Wir werden Methoden zur Durchführung von systematischen Übersichten und Meta-Analysen von klinischen Studien vorstellen. Wir behandeln die Formulierung einer beantwortbaren Forschungsfrage, die Definition von Ein- und Ausschlusskriterien, die Suche nach Belegen, die Extraktion von Daten, die Bewertung des Risikos von Verzerrungen in klinischen Studien und die Durchführung einer Meta-Analyse.
Einführung in die Systematische Überprüfung und Meta-Analyse
Einführung in die Systematische Überprüfung und Meta-Analyse
Dozenten: Tianjing Li, MD, MHS, PHD
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Um den Stein ins Rollen zu bringen, geben wir Ihnen einen allgemeinen Überblick darüber, was Sie in diesem Kurs erwartet. Anschließend führen wir Sie in die wichtigsten Konzepte der systematischen Überprüfung und der Meta-Analyse ein und werfen einen Blick darauf, wer systematische Übersichten erstellt und verwendet.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren
In diesem Modul werden wir besprechen, wie man eine Frage formuliert, sowie den Umfang, die Elemente und die Verfeinerung der Frage.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review
In diesem Modul befassen wir uns mit der Suche nach Belegen, den wichtigsten Quellen, der Suchstrategie und der Bewertung des Risikos von Verzerrungen.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Aufgaben
In diesem Modul befassen wir uns mit der Minimierung von Metabias, Auswahlverzerrungen, Informationsverzerrungen, transparenter Berichterstattung, qualitativer Synthese und der Interpretation von Ergebnissen.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Aufgaben
Dieses Modul befasst sich mit der Planung Ihrer Fleischanalyse und den statistischen Methoden für die Meta-Analyse.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Aufgaben
In diesem letzten Modul werfen wir einen Blick zurück auf die wichtigsten Konzepte, die in den letzten Wochen behandelt wurden. Anschließend werden Sie Ihre abschließende Peer-Review-Aufgabe einreichen und einige Beiträge Ihrer Klassenkameraden bewerten.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 peer review
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Empfohlen, wenn Sie sich für Forschung interessieren
University of California, Irvine
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University of California, Davis
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Felipe M.
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KA
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Geprüft am 16. Okt. 2020
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