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64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

08. - 11.09.2019, Dortmund

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Vorhersage der Rekrutierung multizentrischer Studien unter Nutzung historischer Zentrendaten

Meeting Abstract

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  • Reinhard Vonthein - Universität zu Lübeck, Lübeck, Germany
  • Ute Zirrgiebel - iOMEDICO AG, Freiburg, Germany
  • Jörg Sahlmann - iOMEDICO AG, Freiburg, Germany

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Dortmund, 08.-11.09.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. DocAbstr. 172

doi: 10.3205/19gmds092, urn:nbn:de:0183-19gmds0921

Published: September 6, 2019

© 2019 Vonthein et al.
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Basierend auf dem GMDS-Beitrag "Vorhersage der Rekrutierung multizentrischer Studien" von 2018 [1] wird der dort vorgestellte Ansatz dahingehend erweitert, dass für die beteiligten Zentren jetzt historische Rekrutierungsdaten von Vorläuferstudien betrachtet werden. Es wird geprüft, ob die Zentren inter- und intraindividuelle Unterschiede bei der Rekrutierung unterschiedlicher Studien zeigen. Es werden hierfür geeignete Rekrutierungskennzahlen erarbeitet, die auf diesen Daten aufbauen. Diese Informationen werden in das Vorhersagemodell mit integriert und mit Hilfe der Shiny-App visualisiert.

Die Prognosegenauigkeit soll in künftigen Studien prospektiv erhoben werden.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.

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Literatur

1.
Vonthein R. Vorhersage der Rekrutierung multizentrischer Studien. In: Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Hrsg. 63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Osnabrück, 02.-06.09.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. DocAbstr. 243.