Zusammenfassung
Methoden der medizinischen Statistik sind in der modernen Medizin allgegenwärtig. Sie werden nicht nur in der Forschung zum Auswerten von Studiendaten benötigt, sondern auch in der Klinik, um dem Ideal der evidenzbasierten Medizin gerecht zu werden. Ihre Anwendung bereitet jedoch häufig Schwierigkeiten. Wir stellen daher hier eine Übersicht über entsprechende Lehrinhalte in AMBOSS zur Verfügung.
Kapitel
Die medizinische Statistik wird in vier Kapiteln behandelt, die am besten in der vorgeschlagenen Reihenfolge durchgegangen werden sollten.
- Grundbegriffe medizinischer Forschung
- Begriffsdefinitionen (Merkmale, Grundgesamtheit usw.)
- Gütekriterien von Messinstrumenten (Objektivität, Reliabilität, Validität)
- Repräsentativität
- Angewandte Statistik
- Beschreibende und schließende Statistik: Lagemaße, Diagramme, p-Wert, Konfidenzintervalle, statistische Signifikanz
- Zusammenhang von zwei Merkmalen: Korrelation, Regression
- Epidemiologie und Wahrscheinlichkeiten
- Diagnostische Tests: Sensitivität, Spezifität, prädiktive Werte
- Epidemiologische Maßzahlen: Risiken, Odds Ratio, Inzidenz, Prävalenz, Morbidität
- 4-Felder-Tafeln
- Wahrscheinlichkeitsrechnung: Bedingte und unbedingte Wahrscheinlichkeiten, Odds
- Studientypen der medizinischen Forschung
- Einteilung
- Eigenschaften der wichtigsten Studientypen: RCT, Fall-Kontroll-Studie, Kohortenstudie
- Fehlerquellen in Studien
- Methoden der Studienplanung
- Leitlinien und Phasen einer Arzneimittelstudie
Auditor
Der mathematische Hintergrund ist häufig schriftlich nur schwer zu beschreiben und zu verstehen. Daher bieten wir ergänzend zu den Kapiteln Auditor-Folgen an. Die Folgen sind an passender Stelle in den entsprechenden Kapiteln verlinkt, zusätzlich werden aber hier alle erscheinenden Folgen gelistet.
Einführung
- Rechnen mit Anteilen und Prozentwerten
Risiko und Odds
- Relatives Risiko
- Risikodifferenz und NNT
- Odds
- Odds Ratio
- Vierfeldertafel und Kreuzprodukt
- Relatives Risiko und Odds Ratio in Beobachtungsstudien
- Studientypen in der medizinischen Forschung
- Nullhypothese
- α- und β-Fehler
- p-Wert
