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Klinische Studien SS2016

 

Allgemeine Informationen

Termine der Vorlesung:

Mi, 12:30 - 14:00 Uhr in M/E 21

Do, 8:30 - 10:00 Uhr in M/E 21

Erste Vorlesung am 13.04.2016

 

Termine der Übungen:

Mo, 12:30 - 14:00 Uhr in CDI 120

Mo, 14:15 - 15:45 Uhr in CDI 120

Erste Übung am 25.04.2016

 

Termine der Klausur und der Nachklausur:

Klausur:

Mo, 25.07.2016, 10:00 - 12:00 Uhr in CDI 121

Die Ergebnisse der Klausur findet man HIER.

 

Nachklausur:

Do, 06.10.2016, 10:00 - 12:00 Uhr in CDI 121

Die Ergebnisse der Nachklausur findet man HIER.

 

 

Gastvorträge

Die Vorträge sind Bestandteil der Vorlesung und geben neben der inhaltlichen Information einen Einblick in das Berufsleben in der Klinischen Statistik.

 

Dr. Michael Kunz

Bayer Pharma AG, Berlin

Statistische Aspekte im Zulassungsprozess von Arzneimitteln - Ein Erfahrungsbericht eines Statistikers in der Pharmazeutischen Industrie

Donnerstag, 14.07.2016 von 08:30-10:00 Uhr in M/E 21

 

Dr. Carina Ittrich

Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG

Biomarker in der klinischen Entwicklung

Donnerstag, 21.07.2016 von 08:30-10:30 Uhr in M/E 21

 

Folien zur Vorlesung sowie alle Materialien zur Übung findet man auf der Seite

www.statistik.tu-dortmund.de/~rahnenfuehrer/KlinischeStudien16/
Benutzer: KlinischeStudien16
Passwort: Erhält man, indem man das Wort tuvefou transformiert, jeweils einen Buchstaben durch den Vorgänger im Alphabet ersetzen (aus t wird s usw.)

 

 

 

 

 

Übersicht der Vorlesung

  1. Klinische Studien: Einführung
  2. Randomisierung
  3. Statistische Analyse bei quantitativem Zielkriterium
  4. Statistische Analyse bei qualitativem Zielkriterium
  5. Ereigniszeiten: Einführung
  6. Ereigniszeiten: Schätztheorie
  7. Ereigniszeiten: Testtheorie
  8. Ereigniszeiten: Cox-Modell
  9. Ereigniszeiten: Analysen mit R
  10. Äquivalenzstudien
  11. Evidenzbasierte Medizin, Meta-Analyse, Publikationsbias
  12. Intention-to-Treat Analyse und Fallzahlplanung
  13. Zwischenauswertungen
  14. Phase I und II Studien
  15. Cross-Over Studien
  16. Diagnosestudien
  17. Prognosestudien
  18. Subgruppenanalysen und Multiples Testen
  19. Datenmanagement
  20. Qualitätsanforderungen