Health Care Informatics and Technology Assessment B

Modul: Health Care Informatics and Technology Assessment B (6 Credits)
Name im Diploma Supplement	Health Care Informatics and Technology Assessment B
Verantwortlich	Prof. Dr. med. Andreas Stang
Voraussetzungen	Siehe Prüfungsordnung.
Workload	180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon: Präsenzzeit: 45 Stunden Vorbereitung, Nachbereitung: 45 Stunden Prüfungsvorbereitung: 90 Stunden
Dauer	Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikationsziele	Die Studierenden können einfache epidemiologische Maßzahlen selbst berechnen sind mit grundlegenden statistischen Konzepten (Konfidenzintervall, p-Wert) vertraut kennen die wichtigsten epidemiologischen Studientypen und können die Stärken und Schwächen dieser Studientypen beurteilen können die Aussagekraft konkreter epidemiologischer Studien anhand von Kriterien wie Confounding und Bias bewerten werden in die Lage versetzt, die Ergebnisse von Therapiestudien kritisch zu beurteilen kennen die wichtigsten medizinischen Klassifikationssysteme
Prüfungsmodalitäten	Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 90-120 Minuten).
Verwendung in Studiengängen	MedMan MedGW Master > Wahlpflichtbereich I > Bereich Health Care Informatics and Technology Assessment > 1.-3. FS, Wahlpflicht MedMan WiWi Master > Wahlpflichtbereich I > Bereich Health Care Informatics and Technology Assessment > 1.-3. FS, Wahlpflicht
Bestandteile	Vorlesung Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik (3 Credits) Übung Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik (3 Credits)
Modul: Health Care Informatics and Technology Assessment B (WIWI‑M0239)

Vorlesung: Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Epidemiology, Medical Biometry and Medical Informatics
Anbieter	Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Lehrperson	Prof. Dr. med. Andreas Stang
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	Sommersemester	maximale Hörerschaft	###LABEL_NOLIMIT###
empfohlenes Vorwissen Vorausgesetzt werden Kenntnisse in deskriptiver Statistik (Lage- und Streuungsmaße, Skalenniveau von Merkmalen), epidemiologische Maßzahlen, Prinzipien von Diagnosestudien sowie Indizes (Sensitivität, Spezifität, prädiktive Werte), wie sie in den Modulen "Wissenschaftstheorie und Forschungsmethodik" und "Gesundheitsökonomische Evaluation und outcome research" vermittelt werden; Grundkenntnisse der medizinischen Terminologie und Krankheitslehre, wie sie in den Modulen Medizinische Systeme und Methoden A bis C vermittelt werden.
Lehrinhalte Epidemiologische Effektmaße p-Wert Signifikanztesten nach Fisher, Neyman-Pearson Nullhypothesen-Test Überlebenszeitanalysen, Kaplan-Meier-Kurven Epidemiologische Studientypen (Kohorten-, Fall-Kontroll-, Querschnitts- und Ökologische Studien) Randomisierte klinische Studien Confounding und Möglichkeiten, Confounding in Studien zu adressieren Selektions- und Informationsbias Medizinische Klassifikationssysteme
Literaturangaben Einführung in die Epidemiologie: R Bonita, R Beaglehole, T Kjellström. Huber Verlag, 2. Aufl., 2008 Klinische Epidemiologie: RH Fletcher, SW Fletcher. Huber Verlag, 2. Aufl., 2007 Basiswissen medizinische Statistik: Ch Weiß, Springer Verlag, 6. Aufl., 2013
didaktisches Konzept Vorlesung und vertiefende Übungen
Vorlesung: Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik (WIWI‑C1092)

Übung: Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Epidemiology, Medical Biometry and Medical Informatics
Anbieter	Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Lehrperson	Dr. rer. nat. Dr. rer. san. Bernd Kowall
Semesterwochenstunden	1	Sprache	deutsch
Turnus	Sommersemester	maximale Hörerschaft	###LABEL_NOLIMIT###
empfohlenes Vorwissen siehe Vorlesung
Lehrinhalte Einübung und Vertiefung der Inhalte der Vorlesung
Literaturangaben siehe Vorlesung
didaktisches Konzept Vorlesung und vertiefende Übungen
Übung: Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik (WIWI‑C1093)