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Datenqualität in der medizinischen Forschung

Michael Nonnemacher (Taschenbuch, Deutsch)

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Beschreibung
Der Nutzen krankheitsbezogener wissenschaftlicher Kohortenstudien und Register, wie sie von Kompetenznetzen in der Medizin und anderen medizinischen Forschungsverbünden aufgebaut werden, hängt ganz wesentlich von der Qualität der dort erfassten Daten ab. Allerdings ist gerade die Bestimmung der Datenqualität in Kohortenstudien und Registern nicht ganz einfach und häufig nicht exakt bekannt. Vor diesem Hintergrund lautete das Ziel eines von der TMF geförderten Projektes, wissenschaftlich abgesicherte Leitlinien zur effizienten Sicherstellung einer hohen Datenqualität für Kohortenstudien und Register zu entwickeln. Dabei sollte vor allem ein innovatives Konzept zum adaptiven Monitoring definiert werden, das es erlaubt, die qualitätssichernden Aktivitäten an die vorgefundene Datenqualität dynamisch anzupassen. Die vorliegende Leitlinie enthält Empfehlungen zum Management der Datenqualität von Registern und Kohortenstudien. Es werden Qualitätsindikatoren beschrieben und für diese Checklisten bereitgestellt. Damit ist sie ein wichtiger Bestandteil im vielfältigen Instrumentarium an sinnvollen Maßnahmen zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in der medizinischen Forschung. Sie wendet sich an Verantwortliche für das Datenmanagement und die Qualitätssicherung in Studien- oder Registerzentralen bei Kohortenstudien und medizinischen Registern.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
01.04.2007
Sprache
Deutsch
EAN
9783939069362
Herausgeber
MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft
Serien- oder Bandtitel
Schriftenreihe der TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.
Sonderedition
Nein
Autor
Michael Nonnemacher
Seitenanzahl
246
Auflage
1
Einbandart
Taschenbuch
Buch Untertitel
Leitlinie und statistische Tabellen zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern
Inhaltsverzeichnis
Problemstellung und Zielsetzung Vorgehensweise (Übersicht, Qualitätsindikatoren, Qualitätsscore, Metadaten, Planung der Source Data Verification, Planung des Feedbacks, Zeitpunkt der nächsten Analyse) Ergebnisse Wissenschaftliche Belege Nutzen Zusammenfassende Empfehlungen Implementierungshilfen (u. a. Checklisten für Qualitätsindikatoren, für den Qualitätsscore, für Metadaten, zur Planung der Source Data Verification, zur Planung des Feedbacks) Evaluation Gültigkeitsdauer
Höhe
240 mm
Breite
16.5 cm
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