DatenDurchblick - für den klaren Blick auf Daten

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By Thieme GruppeScienceMedicineHealth & Fitness
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DatenDurchblick - für den klaren Blick auf Daten episodes

  • Gruppenvergleichbarkeit und der Antibiotikaverbrauch
    Im heutigen DatenDurchblick geht es um den Vergleich von verschiedenen Gruppen und die Schaffung eines fairen Vergleichs. Wir nehmen den Antibiotikaverbrauch in Kliniken als Beispiel und erklären, wie er erfasst wird. Dabei berücksichtigen wir die verschiedenen Stationen und die Zusammensetzung der PatientInnen. Kliniken haben das Ziel, den Verbrauch von Antibiotika so gering wie möglich zu halten, um Antibiotikaresistenzen zu vermeiden, Infektionsrisiken zu reduzieren und die Sicherheit der PatientInnen zu gewährleisten.
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    5 min
  • Matching vs. Randomisierung: Was kann verglichen werden?
    Die Randomisierung war bereits häufig Thema im DatenDurchblick, da sie ein wichtiger Bestandteil einer randomisierten kontrollierten Studie ist. Wenn man nicht randomisiert, wie zum Beispiel in einer Kohortenstudie, muss man Vergleichspaare bilden. Diesen Vorgang nennt man "matchen".
    Worin liegt der Unterschied zwischen Matching und Randomisierung und kann man sagen, ob eines der Verfahren besser ist?
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    5 min
  • Die Bedeutung der Verblindung in klinischen Studien: Wer weiß was?
    In der letzten Folge von DatenDurchblick haben wir uns mit der Randomisierung bei randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) beschäftigt. Ein weiteres wichtiger Aspekt ist die Verblindung, also die Frage, wer in einer Studie tatsächlich weiß, welcher Wirkstoff verabreicht wird und wer nicht.
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    5 min
  • Randomisierung: Wie man Zufall in Studien planen kann
    Im DatenDurchblick haben wir bereits über RCT's (Randomisierte Kontrollierte Studien) gesprochen, bei denen die Randomisierung eine entscheidende Rolle spielt. Doch wie genau plant man einen Zufall und welche potenziellen Fallstricke können dabei auftreten? Erfahrt mehr darüber in dieser Folge.
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    5 min
  • Kohortenstudie: Der Vergleich von vorhandenen Daten
    In der letzten Folge von DatenDurchblick haben wir die randomisierten kontrollierten Studien behandelt, und heute setzen wir unsere Betrachtung der Studiendesigns fort. Im Fokus steht diesmal die Kohortenstudie.
    In dieser Folge erfahrt ihr, was eine Kohortenstudie ist und worin sie sich von RCT's unterscheidet. Zudem gehen wir der Frage nach, ob es einen Unterschied in der Qualität der Studien gibt. Taucht mit uns ein in die Welt der Kohortenstudien und erfahrt mehr über ihre Bedeutung und ihren Nutzen.
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    7 min
  • RCT's: Der Goldstandard der Forschung?
    In der letzten Folge des DatenDurchblick haben wir über verschiedene Studiendesigns gesprochen. Dabei wurde besonders die Bedeutung der randomisierten kontrollierten Studien (RCT's) hervorgehoben, die oft als der Goldstandard der Forschung bezeichnet werden.
    Doch was genau sind RCT's und wie funktionieren sie? In dieser Folge möchten wir einen genaueren Blick auf diese Studienform werfen und herausfinden, ob sie ihrem Ruf als Goldstandard gerecht werden.
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    7 min
  • Kritischer Blick: Die Studie zur Gewaltbereitschaft junger Männer in Deutschland
    In der neuesten Folge von DatenDurchblick widmen wir uns einem aktuellen und viel diskutierten Thema. Es handelt sich um eine Studie, die aktuelle Zahlen zur Gewaltbereitschaft junger Männer gegenüber Frauen in Deutschland präsentiert. Doch wie verlässlich sind diese Zahlen? Und was sagt die angewandte Methodik über die Qualität der Studie aus? Irit hat die Studie genau unter die Lupe genommen und dabei einige kritische Punkte aufgedeckt. In dieser Folge erläutert sie ihre Erkenntnisse, um einen differenzierten Blick auf das Thema zu ermöglichen.
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    6 min
  • Überblick: Die verschiedenen Arten von Studien und ihre Bedeutung
    Im DatenDurchblick geht es nicht nur um Zahlen, sondern auch um Studien. Doch wie werden eigentlich die Daten in Studien gewonnen? Und wie werden sie anschließend ausgewertet? Noch wichtiger ist die Frage: Gibt es unterschiedliche Arten von Studien?
    Erfahrt mehr über die Methoden der Datengewinnung und -auswertung in den verschiedenen Studientypen und warum es wichtig ist, die Unterschiede zu verstehen. Denn nur mit dem richtigen Verständnis können wir die Erkenntnisse aus Studien richtig interpretieren und für fundierte Entscheidungen nutzen.
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    5 min
  • Der p-Wert: Bewertung von Studienqualität durch Datenabweichungen
    In dieser Folge von DatenDurchblick dreht sich alles um den p-Wert, eine entscheidende statistische Kennzahl zur Bewertung der Qualität von Studien. Der p-Wert gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass die beobachteten Datenabweichungen zufällig auftreten und nicht auf einen tatsächlichen Zusammenhang hinweisen. Aber was genau verbirgt sich hinter dem p-Wert und wie wird er verwendet? Unsere Gastexpertin Katharina Schueller, eine erfahrene Statistikerin, unterstützt uns dabei, tiefer in die Welt der Statistik einzutauchen und den p-Wert besser zu verstehen.
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    7 min
  • Der Abstract: Zwischen Zusammenfassung und Informationslücke
    In dieser Folge von DatenDurchblick werfen wir einen genauen Blick auf den Abstract, eine Zusammenfassung am Anfang jeder wissenschaftlichen Studie. Ähnlich wie bei Nachrichtenüberschriften und Teasern auf Newsseiten verspricht der Abstract einen kurzen Einblick in den Inhalt der Studie. Doch stellt sich die Frage: Sind alle wichtigen Informationen enthalten oder gehen entscheidende Details verloren?
    Wir untersuchen, was der Abstract genau ist und welche Herausforderungen damit verbunden sind. Denn auch hier kann es zu Informationslücken kommen, die das vollständige Verständnis der Studie beeinträchtigen. Was sollte man also beim Lesen des Abstracts beachten und wie kann man sicherstellen, dass man ein umfassendes Bild der Studie erhält?
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    5 min

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Der Energieverbrauch in Deutschland, Klimastudien, Pandemie- und Grippe-Fallzahlen: Zahlen und Studien sind mittlerweile überall und deshalb gehen sie uns alle etwas an. In der Wissenschaft und Medizin kommt man ohne Studienkompetenz nicht weit. Aber man findet auch kaum noch eine Newsseite ohne aktuelle Statistiken, kaum ein Werbespot ohne die Angabe, wie viele Leser und Leserinnen das Produkt weiterempfehlen und keine öffentliche Diskussion ohne eine zitierte Studie.