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In dieser Folge nehmen Katharina Schüller und Irit Nachtigall eine aktuelle Studie unter die Lupe, die die Kosten von Patient:innen mit Infektionskrankheiten analysiert – und dabei statistisch fragwürdige Schlüsse zieht. Die Hosts erklären, warum einfache Analysen mit großen Datenmengen oft in die Irre führen und wie multivariate Modelle helfen können, Verzerrungen zu vermeiden.

Sie zeigen, wie fehlende Adjustierungen für Alter, Vorerkrankungen und sozioökonomischen Status zu falschen Interpretationen führen – etwa, dass Infektionen automatisch höhere Kosten verursachen. Dabei geht es auch um die Grenzen von Excel in der Datenanalyse und die Bedeutung von Reproduzierbarkeit und Datenqualität.

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In dieser Folge sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über die Zukunft der Metaanalyse – und wie Künstliche Intelligenz diesen aufwendigen wissenschaftlichen Prozess revolutionieren könnte. Sie diskutieren, welche Schritte bereits erfolgreich automatisiert werden können und wo KI noch an ihre Grenzen stößt.

Die Hosts beleuchten, wie KI nicht nur Metaanalysen erstellen, sondern auch Forschungslücken sichtbar machen kann. So könnte sie künftig helfen, wissenschaftliche Trends zu erkennen und gezielt neue Studien anzustoßen. Dabei stellen sie auch die Frage: Was bleibt eigentlich noch als menschliche Leistung in der Wissenschaft?

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In dieser Folge von Datendurchblick sprechen Katharina und Irit über die beeindruckenden Ergebnisse einer britischen Studie zur HPV-Impfung. Die Daten zeigen: Frühzeitiges Impfen kann das Risiko für Gebärmutterhalskrebs drastisch senken – ein starkes Argument für Prävention in der Medizin. Doch nicht nur medizinisch, auch statistisch überzeugt die Studie: Methodisch sauber geplant, mit robusten Verfahren und klarer Evidenz – ein Paradebeispiel für gelungene Public-Health-Forschung.

Außerdem diskutieren die beiden, welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) in der Forschung spielen kann – und wo ihre Grenzen liegen. Wie wichtig ist menschliches Fachwissen bei der Formulierung von Forschungsfragen? Und kann KI wirklich bei Metaanalysen helfen?

Ein spannender Blick auf die Schnittstelle von Statistik, Gesundheit und Technologie – mit klarer Botschaft: Vorbeugen ist besser als heilen.

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In dieser Folge sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über eine aktuelle Studie zum Vertrauen in KI-generierte Gesundheitsinformationen – und die Ergebnisse sind alarmierend: Sowohl Laien als auch medizinische Fachkräfte halten KI-Antworten oft für glaubwürdiger als ärztliche Einschätzungen – selbst wenn sie falsch sind. Die Hosts diskutieren, wie gefährlich diese Fehleinschätzungen sein können und warum Datenkompetenz und KI-Literacy für Ärztinnen, Ärzte und Patient:innen immer wichtiger werden.

Welche Chancen liegen in der Nutzung von KI für medizinische Kommunikation und wo müssen klare Grenzen gezogen werden? Ein spannender Reality-Check zur Rolle von KI in der Medizin – mit einem klaren Appell: Vertrauen ist gut, Datenkompetenz ist besser.

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In dieser Folge diskutieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall die Bedeutung von Reproduzierbarkeitsstudien und deren politische Instrumentalisierung. Ausgehend von der aktuellen Debatte um Donald Trumps Pläne, einen Großteil des amerikanischen Forschungsbudgets in Reproduzierbarkeitsstudien zu investieren, beleuchten sie die ethischen und wissenschaftlichen Herausforderungen dieser Vorhaben.

Die Hosts thematisieren die politischen und sozialen Implikationen dieser Studien, insbesondere im Kontext der sinkenden Impfraten und der daraus resultierenden Masernausbrüche. Sie betonen die Notwendigkeit unabhängiger Forschung und kritisieren die gezielte Beeinflussung wissenschaftlicher Ergebnisse.

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In der neuesten Folge von DatenDurchblick tauchen Katharina Schüller und Irit Nachtigall tief in das Thema Gesundheitsdaten ein und diskutieren deren immense Macht und Bedeutung. Ausgehend von einer aktuellen Studie beleuchten sie, wie Deutschland im internationalen Vergleich bei der Beatmung von Patienten abschneidet und welche ethischen und finanziellen Implikationen dies mit sich bringt. Sie hinterfragen, welche Daten erhoben und erforscht werden und wer darüber entscheidet, und betonen die Notwendigkeit, auch marginalisierte Gruppen sichtbar zu machen.

Ein zentrales Thema ist die Rolle von Gesundheitsdaten in der medizinischen Forschung und Politik. Es werden auch die ethischen Fragen rund um die Beatmung älterer Patienten und die Kosten-Nutzen-Analyse medizinischer Maßnahmen thematisiert.

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In dieser Folge von DatenDurchblick diskutieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall den Spillover-Effekt in der Intensivmedizin. Anhand eines Fallbeispiels beleuchten sie die Herausforderungen der selektiven Dekontamination und die Auswirkungen auf Resistenzen und Herdeneffekte. Sie erklären die Unterschiede zwischen randomisierten kontrollierten Studien und cluster-randomisierten Studien und analysieren die statistischen Annahmen und deren praktische Konsequenzen. Zudem gehen sie auf die Komplexität und die Schwierigkeiten bei der Umsetzung solcher Studien ein und diskutieren die gesundheitspolitischen und ökonomischen Aspekte.

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In dieser Folge von DatenDurchblick sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über Maßnahmen zur Vermeidung von Krankenhausinfektionen, insbesondere durch Clostridioides difficile. Sie erklären, wie Simulationsmodelle in der Medizin genutzt werden, um Entscheidungen zu unterstützen und Ressourcen zu verwalten. Außerdem geht es um Herausforderungen bei der Modellierung, wie Unsicherheiten und die Auswahl relevanter Datenquellen.  Ein Schwerpunkt liegt auf der Händehygiene als kostengünstige und effektive Maßnahme zur Infektionsprävention. Die Episode bietet Einblicke in die Validierung und Verifikation von Simulationsmodellen und zeigt, wie wichtig die Zusammenarbeit zwischen Statistikern und Medizinern ist.

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In dieser Episode diskutieren Katharina und Irit über Gleichberechtigung in der Medizin und Statistik. Themen sind der Gender Health Gap, geschlechtersensible Medizin und Unterschiede in der Datenerhebung. Außerdem wird ein Vortrag von Stephan Hagel zur Pharmakotherapie und die Behandlung von Transgender-Patienten behandelt. 

Die Rolle von Daten und künstlicher Intelligenz in der Medizin wird hinterfragt.

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In dieser Folge von Datendurchblick diskutieren Katharina Schüller und Erik Nachtigall die Bedeutung und Methodik von Metaanalysen. Anhand eines Fallbeispiels zur Wirksamkeit von Einweg- versus Mehrweg-OP-Hauben beleuchten sie die Herausforderungen und Vorteile dieser statistischen Methode. Sie erklären, wie Metaanalysen durchgeführt werden, welche Kriterien für die Auswahl der Studien wichtig sind und wie man mit Publikationsbias umgeht. Ein besonderer Fokus liegt auf der Nachhaltigkeit und den ökologischen Auswirkungen der untersuchten Materialien.