Dossier Statistik

Sie wollen die Statistik zur frühen Nutzenbewertung besser verstehen und eigene Analysen erstellen?

Dieses zweitägige Seminar vermittelt kompakt und fundiert das Wissen, Dossiers besser zu verstehen, selbstständig Analysen durchzuführen und Ergebnisse korrekt zu interpretieren!

Angebotsgarantie! Seminar wird ab einer Anmeldung durchgeführt!

Präsenzveranstaltungen in Wiesbaden an 2 Tagen: 990,- € pro Person (netto)

Termine: aktuell auf Anfrage!

Präsenzveranstaltungen in Wiesbaden: aktuelle Information hier

Lernziele und Agenda

Lernziele
  • Kennen der für Dossiers relevanten Parameter der Deskriptiven Statistik
  • Bedeutung der Hypothesentests und Konfidenzintervalle für die Frühe Nutzenbewertung, Nutzung der Konfidenzintervallgrenzen als Schwellenwerte für die Zusatznutzeneinteilung
  • Verständnis der zentralen Risikoparameter Risk Ratio, Odds Ratio und Hazard Ratio
  • Verständnis der Überlebenszeitanalyse: Kaplan-Meier Schätzer + Grafiken sowie der Cox-Regression
  • (Gemeinsame) Umsetzung aller Verfahren in der freien Programmiersprache R

Agenda
  • Univariate Parameter der Deskriptiven Statistik und deren Anwendung in der Frühen Nutzenbewertung
    • Darstellung von Deskriptiven Parametern im Dossier und in den Veröffentlichungen im Bundesanzeiger
  • Grundlagen Hypothesentests:
    • Am Beispiel der Vierfelder-Tabelle
    • Diskussion Relevanz und Signifikanz
    • Signifikanz und Power
      • Einfluss Slicing auf Power
    • Chi²-Teststatistik, kritischer Wert, p-Wert
  • Risikoparameter: Risk Ratio, Odds Ratio und Hazard Ratio
  • Konfidenzintervalle
    • Schwellenwerte Zusatznutzen mittels Konfidenzintervallgrenzen im IQWiG-Methodenbericht
  • Allgemeine Übersicht über die gängigsten parametrischen und nicht-parametrischen Signifikanztests
    • Übersicht
    • Vertiefend: t-Test (Familie) und Mann-Whitney U-Test, Kruskal-Wallis-Test etc.; Binomialtest, Fisher's exakter Test
    • Hypothesentests basierend auf der Survival-Analysen werden im Abschnitt Überlebenszeitanalyse gesondert diskutiert!
  • Power-Analyse (Fallzahlberechnung) mit G*Power
    • Szenarienanalyse Slicing
  • Überlebenszeitanalyse:
    • Cox-Regression
    • Kaplan-Meier
    • Hazard Ratios
    • Log-Rank und weitere Tests

Inhalt

Wenn Sie die Statistik, die hinter den Dossiers steht, besser verstehen wollen, ist dies der richtige Kurs für Sie! An zwei Tagen lernen Sie, die einschlägigen Verfahren besser zu verstehen, die Ergebnisse korrekt zu interpretieren und eigene Analysen durchzuführen.
Hinweis: Das Seminar kann so ausgestaltet werden, dass wir gemeinsam alle Themen in R umsetzen ("programmierlastiger") - kontaktieren Sie uns im Vorfeld einfach!

Die Frühe Nutzenbewertung nach § 35a SGB V ist mittlerweile mit über 645 eingereichten Dossiers (Stand Mitte Februar 2021) breit etabliert. In der Nutzenbewertung spielen statistische Kenntnisse zur Darstellung des Zusatznutzens eine zentrale Rolle (siehe auch Methodenbericht des Instituts für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen, kurz IQWIG).

Das Seminar Dossier-Statistik bereitet die aus unserer Erfahrung notwendigen statistischen Methoden auf (greift aber natürlich auch gerne weitere von Ihnen genannte Themen auf!), erläutert die Grundlagen und nimmt – wichtig für Market Access – immer wieder Bezug auf praktische Beispiele in den Dossiers, in Veröffentlichungen im Bundesanzeiger und auf den Methodenbericht des IQWiG.

Sie bestimmen den Schwerpunkt: Selbstverständlich können die Teilnehmer:innen den Schwerpunkt der zu behandelnden Dossiers setzen: Legen Sie Indikationen fest, oder wollen Sie sich speziell mit Orphan Drugs beschäftigen? Sie haben die freie Auswahl!

Die Umsetzung aller dargestellten Analysen erfolgt in der freien Programmiersprache R, einer etablierten Statistiksoftware im Bereich medizinischer Analysen. Als Entwicklungsumgebung dient uns RStudio®. Beide Softwares sind Open Source oder stehen grundsätzlich zur kostenfreien Nutzung zur Verfügung.
Dabei gibt es zwei Möglichkeiten: Möchten Sie eher eine Demonstration der Analysen und Interpretation der Ergebnisse in R oder möchten Sie gemeinsam mit uns aktiv alle Themen in R umsetzen? Sie entscheiden!

