DatenDurchblick - für den klaren Blick auf Daten
Der Podcast 'DatenDurchblick' hilft Hörern, einen klaren Blick auf Daten, Statistiken und wissenschaftliche Studien zu entwickeln. Die Hosts Dr. Irit Nachtigall und Katharina Schüller diskutieren medizinische Studien, den Umgang mit Zahlen und Anekdoten aus der Welt der Wissenschaft. Ziel ist es, die Kompetenz im Umgang mit Studien und Statistiken zu fördern, die in Medien und Alltag allgegenwärtig sind. Der Podcast richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie man Daten richtig interpretiert und welche Fallstricke es gibt.
Folgen
Abschiedsfolge: Zwei Jahre DatenDurchblick – Rückblick & Ausblick
In dieser besonderen Folge von „Datendurchblick“ blicken Katharina Schüller und Irit Nachtigall auf zwei Jahre voller spannender Diskussionen rund um Daten, Statistik und Data Literacy zurück. Mit Wehmut, aber auch viel Vorfreude sprechen die Beiden über die wichtigsten Learnings: von Gender Data Gaps über fehlende Zahlen zu Minderheiten bis hin zu den Chancen von KI in der Datenanalyse. Außerdem
Die Unsterblichen: Wie der Immortal Time Bias unsere Studien verzerrt
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In dieser Folge sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über ein oft unterschätztes Problem in medizi
Schäfchen zählen: Die Wahrheit über Schlafstörungen
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Warum schlafen wir immer schlechter?
In dieser Folge von Datendurchblick sprechen Katharina Schüller und Irit
Corona reloaded: Datenchaos und Fehlerkultur
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In dieser Folge von Datendurchblick sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über die aktuelle Corona-
Saure Statistik: Apfelessig als Diät-Wunder?
In dieser Folge von Datendurchblick analysieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall eine viel diskutierte Studie zur Wirkung von Apfelessig auf Gewichtsreduktion. Die Studie versprach spektakuläre Ergebnisse – wurde jedoch später zurückgezogen. Warum? Die Hosts decken gravierende methodische Mängel auf: fehlende Transparenz bei den Rohdaten, fragwürdige Randomisierung, unzureichende statistisch
Die Maus erklärt KI: Wie Maschinen aus Daten lernen
In dieser Folge von DatenDurchblick nehmen Katharina Schüller und Irit Nachtigall euch mit auf eine verständliche Reise durch die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) – ganz im Stil der „Sendung mit der Maus“. Sie erklären, wie medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme funktionieren, welche Rolle Datenqualität und -kontrolle spielen und warum es kritisch ist, dass Frauen in medizinischen Da
Vertrauen ist nicht messbar: Warum kleine Effekte große Schlagzeilen machen
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In dieser Folge analysieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall eine viel diskutierte Studie aus dem renom
Elternglück: Zwischen Daten, Emotionen und Realität
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In dieser Folge von Datendurchblick diskutieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall, ob Kinder tatsächlich
Vom Pilz bedroht: Resistenzen und Risiken
In dieser Episode sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über ein aktuelles Thema aus Medizin und Hygiene: den gefährlichen Pilz Candida auris. Dieser Erreger gilt als „New Kid on the Block“ in der Infektiologie und sorgt international für Schlagzeilen. Doch wie groß ist die Gefahr wirklich?
Die Hosts beleuchten wissenschaftliche Studien und zeigen, warum die Nachweismethoden und Meldepf
Alt, krank und teuer: Was Studien oft verschweigen
In dieser Folge nehmen Katharina Schüller und Irit Nachtigall eine aktuelle Studie unter die Lupe, die die Kosten von Patient:innen mit Infektionskrankheiten analysiert – und dabei statistisch fragwürdige Schlüsse zieht. Die Hosts erklären, warum einfache Analysen mit großen Datenmengen oft in die Irre führen und wie multivariate Modelle helfen können, Verzerrungen zu vermeiden.
Sie zeigen, wie f
Metaanalyse to go: Zwischen Automatisierung und Wissenschaft
In dieser Folge sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über die Zukunft der Metaanalyse – und wie Künstliche Intelligenz diesen aufwendigen wissenschaftlichen Prozess revolutionieren könnte. Sie diskutieren, welche Schritte bereits erfolgreich automatisiert werden können und wo KI noch an ihre Grenzen stößt.
