במחקרים תצפיתיים, מחקרי תיקים או נתוני-ענק (big data), שבהם החוקר/ת לא שולטים בהקצאה מתעוררות לעיתים קרובות סוגיות של הטייה וערפול, כאשר האוכלוסיות המשוות עלולות להיות שונות מאוד בתנאי הרקע, כמו דמוגרפיה ותחלואה נלווית. התעלמות מחוסר איזון במשתני רקע משמעותיים בין מטופלים לביקורות עלולה להביא להערכה מוטה של השפעת הטיפול. ציוני נטייה לחשיפה (Propensity Scores), מנגנון מחקה רנדומיזציה, הם פתרון שכיח ופופולרי לטיפול בנושא זה.
בהרצאת מבוא זו נבין את ההגיון מאחוריהן, נתאר את השימוש בהן, ונדגים שימושים במחקרים.
קהל יעד:
רופא/ות העוסקים או מתעניינים במחקרים תצפיתיים (כמו מחקרי תיקים במרפאה) המעוניינים להבין שיטות שכיחות במחקר להתמודדות עם בעיות שכיחות של הטייה וערפול.
אופן ההרצאה:
הסבר עקרונות, דוגמאות מהספרות המדעית (לא יישום בתוכנה).
על המרצה: הסדנה מועברת על ידי לירן מנדל, MSc, סטטיסטיקאי רפואי, בעל תואר שני במדעי הרפואה וביו-סטטיסטיקה, שותף בחברת "אומניסטאט" לייעוץ ביו-סטטיסטי, בעל ניסיון רב בעיבוד נתוני מחקרים, מרצה ומתרגל בקורסים לסטטיסטיקה ושיטות מחקר במוסדות להשכלה גבוהה ומעביר סדנאות סטטיסטיקה לרופאים במגוון התמחויות.
משך הרצאה:
90 דקות, בזום
ההרצאה תתקיים ב- 26.3.23, 19:30-21:00
דרישות רקע:
סדנת יישומית בביו-סטטיסטיקה של בי"ס המקוון או קורס שקול לה.
עלות למשתתף:
*סטודנט/סטאזר/רופא חבר הר"י - ללא עלות
80 ש"ח - רופא לא חבר/אחר
להרשמה מקוונת
ככל ואינכם מוכרים במערכות הר"י, בנוסף לרישום לקורס עליכם להירשם גם לאתר בית הספר המקוון לקבלת סיסמת כניסה
להרשמה לאתר בית הספר המקוון - לחצו כאן