die Charakteristika des sozialpsychologischen Experiments von der Hypothesenbildung bis hin zu ethischen Implikationen beschrieben.
Der französische Soziologe Bruno Labour verglich die Vorgang der Entstehung einer neuen wissenschaftlichen Tatsache mit einem Berliner Schlüssel (siehe Leseempfehlung). Wie man den Steckschlüssel beim Schließen durch die Tür fädelt, so verschliesst sich auch die Kontingenz der Konstellation, in der Wissen entsteht, nämlich wie und auf welche Weise sich eine Tür zu neuem Wissen geöffnet hat. Zum Verständnis dieses Vorgangs hat die Wissenschaftsphilosophie und -geschichte in den vergangenen Jahrzehnten sehr verschiedene Modelle entwickelt, die von positivistischen Verständnis (naturwissenschaftliche Beobachtung produziert Wahrheit) über relativistische Positionen bis hin zum Sozialkonstruktivismus (naturwissenschaftliche Fakten sind sozial hergestellt) reichen. In der Vorlesung sollen anhand (wechselnder) historischer Beispiele zwei favorisierte Modelle vorgestellt werden, nämlich (1) der Paradigmenwechsel von Thomas S. Kuhn; (2) das Experimentalstem von Hans-Jörg Rheinberger. Dabei wird auch die für die Entstehung neuen Wissens entscheidende Unterscheidung zwischen dem „context of discovery“ und dem „context of justification“ erörtert.
Eine wichtige Arbeitsgrundlage in der Forschung (und in der Medizin im Allgemeinen) sind Publikationen wissenschaftlich erhobener Daten, deren Analysen und Interpretationen, die im Kontext eigener Fragestellungen stehen. Was aber ist der Weg von einer Fragestellung bis zur Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in einem Wissenschaftsjournal? Was passiert insbesondere ab dem Moment, da man glaubt, die Datensätze, die Antworten auf die Fragestellung geben, vorliegen zu haben?
In diesem Seminar werden prominente Forschungstraditionen der Rekonstruktiven (qualitativen) Sozialforschung vorgestellt und eine Methode detaillierter an Textbeispielen aus der Forschungspraxis demonstriert. Es werden Einsatzfelder qualitativer bzw. rekonstruktiver Verfahren in der medizinischen/gesundheitswissenschaftlichen Forschung erarbeitet und in Ergänzung/Abgrenzung zu quantitativen bzw. hypothesenüberprüfenden Verfahren diskutiert.
Auch in der Medizin stoßen wir immer wieder auf das Problem, dass wir Dinge messen müssen, die wir nicht direkt beobachten können. Die Messung des menschlichen Erlebens und Verhaltens stellt deshalb eine methodische Herausforderung dar. In diesem Seminar begegnen wir dieser Herausforderung unter anderem am Beispiel des Konstrukts gesundheitsbezogener Lebensqualität.
Klinische Forschung prüft, vor dem Hintergrund eines „Unmet Clinical Needs“, Arzneimittel, Medizinprodukte, diagnostische Verfahren, Behandlungsstrategien, Interventionen oder Prozesse an Patient*innen auf ihre Sicherheit und Wirksamkeit. Dabei werden, abhängig von Forschungsfrage und Forschungsgegenstand, verschiedene Studiendesigns angewandt, die nach bestimmten Mustern und Regeln durchgeführt werden, um auszuschließen, dass die Ergebnisse durch Störeinflüsse verzerrt werden.
In diesem Seminar soll den Studierenden anhand publizierter und selbst entwickelter Fragestellungen und Studiendesigns ein Grundverständnis der wesentlichen Begriffe und Konzepte klinischer Forschungsmethoden vermittelt werden.
In diesem Seminar soll den Studierenden anhand publizierter und selbst entwickelter Fragestellungen und Studiendesigns ein Grundverständnis der wesentlichen Begriffe und Konzepte klinischer Forschungsmethoden vermittelt werden.
In dieser Veranstaltung lernen die Studierenden den Aufbau einer für medizinische Studien „typischen“ Veröffentlichung einer klinischen Studie kennen. Anhand der Publikation einer randomisierten kontrollierten Studie erarbeiten die Studierenden grundlegende methodische Aspekte eines klinischen Experiments wie die Auswahl der Studienteilnehmer*innen, deren Zuordnung zu unterschiedlichen Therapiegruppen und ein standardisiertes Vorgehen.
Ziel des Seminars ist es, die in der Vorlesung vorgestellten statistischen Tests auf reale Datensituationen anzuwenden mit der Statistik Software SPSS. Anhand einer Beispielstudie, können die verschiedenen Testverfahren angewandt und deren Ergebnisse interpretiert werden.
Gemeinsam mit den Studierenden werden die Häufigkeitsmaße Prävalenz, kumulative Inzidenz und Inzidenzrate entwickelt und deren Eigenschaften diskutiert. Anschließend werden die Effektmaße Relatives Risiko und Odds Ratio zur Darstellung der Ergebnisse von Kohorten- und Fall-Kontroll-Studien erläutert und ihr Stellenwert in der medizinischen Fachliteratur besprochen. In Übungsaufgaben sollen die Studierenden an unterschiedlichen Beispielen die Effektmaße berechnen und interpretieren.