Lernzielkatalog "Spezielle Methoden der Statistik und Informatik" (Zahnmedizin)
Seminar 1 (Tabellenkalkulation) – Einführung in Tabellenkalkulation mit Excel:
Klinisches Beispiel: Daten aus Studie „Myokardinfarkt“. Methoden: Vermittlung vertiefter Kenntnisse in der Anwendung der Tabellenkalkulation, Grundstrukturen bei der Dateneingabe, -formatierung und -import, Programmieren von Formeln und Zellbezügen sowie Nutzung von Tabellenfunktionen für die Datenauswertung, Erstellen von Diagrammen, Nutzung von Logik- und Datumsfunktionen sowie Erstellen von bedingten Formatierungen, Regeln zum Sortieren von Datensätzen.
Seminar 2 (Datensicherheit) – Praktischer Datenschutz und Datensicherheit:
Klinisches Beispiel: Entlassungsbrief „Erna Diestel“ aus POL-Fall. Methoden: Datenschutz-/Datensicherheitsrisiken erläutern; Sichere Passwörter erstellen und nutzen; Passwörter in einem Passwort-Manager verwalten; Daten auf Datenträgern containerbasiert verschlüsseln (Symmetrische Verschlüsselungsverfahren); Konzept der asymmetrischen Verschlüsselung erläutern; Nachrichten-/Datenaustausch - insbesondere E-Mails - mit Public-Private-Key-Verfahren absichern; Konzept der digitalen Fingerabdrücke erläutern (Hash-Funktionen); Authentizität von Daten durch digitale Signaturen absichern und überprüfen.
Seminar 3 (Bildverarbeitung) – Bildverarbeitung mit ImageJ:
Klinische Beispiele: Zahnmedizinisch relevante Beispiele (OPGKiefer, Randspalt, Osteosynthese). Methoden: Verfahren der Bildverarbeitung, Punktoperationen, lokale Operatoren, globale Operatoren (Fourier-Transformation), einfache morphologische Operatoren, Verfahren der Bildauswertung
Seminar 4 und 5 (SPSS 1 und 2) - Statistische Datenanalyse mit SPSS:
Klinische Beispiele: Zahnmedizinisch relevante Beispiele (Zahnanomalie und Zahnspange, Plaqueindex und Papillenblutungsindex), Standardbeispiele aus der Humanmedizin. Methoden: Vermittlung vertiefter Kenntnisse in der Anwendung von statistischen Methoden mit SPSS: Dateneingabe, beschreibende Statistik, Korrelations- und Regressionsanalyse, Konfidenzintervalle, statistische Tests, diagnostische Tests.
Seminar 6 (Literaturrecherche) - Klinisch orientierte Literaturrecherchen mit PubMed):
Klinisches Beispiel: Basistherapie bei Multipler Sklerose, Fallbeispiel Methoden: Literaturrecherche auf Grundlage einer realen klinischen Fragestellung, Nutzung des PICO-Modells, Formulierung von Suchstrategien und Begriffen (MeSH-Suche), Vergleich der Suchstrategien mit Google und Google-Scholar, Nutzung von Evidence-Based-Medicine Datenbanken (Cochrane) und ärztlichen Leitlinien (AWMF,G-I-N), Studien des Instituts für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) sowie Empfehlungen des Krankheitsbezogenen Kompetenznetzwerkes Multiple Sklerose (KKNMS), Grundlagen und praktische Übungen zur Dokumentation von Leistungsabrechnungen im Fallpauschalensystem.
Seminar 7 (Literaturdatenbanken) – Literaturverwaltung und -zitierung mit EndNote:
Klinisches Beispiel: Staphylococci-Infektion - computerised clinical decision support system (HELP-CDSS), Beispieltext einer konkreten Publikation. Methoden: Erstellen eigener Literaturdatenbanken im EndNote, Abfragen in externen Datenbanken im Internet (PubMed- und Web-of-Science-Abfragen), Zitieren von Literaturstellen und Erstellen eines Literaturverzeichnisses (Cite-While-You-Write) in Publikationen, Berichten und der Doktorarbeit mit Hilfe einer EndNote-Datenbank, Einbinden des Literaturstyles (jenamed.ens) für die Promotion an der Medizinischen Fakultät der FSU Jena, EndNote-Style-Datenbank im Internet.
Seminar 8 (R-Seminar) – Datenmanagement und Visualisierung mit R:
Klinisches Beispiel: Öffentlich verfügbare Genexpressions- und (anonymisierte) Patientendaten zu wechselnden klinischen Indikationen. Methoden: Variablenzuweisungen, Basisoperationen und Funktionsdeklarationen in der Programmiersprache R formulieren; Vektoren deklarieren und als Datenstrukturen nutzen; Bedingte Anweisungen und Wiederholschleifen erläutern und programmieren; R-Pakete einbinden; Datentabellen einlesen, verbinden, sortieren; Daten in Datentabellen selektieren und filtern; Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R nutzen (Grundfunktionen) und mit R-Notebooks arbeiten; Beispiele für die Datenvisualisierung mittels R beschreiben.
Seminar 9 (Datenbanken) – Einführung in Datenbanken mit Access:
Klinisches Beispiel: Integration von Daten einer Beobachtungsstudie. Methoden: Einführung in die Struktur relationaler Datenbanken, Strukturierung von Tabellen, Definition von Gültigkeitsregeln, Nutzung von Nachschlageprüfungen zum Aufbau von Beziehungen zwischen Tabellen, Import von Daten aus externen Quellen, Einrichtung von Zugriffsbeschränkungen, Entwurf von Auswahlabfragen, Nutzung von Abfragen zur Berechnung neuer Daten, Aggregieren von Daten mittels Abfragen, Eingabe von und Navigieren durch Daten mit Formularen.