Datenqualität in der medizinischen Forschung
Nasseh, Daniel
Datenqualität in der medizinischen Forschung Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern / Daniel Nasseh, Jürgen Stausberg, Michael Nonnemacher. - 1 online resource (1 p.) - Schriftenreihe der TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V., Bd. 4 . - Schriftenreihe der TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V., Bd. 4 .
Access copy available to the general public.
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. Die vorliegende Leitlinie enthält entsprechende Empfehlungen zum Management von Datenqualität in Registern, Kohortenstudien und Data Repositories. In der 2. Auflage wird ein deutlich erweitertes Indikatorenset bereitgestellt und die Anwendung der Indikatoren beispielhaft für verschiedene Typen von empirischen Forschungsvorhaben beschrieben. Die Leitlinie wird abgerundet durch eine aktuelle Literatursichtung und -analyse. Sie ist damit ein wichtiger Bestandteil des Maßnahmenspektrums zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in der medizinischen Forschung.
9783954663743
Medical / Research
Medicine
Electronic books.
Datenqualität in der medizinischen Forschung Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern / Daniel Nasseh, Jürgen Stausberg, Michael Nonnemacher. - 1 online resource (1 p.) - Schriftenreihe der TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V., Bd. 4 . - Schriftenreihe der TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V., Bd. 4 .
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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. Die vorliegende Leitlinie enthält entsprechende Empfehlungen zum Management von Datenqualität in Registern, Kohortenstudien und Data Repositories. In der 2. Auflage wird ein deutlich erweitertes Indikatorenset bereitgestellt und die Anwendung der Indikatoren beispielhaft für verschiedene Typen von empirischen Forschungsvorhaben beschrieben. Die Leitlinie wird abgerundet durch eine aktuelle Literatursichtung und -analyse. Sie ist damit ein wichtiger Bestandteil des Maßnahmenspektrums zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in der medizinischen Forschung.
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