Ein besonderes Augenmerk wird in diesem Seminar auf entsprechenden Übungen und der Interpretation der Ergebnisse gelegt! Natürlich stellen wir die jeweilgen R Sytaxen zur Verfügung, damit Sie auch nach dem Seminar alles in Ruhe wiederholen und nachvollziehen können!

Häufig ist Slicing durch das IQWiG/G-BA zu beobachten, d.h. die Bildung von Subgruppen. Dies hat einen Einfluss auf die Power. Zur Umsetung der Power-Analysen und Fallzahlberechnungen dient uns die freie Software G*Power. G*Power wurde von der Universität Düsseldorf entwickelt und erleichtert die Berechnung notwendiger Fallzahlen oder der Power einer Analyse ungemein. Es erlaubt auch die schnelle Umsetzung von Szenarien. Zugleich werden auch alle weiteren notwendigen Parameter über eine graphische Oberfläche eingegeben, was die Analysen erheblich vereinfacht.

OFFENE SCHULUNG

Präsenzveranstaltung in Wiesbaden

oder Online-Seminar


€990,00
pro Person, zzgl. 19% MwSt

  • Bei Webinaren in unserem virtuellen Klassenzimmer nutzen Sie Ihre eigenen Rechner und erhalten von uns den gleichen Service in der gleichen hohen Qualität bei weniger Aufwand

  • Telefon: +49 611 531 500 91
  • E-Mail: training@masem.de

INHOUSE-SEMINAR

Seminardurchführung amStandort des Kunden

1.290,00
pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. 19% MwSt

  • Alle Inhalte der Inhouse-Seminare werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.
    Intensive Nachbetreuung ermöglicht den Teilnehmern ihre Kenntnisse in kürzester Zeit umzusetzen
    .
  • Empfohlene Seminardauer: 2 Tage
  • Leihgebühren Schulungsnotebook (auf Wunsch): 35,- Euro (pro Tag, pro Schulungsrechner)
  • Telefon: +49 611 531 500 91
  • E-Mail: training@masem.de

firmen webinar

Ideal für das Home-Office oder dezentrale Arbeitsgruppen

€990,00
pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. 19% MwSt

  • Bei Seminaren in unserem virtuellen Klassenzimmer genießen Sie alle Vorteile der Inhouse-Seminare. Dabei nutzen Sie Ihre eigenen Rechner und erhalten von uns den gleichen Service in der gleichen hohen Qualität bei weniger Aufwand!
  • Kursdauer: Nach Absprache!
  • Telefon: +49 611 531 500 91
  • E-Mail: training@masem.de

Hintergrundinformationen zu R

Sie wollen, ehe Sie ein R Seminar buchen, etwas mehr erfahren, was R ist und kann? R ist eine Programmiersprache, die unter der GNU-Lizenz veröffentlich wurde. Hauptaugenmerk der Sprache liegt auf der Umsetzung statistischer Analysen und der effizienten Erstellung von Grafiken. Historisch ist R aus der (proprietären) Programmiersprache S entstanden, weswegen die beiden in weiten Teilen sehr ähnlich sind. Nachdem R über Jahre vorwiegend im Hochschulbereich eingesetzt wurde, wird seine Leistungsfähigkeit vor allem im Bereich der Data Science sehr geschätzt. Durch über 600 Zusatzpakete (Stand Ende 2019) sind nahezu alle bekannten statistischen Verfahren und Darstellungsmethoden verfügbar. R kann problemlos auf allen gängigen Plattformen (MS Windows Vista/7/8/Server 2008/10, Mac OS X, Linux Redhat/Debian/sus/ubuntu) installiert werden. Mit der Installation von R wird zugleich auch eine Programmierumgebung installiert. Die meisten Anwenderinnen und Anwender verwenden jedoch RStudio® um R möglichst komfortabel zu nutzen. Auch RStudio® ist für fast alle gängigen Betriebssysteme verfügbar und steht in zwei verschiedenen Varianten zur Verfügung. Neben den freien Desktop und Server-Installationen stehen noch kostenpflichtige Angebote zur Verfügung, die darüber hinaus besseren Service und Dashboards und Systeme zur Projektorganisation bereitstellen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Unterschiede der einzelnen Systeme. Für die R Seminare die masem training anbietet wird im Regelfall auf die freie Desktop-Installation von RStudio® zurückgegriffen. Shiny® von RStudio® ermöglicht es zudem komfortabel R-basierte Applikationen zu entwickeln, die eine interaktive Datenanalyse für die Betrachter ermöglichen. So können interaktive Grafiken Ihre Daten schnell und aussagekräftig visualisieren oder mit Widgets Tabellen so konstruiert werden, wie sie für die aktuelle Aufgabe benötigt werden.

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