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Irit und Katharina diskutieren, wie Israels größte Krankenkasse Gesundheitsdaten nutzt, um präventive Maßnahmen zu ergreifen und schwere Krankheitsverläufe zu verhindern. Sie beleuchten, wie Mustererkennung in Daten hilft, Risikopatienten gezielt anzusprechen und die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Ein faszinierender Einblick in die Zukunft der Medizin!
Katharina Schüller: https://www.katharinaschueller.de/
Irit Nachtigall: https://de.linkedin.com/in/irit-nachtigall-univ-prof-dr-10958a75 -
In dieser Episode diskutieren Katharina und Irit über innovative Datenprojekte in Israel, die Herausforderungen bei der Implementierung von KI in Behörden und die Bedeutung genauer Datenerhebung. Sie teilen eine Fallstudie zur Optimierung der Medikamentennutzung durch Datenanalyse und betonen die Notwendigkeit der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Fachexperten. Vertrauen in Daten und Statistik wird als Schlüssel für bessere Entscheidungen hervorgehoben.
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Irit Nachtigall: https://de.linkedin.com/in/irit-nachtigall-univ-prof-dr-10958a75 -
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Heute dreht sich bei Katharina und Irit alles um die Herausforderungen des multiplen Testens in der medizinischen Statistik. Sie erklären, warum es riskant ist, lange zu testen, um signifikante Ergebnisse zu erzielen, und welche Strategien dir helfen, valide Ergebnisse zu sichern. Mit klaren Beispielen machen wir die Themen verständlich und praxisnah. Egal, ob du im Gesundheitswesen arbeitest oder einfach interessiert bist – diese Folge bietet dir nützliche Einblicke und Tipps für deine Forschung.
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Irit Nachtigall: https://de.linkedin.com/in/irit-nachtigall-univ-prof-dr-10958a75 -
In der Episode sprechen Irit und Katharina über das statistische Hypothesentesten im medizinischen Bereich. Wir erklären, welche häufigen Fehler dabei auftreten und wie ihr die Ergebnisse von medizinischen Studien beeinflussen könnt. Anhand praktischer Beispiele zeigen die beiden, warum eine sorgfältige Prüfung von Hypothesen entscheidend ist, um Missverständnisse zu vermeiden. Diese Episode richtet sich an alle, die ihre Kenntnisse in medizinischer Statistik vertiefen möchten, egal ob Anfänger oder Fortgeschrittene. Hört rein, um zu erfahren, wie ihr Fehler besser verstehen und in wertvolle Erkenntnisse umwandeln könnt.
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In dieser Episode sprechen Katharina und Irit über den aktuellen Hype in der wissenschaftlichen Community rund um Zucker und seine Auswirkungen. Außerdem erklären sie die Schwierigkeiten, die bei der statistischen Auswertung der Studien auftreten können.
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In dieser Folge von DatenDurchblick beschäftigen sich Irit und Katharina mit dem Thema Mindesthaltbarkeitsdatum. Sie klären auf, welche Glaubenssätze und Missverständnisse damit verbunden sind und wie man das Thema wissenschaftlicher angehen könnte.
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In dieser Episode beleuchten wir die Risiken während der Schwangerschaft und wie statistische Korrelate die Wahrscheinlichkeit für chromosomale Besonderheiten erhöhen können. Wir diskutieren die wissenschaftlichen Hintergründe und was werdende Eltern wissen sollten.
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In dieser Episode tauchen wir in die Welt der Homöopathie ein und diskutieren, warum es so schwierig ist, ihre Wirksamkeit zu bewerten. Wir beleuchten die Problematik der Veröffentlichung negativer Ergebnisse und warum dies ein großes Hindernis für die wissenschaftliche Bewertung darstellt. Begleiten Sie uns auf dieser spannenden Reise durch die Kontroversen und Herausforderungen der Homöopathie!
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Heute beleuchten wir die unverzichtbare Rolle von Statistikern bei Umfragen. Wir erklären, warum ihre Expertise entscheidend ist und welche Auswirkungen es hat, wenn man die Personen berücksichtigt, die nicht geantwortet haben. Erfahre, wie diese Faktoren die Qualität und Aussagekraft von Umfrageergebnissen beeinflussen.
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Was ist besser - FFP2 Maske oder Mundnasenschutz? Das hat eine Studie versucht zu belegen und hat dabei äußerst fragwürdige Schlüsse gezogen. Irit und Katharina klären darüber auf wieso dieser Studie mit höchster Vorsicht zu genießen ist und warum saubere Arbeit mit Daten wichtig ist.
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In der heutigen Folge geht's um die Wurst - genauer gesagt um die Un-Statistik vor zwei Jahren auf dem Münchner Oktoberfest. Es wurden unglaublich viele vegane Würste gegessen, ob das alles so stimmt und warum man genau hinschauen muss, hört ihr in der Folge.
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Heute geht es um die neue Unstatsitik von Katharina Schüller zu den Demenzfällen in Bayern. Und dass es sich bei der zugrunde liegenden Statistik eher um eine grobe Schätzung handelt, die viele wichtige Punkte außer Acht lässt.
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Irit und Katharina reden heute über die Schwierigkeiten die beim Erheben von Todesfallstatistiken im Kontext verschiedener Sportarten entstehen.
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Wir sprechen über eine Studie, die anders ist, weil sie über Unsicherheit spricht und nicht über Sicherheit, die sich ja manchmal gar nicht so sehr sicher gibt. Vor allem, wenn es um Modellierungen geht, die ja gewisse Annahmen zur Grundlage haben,
diese aber das Ergebnis erheblich beeinflussen. Und warum es so cool ist das mal darzustellen, was passiert, wenn man für Modellierungen die Annahmen verändert. -
Sind Anekdoten von Katharina und Irit über Social Media und wie diskutiert man mit Menschen, die nicht über Fakten reden wollen.
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Wir begeben uns in den Wald der Datenanalysen, was genau ein Forrest Plot ist und wie Metaanalysen genau funktionieren erfahrt ihr in dieser Folge.
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Katharina und Irit reden heute über das gesunde Herz Gesetz.
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Wer macht besser Narkose? Frauen oder Männer? Warum man bei solchen Studien auch immer den ganzen Kontext sehen muss und warum Katharina und Irit die Bild Zeitung vielleicht doch gar nicht schlecht finden. Darum geht es in der heutigen Folge.
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Den Begriff der "gläsernen Decke" hat man schon öfter gehört. Aber die "gläserne Decke"? Warum es darum geht und was Frauen in Führungspositionen damit zu tun haben erfahrt ihr in dieser Folge DatenDurchblick.
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Die Gesellschaft wird immer älter. Was das mit sich zieht, darüber reden Katharina und Irit heute.
Katharina Schüller: https://www.katharinaschueller.de/
Irit Nachtigall: https://de.linkedin.com/in/irit-nachtigall-univ-prof-dr-10958a75 - Daha fazla göster
