Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Biometrie und Epidemiologie

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Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Molekulare Medizin

Prof. Dr.

2024

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Biometrie und Epidemiologie - Cheatsheet
Biometrie und Epidemiologie - Cheatsheet Definition und Aufgaben der Biometrie Definition: Biometrie befasst sich mit der statistischen Analyse biologischer Daten und der Entwicklung von Methoden zur Auswertung solcher Daten. Details: Wesentlich für Studienplanung, Datenanalyse und Ergebnisinterpretation in der Medizin. Anwendung von statistischen Methoden zur Lösung biologischer und medizinischer...

Biometrie und Epidemiologie - Cheatsheet

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Biometrie und Epidemiologie - Exam
Biometrie und Epidemiologie - Exam Aufgabe 1) Kontext: Du bist als Biostatistiker in einer klinischen Studie tätig, die die Wirksamkeit eines neuen Medikaments zur Behandlung von Diabetes mellitus untersucht. Im Rahmen dieser Studie ist es Deine Aufgabe, das Studiendesign zu entwickeln, die Daten zu erfassen und auszuwerten sowie die Ergebnisse zu interpretieren. Du entscheidest Dich dafür, statis...

Biometrie und Epidemiologie - Exam

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Was versteht man unter Biometrie?

Welche der folgenden Methoden gehört nicht zu den speziellen Methoden der Biometrie?

Welche Aufgaben erfüllt die Biometrie hauptsächlich?

Was bedeutet Präzision in Messmethoden?

Welche Formel beschreibt Präzision?

Was bedeutet hohe Präzision bei niedriger Validität?

Was ist eine Kohortenstudie?

Was ist der Hauptnachteil von Fall-Kontroll-Studien?

Was ist entscheidend bei Querschnittsstudien?

Was ist Bias in epidemiologischen Studien?

Wie kann man Confounder in epidemiologischen Studien bereinigen?

Was versteht man unter Selektionsbias?

Was ist das Ziel der explorativen Datenanalyse (EDA)?

Welche Grafik wird verwendet, um die Verteilung der Daten zu visualisieren?

Welches Kriterium wird bei der Modellselektion verwendet?

Was sind die Hauptquellen für Daten in der Analyse von Genom- und Proteomdaten?

Welche Methoden werden in der Analyse von Genom- und Proteomdaten angewendet?

Welche statistischen Methoden werden in der Analyse von Genom- und Proteomdaten verwendet?

Was versteht man unter Big Data in der Medizin?

Nenne eine Big Data-Quelle im medizinischen Bereich.

Welche Herausforderung besteht bei der Nutzung von Big Data in der Medizin?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Biometrie und Epidemiologie an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Biometrie

Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden Prinzipien der Biometrie, einschließlich der Methoden zur Datensammlung und -analyse in der medizinischen Forschung.

  • Definition und Aufgaben der Biometrie
  • Messmethoden: Präzision und Validität
  • Einführung in die deskriptive Statistik
  • Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Wichtige biometrische Maßzahlen und deren Anwendung
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Statistische Methoden in der Medizin

Der Fokus liegt hier auf den statistischen Techniken, die in der medizinischen Forschung angewendet werden, um Daten auszuwerten und zu interpretieren.

  • Hypothesentests und Konfidenzintervalle
  • Regressions- und Varianzanalyse
  • Nichtparametrische Verfahren
  • Multiples Testen und Adjustierung für Mehrfachvergleiche
  • Anwendung statistischer Software (wie R oder SPSS)
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03
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Epidemiologische Studien

Dieser Teil der Vorlesung führt in die Planung, Durchführung und Analyse epidemiologischer Studien ein, die die Verbreitung und Determinanten von Gesundheitszuständen untersuchen.

  • Grundlagen der Epidemiologie: Begriffe und Konzepte
  • Studiendesigns: Kohorten-, Fallkontroll- und Querschnittsstudien
  • Bias und Confounding in epidemiologischen Studien
  • Berechnung und Interpretation epidemiologischer Maßzahlen
  • Kausalitätskriterien und deren Anwendung
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Datenanalyse und Interpretation

Dieser Abschnitt widmet sich den Methoden zur Analyse medizinischer Daten sowie der korrekten Interpretation der Ergebnisse.

  • Explorative Datenanalyse
  • Modellselektion und Diagnose
  • Multivariate Verfahren: Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse
  • Visualisierung von Daten und Ergebnissen
  • Glaubwürdigkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse
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Praktische Anwendungen in der medizinischen Forschung

Hier wird gezeigt, wie die theoretischen Konzepte der Biometrie und Epidemiologie in realen Forschungsprojekten und Studien angewendet werden.

  • Design und Durchführung klinischer Studien
  • Analyse von Genom- und Proteomdaten
  • Anwendung von Biomarkern in der Forschung
  • Big Data und maschinelles Lernen in der Medizin
  • Fallstudien und Projektarbeiten
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Biometrie und Epidemiologie an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Biometrie und Epidemiologie' im Studiengang 'Molekulare Medizin' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine umfassende Einführung in die wesentlichen Methoden und Anwendungen der statistischen Analyse und der epidemiologischen Forschung. Die Vorlesung ist in zwei Teile unterteilt: Biometrie und Epidemiologie, welche sowohl theoretische als auch praktische Einheiten umfassen. Diese Einheiten sind über das gesamte Semester verteilt und bieten eine solide Grundlage für das Verständnis und die Anwendung biostatistischer und epidemiologischer Methoden.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus zwei Teilen: Biometrie und Epidemiologie. Jeder Teil umfasst theoretische und praktische Einheiten, die sich über das gesamte Semester erstrecken.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters wird eine schriftliche Prüfung abgehalten. Zusätzlich gibt es regelmäßige Hausaufgaben und praktische Übungen, die benotet werden.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Biometrie, Statistische Methoden in der Medizin, Epidemiologische Studien, Datenanalyse und Interpretation, Praktische Anwendungen in der medizinischen Forschung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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