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!

Lernziele und Agenda

Lernziele
  • Kennen der für Dossiers relevanten Parameter der Deskriptiven Statistik
  • Verständnis der Risikoparameter Risk Ratio und Odds Ratio
  • Verständnis der Überlebenszeitanalyse und Hazard-Ratios
  • Umsetzung der gängigen VErfahren in der freien Programmiersprache R

Agenda
  • Univariate Parameter der Deskriptiven Statistik
  • Darstellung von Parametern im Bundesanzeiger
  • VHypothesentests:
    • Vierfelder-Tabelle
    • Relevanz und Signifikanz
    • Chi²-Test
    • Risk Ratio
    • Odds Ratio
    • Allgemeine Übersicht über die gängigsten parametrischen und nicht-parametrischen Signifikanztests
  • Berechnung von Konfidenzintervallen
  • Einteilung der frühen Nutzenbewertung
  • Power-Analyse (Fallzahlberechnung) mit G*Power
  • 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.

Die frühe Nutzenbewertung nach § 35a SGB V ist mittlerweile mit über 544 eingereichten Dossiers (Stand Anfang Juni 2020) 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).

Der Kompaktkurs Dossier-Statistik bereitet die aus unserer Erfahrung notwendigen statistischen Methoden auf, erläutert die Grundlagen und nimmt – wichtig für den Market Access – immer wieder Bezug auf praktische Beispiele in den Dossiers und den Veröffentlichungen im Bundesanzeiger.
Selbstverständlich können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer 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, der etabliertesten Statistiksoftware im Bereich medizinischer Analysen. Als Entwicklungsumgebung dient uns RStudio®. Beide Softwares sind Open Source oder stehen grundsätzlich zur kostenfreien Nutzung zur Verfügung.
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!
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. Zugleich werden auch alle weiteren notwendigen Parameter über eine graphische Oberfläche eingegeben, was die Analysen erheblich vereinfacht.

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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.