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

  • Korrelation vs. Kausalität: Unterschied und Bedeutung
    In dieser Folge des DatenDurchblicks widmen wir uns einem Thema, das oft verwechselt wird, aber von großer Bedeutung ist, um Studien, Zahlen und ihre Ergebnisse richtig zu verstehen: Korrelation und Kausalität. Die meisten von uns haben diese Begriffe bereits gehört, aber wie genau unterscheiden sie sich und wie funktionieren sie?
    Wir gehen tief in die Welt der Statistik und erklären den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität. Es scheint einfach, aber doch gibt es häufig Missverständnisse. Was bedeutet es, wenn zwei Variablen korreliert sind, und wie unterscheidet sich das von einer tatsächlichen kausalen Beziehung? Wir beleuchten die Konzepte und zeigen auf, welche Fallstricke es gibt.
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    6 min
  • Evidenzbasierte Medizin: Wo sind die Grenzen der Belegbarkeit?
    In der vorherigen Folge des DatenDurchblicks haben wir ausführlich über die evidenzbasierte Medizin gesprochen - das Treffen von medizinischen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und belegten Erkenntnissen. Doch es gibt auch Bereiche, in denen eine Belegbarkeit möglicherweise nicht möglich oder sogar unethisch ist. Stellt dies ein Argument gegen die evidenzbasierte Medizin dar?
    In dieser Folge gehen wir den Grenzen der Belegbarkeit in der Medizin auf den Grund. Manche Dinge sind möglicherweise nicht ethisch vertretbar, um sie in Studien zu untersuchen, während bei anderen die erwarteten Ergebnisse offensichtlich sind und eine weitere Belegung unnötig erscheint. Doch wie beeinflusst dies die evidenzbasierte Medizin und ihre Anwendbarkeit?
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    5 min
  • Evidenzbasierte Medizin: Was ist sie und wie funktioniert sie?
    In dieser Episode des DatenDurchblicks widmen wir uns der evidenzbasierten Medizin, einem Begriff, der uns im Zusammenhang mit Zahlen, Statistiken und medizinischen Studien begegnet. Doch was genau verbirgt sich hinter dieser Bezeichnung und wie funktioniert sie? Wir erklären, wie die evidenzbasierte Medizin aufgebaut ist, welche Rolle wissenschaftliche Evidenz spielt und wie sie in der medizinischen Praxis angewendet wird.
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    5 min
  • DatenDurchblick: Der Podcast für Zahlen- und Studienkompetenz mit Dr. Irit Nachtigall
    In unserem Podcast DatenDurchblick stellen wir die Fragen, während Dr. Irit Nachtigall, unsere Expertin für Forschung, Studien und Zahlen, in jeder Folge ihr Wissen und ihre Erfahrungen mit uns teilt. Als Fachärztin für Anästhesiologie, operative Intensivmedizin, Infektiologin und Krankenhaus-Hygienikerin bringt sie wertvolle Einblicke aus ihrer langjährigen Arbeit an der Charité und den Helioskliniken mit.
    In unserer ersten Folge sprechen wir mit Irit darüber, weshalb sie sich leidenschaftlich für dieses Thema engagiert und warum wir einen Podcast darüber machen. Denn wir sind davon überzeugt: Zahlen sind für uns alle relevant!
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    9 min
  • Publication Bias: Warum Forschende ihre Studien veröffentlichen
    In dieser Folge des DatenDurchblicks geht es um den Grund, warum Forschende ihre Studien veröffentlichen. Es gibt viele Motive und Anreize, die oft dazu führen, dass vor allem positive Daten und erfolgreiche Studien veröffentlicht werden. Dabei können jedoch auch negative Ergebnisse einen wertvollen Beitrag zum Erkenntnisgewinn leisten.
    Irit spricht über die verschiedenen Anreize, den Umgang mit Daten und deren Qualität sowie die Problematik des Publication Bias, bei dem der Fokus auf positiven Ergebnissen liegt. Sie erläutert, warum dieser Bias ein Problem darstellt und welche Auswirkungen er auf die Wissenschaft und die Gesellschaft haben kann.
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    6 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.