TY  - BOOK
AU  - Nonnemacher,Michael
AU  - Nasseh,Daniel
AU  - Stausberg,J�rgen
TI  - Datenqualit�t in der medizinischen Forschung: Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualit�t in Kohortenstudien und Registern
SN  - 9783954661213;9783954663743
PY  - 2014///
CY  - Berlin
PB  - MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft
KW  - Epidemiology & medical statistics
KW  - bicssc
KW  - cohort study
KW  - data repository
KW  - Medicine
KW  - quality indicators
KW  - source data verification
N1  - Open Access
N2  - Der Nutzen von Kohortenstudien und Registern in der patientenorientierten Verbundforschung h�ngt wesentlich von der Qualit�t der dort erfassten Daten ab. Versorgungs- und Qualit�tsforschung sind auf wissenschaftlich abgesicherte Methoden und Verfahren zur Sicherstellung einer hohen Datenqualit�t angewiesen. Die vorliegende Leitlinie enth�lt entsprechende Empfehlungen zum Management von Datenqualit�t in Registern, Kohortenstudien und Data Repositories. In der 2. Auflage wird ein deutlich erweitertes Indikatorenset bereitgestellt und die Anwendung der Indikatoren beispielhaft f�r verschiedene Typen von empirischen Forschungsvorhaben beschrieben. Die Leitlinie wird abgerundet durch eine aktuelle Literatursichtung und -analyse. Sie ist damit ein wichtiger Bestandteil des Ma�nahmenspektrums zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualit�t in der medizinischen Forschung; The benefit of cohort studies and registers in patient-oriented collaborative research depends largely on the quality of the data recorded there. Supply and quality research depend on scientifically proven methods and procedures to ensure high data quality. This guideline contains corresponding recommendations for the management of data quality in registers, cohort studies and data repositories. In the second edition, a significantly expanded set of indicators is provided and the use of the indicators is described as an example for different types of empirical research projects. The guideline is rounded off by a current literature review and analysis. It is therefore an important part of the range of measures to improve and ensure data quality in medical research
UR  - http://library.oapen.org/handle/20.500.12657/22365
UR  - https://library.oapen.org/bitstream/id/1792c8b1-681c-49f9-8045-af3df5bf691c/datenqualitat-in-der-medizinischen-forschung.pdf
ER  -