Autumn School in Clinical Epidemiology

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Autumn School in Clinical Epidemiology (English)

Klinische Epidemiologie ist eine wissenschaftliche Disziplin, die sich mit der Anwendung von epidemiologischen Prinzipien und Methoden beschäftigt, um Fragen des Gesundheitswesens sowie der klinischen Medizin zu beantworten. Sie untersucht die Verteilung und die Determinanten gesundheitsbezogener Zustände oder Ereignisse in Bevölkerungsgruppen und trägt dadurch zur Steuerung von Gesundheitsproblemen bei.

Die klinische Epidemiologie liefert wichtige Informationen für Beschäftigte im Gesundheitswesen und Entscheidungsträger in der Gesundheitspolitik, um Risikofaktoren für verschiedene Krankheiten zu identifizieren und optimale präventive, diagnostische und therapeutische Maßnahmen für Individuen und Bevölkerungsgruppen zu definieren.

Der Kurs behandelt die wichtigsten Elemente und Methoden in Public Health und der klinischen Epidemiologie und verbindet theoretische Konzepte mit der praktischen Anwendung. Er gibt eine Übersicht über die verschiedenen Bereiche von „Public Health“, den historischen Hintergrund und die aktuelle Fragestellungen. Methodische Ansätze und wichtige Konzepte der Epidemiologie, wie beispielsweise die Maßzahlen für Krankheitshäufigkeiten, werden behandelt. Der Kurs gibt eine Einführung in den Aufbau verschiedener Studientypen, welche anhand praktischer Beispiele vertieft werden können.  Zusätzlich beinhaltet der Kurs eine Einführung in die klinische und gesundheitsökonomische Entscheidungsanalyse.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden die Grundsätze von Public Health und der Epidemiologie definieren und differenzieren. Sie lernen epidemiologische Konzepte und Methoden sowie die grundlegenden verschiedenen epidemiologischen Studientypen zu definieren und anzuwenden. Sie werden außerdem mit den Grundlagen der gesundheitsökonomischen Entscheidungsanalyse vertraut sein und eigene Modelle entwickeln und analysieren können.

Weitere Informationen finden Sie unter: umit-tirol.at/epidemiology

HTADS - Program on Health Technology Assessment & Decision Sciences

 

 

Abschluss

Bei erfolgreicher Absolvierung eines jeden Moduls erhalten die Teilnehmenden eine Teilnahmebescheinigung, sowie nach Abschluss aller vier Module ein offizielles Tiroler Privatuniversität UMIT TIROL Zertifikat. Bei erfolgreicher Teilnahme am Examen können ECTS Punkte erworben werden.

Teilnehmerzahl

Wir legen Wert auf eine intensive Ausbildung sowie auf einen persönlichen Kontakt zwischen den Lehrenden und Lehrgangsteilnehmerinnen und Teilnehmern. Deshalb haben wir für unsere Kurse begrenzte Teilnehmerzahlen.

Zulassungskriterien

Keine, aber fachspezifisches Vorwissen kann von Vorteil sein.

Dauer/ECTS/Sprache

Die Dauer des Kurses beträgt 5 Tage und der Unterricht findet auf Englisch statt. Externe Teilnehmer können durch die Teilnahme am Abschlusstest 5 ECTS Punkte erreichen.

Zielgruppe/Ziele

Das Angebot richtet sich an einen breiten Interessentenkreis, schwerpunktmäßig an Akteure im Gesundheitswesen aus HTA Agenturen, Wissenschaft und Lehre, Krankenversicherungen, Beratungseinrichtungen, Aufsichtsbehörden (EMA, FDA, etc.), oder der Pharma- und Medizinprodukteindustrie. Willkommen sind alle Interessierten, die sich in den Bereichen klinische Epidemiologie und Entscheidungsanalyse in Public Health weiterbilden wollen.

Gebühren

Details zu den Kursgebühren sind der offiziellen Kurswebseite zu entnehmen: www.umit-tirol.at/epidemiology

* Detailliertere Informationen für Studierende der Tiroler Privatuniversität UMIT TIROL, die den Kurs als Vertiefung belegen, sind im Modulhandbuch zu finden

 

3-Day Certified Course

13 - 17 September 2021

                                                  ONLINE

COURSE OVERVIEW

The three-day meta-analysis course for health professionals is designed to provide an introduction to advanced methods for conducting systematic reviews and meta-analyses. Topics covered will include frequentist and Bayesian meta-analysis, meta-regression, subgroup analyses, and methods to investigate heterogeneity, as well as advanced methods for diagnostic accuracy and network meta-analysis, and the role of meta-analysis for HTA decision making. The course willl be interactive and practical, with a mixture of lectures and hand-on tutorial. Computer exercises will be conducted. 

The course is aimed at members of:
  • attendees with a basic knowledge of introductory statistics and prior exposure to statistical software
  • ​suitable for anyone with an interest in flexible approaches to data visualization and data analysis
  • scientists, health care professionals, consultancy organizations and a wide range of industries
  • PhD, medical and master students

Course Pre-requisites:
Course Language is English. Both native and non-native English speaker scientists are welcome.

 

Day 1: Steps in developing a meta-analysis and analysis plan: Hypothesis generation, data extraction and validation, determining the outcome and effect measure to be used, selecting between fixed and random effects models, assessing heterogeneity, bias and study quality

Day 2: Bayesian and frequentist methods: Bayesian vs. frequentist methods, Bayesian methods in network meta-analysis, random vs. fixed effects, separate vs. simultaneous models, baseline risk adjustment, assumptions, distributional models, model fit/convergence, role of network diagram, interpretation of results, meta-regression, funnel plot, issues that are unique to meta-analysis of observational studies, activity – interpreting results

Day 3: Diagnostic meta-analysis and role of meta-analysis in health technology assessment: Diagnostic test performance (sensitivity, specificity, diagnostic odds ratio) and ROC curves, threshold effects, diagnostic meta-analysis, between-study heterogeneity, different methodological approaches (SROC, HSROC, others), AUC, confidence and prediction region; role of meta-analysis in health technology assessment, emerging approaches to meta-analysis („living“ analyses).

Lehrgangsleitung

Univ.-Prof. Dr. Uwe Siebert, MPH, MSc, Institut für Public Health, Medical Decision Making und Health Technology Assessment, Tiroler Privatuniversität UMIT TIROL

Kurskoordination

Ass.-Prof. Dr. Ursula Rochau, MSc, Institut für Public Health, Medical Decision Making und Health Technology Assessment, Tiroler Privatuniversität UMIT TIROL

Partner

Prof. Albert Hofman, MD, PhD, Stephen B. Kay Family Professor of Public Health and Clinical Epidemiology, Chair, Dept. of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, Massachusetts (USA)