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Nonnemacher, Michael; Nasseh, Daniel; Strausberg, Jürgen:
Datenqualität in der medizinischen Forschung
Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern
Preis: 49,95 Euro
Reihe: Schriftenreihe der TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.
Auflage: 2. Aufl.
Verlag: MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlag
Erscheinungsdatum: 2014
Seiten: ca. 174 S.
Abbildungen: 11 s/w Abb., 14 Tab.
ISBN-10: 3-9546612-1-7
ISBN-13: 978-3-95466-121-3
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Datenqualität in der medizinischen Forschung
Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern
Preis: 49,95 Euro
Reihe: Schriftenreihe der TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.
Auflage: 2. Aufl.
Verlag: MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlag
Erscheinungsdatum: 2014
Seiten: ca. 174 S.
Abbildungen: 11 s/w Abb., 14 Tab.
ISBN-10: 3-9546612-1-7
ISBN-13: 978-3-95466-121-3
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Beschreibung
Datenqualität in Kohortenstudien und Registern sichern
Der Nutzen von Kohortenstudien und Registern in der patientenorientierten Verbundforschung, hängt wesentlich von der Qualität der dort erfassten Daten ab. Versorgungs- und Qualitätsforschung sind auf wissenschaftlich abgesicherte Methoden und Verfahren zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität angewiesen.
Der Nutzen von Kohortenstudien und Registern in der patientenorientierten Verbundforschung, hängt wesentlich von der Qualität der dort erfassten Daten ab. Versorgungs- und Qualitätsforschung sind auf wissenschaftlich abgesicherte Methoden und Verfahren zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität angewiesen.
Vorteile
Die vorliegende Leitlinie enthält entsprechende Empfehlungen zum Management von Datenqualität in Registern, Kohortenstudien und Data Repositories. Die Leitlinie wurde im Rahmen von Projekten der TMF erarbeitet und weiterentwickelt. In der 2. Auflage wird ein - gegenüber der 1. Auflage deutlich erweitertes -Indikatorenset bereitgestellt und deren Anwendung beispielhaft für verschiedene Typen von empirischen Forschungsvorhaben beschrieben. Die Leitlinie wird abgerundet durch eine aktuelle Literatursichtung und -analyse. Die Leitlinie ist damit ein wichtiger Bestandteil des Maßnahmenspektrums zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in der medizinischen Forschung. Sie wendet sich an Verantwortliche für das Datenmanagement und die Qualitätssicherung in Kohortenstudien und Registern sowie an die Leiter entsprechender Vorhaben.
erweitertes Indikatorenset
konkrete Anwendungsbeispiele
aktualisierte Literatursichtung
erweitertes Indikatorenset
konkrete Anwendungsbeispiele
aktualisierte Literatursichtung