Wahlfach: Evidenzbasierte Medizin III (Systematische Reviews und Metaanalysen)
Dieser Kurs muss leider dieses Jahr aufgrund der aktuellen Situation mit Covid-19 ausfallen!
Zielgruppe
Studierende des Studiengangs Medizin im klinischen Abschnitt mit Vorkenntnissen in EbM
Studierende des Studiengangs Psychologie (Bachelor/Master) mit Vorkenntnissen in EbM
Kursinformationen
Angeboten je Sommersemester als Wahlfach: 3 ETCS.
Der Arbeitsaufwand umfasst 25 Stunden Präsenzstudium und 50 Stunden Selbststudium.
Überwiegend Seminar zuzüglich Plenarveranstaltungen/Vorlesungen, Übung.
Die Seminare sind auf 15 - 20 Teilnehmer*innen begrenzt. Für interessierte Studierende sind max. 2 Plätze vorgesehen.
Anmeldungen über Herrn Rölle (Sekretariat).
Sprache
Unterrichtssprache ist Deutsch.
Zu bearbeitende Texte liegen überwiegend in englischer Sprache vor.
Veranstaltungsort
Technische Hochschule Lübeck
Termine
31.08. - 04.09.2020
Kurskoordination
Prof. Dr. med. Alexander Katalinic
Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Direktor
Telefon Lübeck: 0451 500-51200 | Fax: -51204
Dr. Maria Raili Noftz
Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Lehrkoordination
Telefon Lübeck: 0451 500-51223 | Fax: -51204
Studierendensekretariat
Das Studierendensekretariat ist von Montag bis Freitag von 10.00 - 12.00 Uhr oder nach Vereinbarung zu erreichen.
Sebastian Rölle
Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Assistenz des Direktors, Studierendenbüro
Telefon Lübeck: 0451 500-51201 | Fax: -51204
Eingangsvoraussetzung
Immatrikulation an der Universität zu Lübeck; Selbststudium der Kursunterlagen, geschätzter Zeitbedarf: 6-10 Zeitstunden (>= 8 UE),
keine Überprüfung der Eingangsvoraussetzungen.
Scheinvergabe
Schriftliche Prüfungsaufgabe zu grundlegenden Schritten einer systematischen Übersichtsarbeit
(inkl. Meta-Analyse)
Lerninhalte
- Einführung in die Struktur und die Methoden eines systematischen Reviews
- Durchführung einer PubMed-Literaturrecherche in der Datenbank Medline
- Entwicklung von Suchstrategien mit dem PubMed PubReMiner
- Erwerb von Kenntnissen und Erfahrungen im Umgang mit dem Datenmangement-Programm Covidence (Datenextraktion, Risk of Bias Bewertung von Interventionsstudien)
- Erprobung einer strukturierten Herangehensweise in der kritischen Bewertung von systematischen Reviews
- Erläuterung von Methoden einer Meta-Analyse (Fixed/Random-Effects-Modell, Mantel Haenszel)
- Umreißen weiterer Arten von Metaanalysen (z.B. für Diagnose-Studien und Metasynthesen qualitativer Studien)
- Einführung in den Ansatz der Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) Working Group
- Anwendung des GRADEpro Guideline Development Tools (GDT)
- Einführung in die Nutzung der Software ReviewManager und Durchführung einer Meta-Analyse
Qualifikationsziele / Kompetenzen
- Es sollen Kenntnisse und Fähigkeiten zur Bewältigung einer evidenzbasierten Entscheidungsfindung vertieft und gefestigt werden.
- Sie können zu einem klinischen Problem mit Hilfe des PICO-Schemas eine konkrete, beantwortbare Fragestellung formulieren.
- Sie können einen Suchalgorithmus entwickeln, der eine fundierte Literaturrecherche in der Datenbank Medline ermöglicht.
- Sie können Studien in Covidence importieren und ein Titel- und Abstractscreening durchführen.
- Sie können Basisdaten aus Studien extrahieren und in Covidence einpflegen.
- Sie können mit Hilfe von Covidence eine Risk of Bias Bewertung von Interventionsstudien vornehmen.
- Sie können Risk of Bias Tables und Summary of Findings Tables mit dem ReviewManager erstellen.
- Sie sind in der Lage, Mantel Haenszel Schätzer zu berechnen.
- Sie kennen verschiedene Arten von Metaanalysen.
- Sie können die Software GRADEpro anwenden.
- Sie können strukturiert eine kritische Bewertung von systematischen Reviews vornehmen unter Verwendung der AMSTAR Checkliste.
- Sie kennen die Darstellungsweise von Ergebnissen systematischer Übersichtsarbeiten über MAGICapp, Plain Language Summary, Cochrane Clinical Answers (CCA), Evidence Maps, Harvest-Plots u.ä.
- Sie können eine Verbindung herstellen zwischen den Levels of Evidence und Leinlinien-Empfehlungen