Die Hosts beleuchten, wie KI nicht nur Metaanalysen erstellen, sondern auch Fors
Vorbeugen ist besser: Wie Impfungen und Statistik Leben retten
In dieser Folge von Datendurchblick sprechen Katharina und Irit über die beeindruckenden Ergebnisse einer britischen Studie zur HPV-Impfung. Die Daten zeigen: Frühzeitiges Impfen kann das Risiko für Gebärmutterhalskrebs drastisch senken – ein starkes Argument für Prävention in der Medizin. Doch nicht nur medizinisch, auch statistisch überzeugt die Studie: Methodisch sauber geplant, mit robusten Ve
Trau schau wem: Warum wir KI in der Medizin mehr vertrauen als Ärzt:innen
In dieser Folge sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über eine aktuelle Studie zum Vertrauen in KI-generierte Gesundheitsinformationen – und die Ergebnisse sind alarmierend: Sowohl Laien als auch medizinische Fachkräfte halten KI-Antworten oft für glaubwürdiger als ärztliche Einschätzungen – selbst wenn sie falsch sind. Die Hosts diskutieren, wie gefährlich diese Fehleinschätzungen sein
Mach's nochmal, Donald: Die politische Instrumentalisierung von Reproduzierbarkeitsstudien
In dieser Folge diskutieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall die Bedeutung von Reproduzierbarkeitsstudien und deren politische Instrumentalisierung. Ausgehend von der aktuellen Debatte um Donald Trumps Pläne, einen Großteil des amerikanischen Forschungsbudgets in Reproduzierbarkeitsstudien zu investieren, beleuchten sie die ethischen und wissenschaftlichen Herausforderungen dieser Vorhaben.
Gesundheitsdaten sind Macht: Wie Daten unsere Gesundheitspolitik beeinflussen
In der neuesten Folge von DatenDurchblick tauchen Katharina Schüller und Irit Nachtigall tief in das Thema Gesundheitsdaten ein und diskutieren deren immense Macht und Bedeutung. Ausgehend von einer aktuellen Studie beleuchten sie, wie Deutschland im internationalen Vergleich bei der Beatmung von Patienten abschneidet und welche ethischen und finanziellen Implikationen dies mit sich bringt. Sie hi
Spillover Infektionsprävention: Statistische Herausforderungen
In dieser Folge von DatenDurchblick diskutieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall den Spillover-Effekt in der Intensivmedizin. Anhand eines Fallbeispiels beleuchten sie die Herausforderungen der selektiven Dekontamination und die Auswirkungen auf Resistenzen und Herdeneffekte. Sie erklären die Unterschiede zwischen randomisierten kontrollierten Studien und cluster-randomisierten Studien und a
Simulierte Realität: Die Rolle von Simulationsmodellen in der Medizin
In dieser Folge von Datendurchblick sprechen Katharina Schüller und Irit Nachtigall über Maßnahmen zur Vermeidung von Krankenhausinfektionen, insbesondere durch Clostridioides difficile. Sie erklären, wie Simulationsmodelle in der Medizin genutzt werden, um Entscheidungen zu unterstützen und Ressourcen zu verwalten. Außerdem geht es um Herausforderungen bei der Modellierung, wie Unsicherheiten und
Schluss mit der Gleichbehandlung
In dieser Episode diskutieren Katharina und Irit über Gleichberechtigung in der Medizin und Statistik. Themen sind der Gender Health Gap, geschlechtersensible Medizin und Unterschiede in der Datenerhebung. Außerdem wird ein Vortrag von Stephan Hagel zur Pharmakotherapie und die Behandlung von Transgender-Patienten behandelt.
Die Rolle von Daten und künstlicher Intelligenz in der Medizin wird hint
Metaanalysen verstehen: Einweg- vs. Mehrweg-OP-Hauben im Fokus
In dieser Folge von Datendurchblick diskutieren Katharina Schüller und Irit Nachtigall die Bedeutung und Methodik von Metaanalysen. Anhand eines Fallbeispiels zur Wirksamkeit von Einweg- versus Mehrweg-OP-Hauben beleuchten sie die Herausforderungen und Vorteile dieser statistischen Methode. Sie erklären, wie Metaanalysen durchgeführt werden, welche Kriterien für die Auswahl der Studien wichtig sin
Das Datenspiel mit dem Tod: Glücksspiel, Suizidalität und die Grenzen der Statistik
Wie verlässlich sind große Gesundheitsdatenbanken, wenn es um heikle Themen wie Spielsucht und Suizidalität geht? In dieser Folge von DatenDurchblick nehmen Katharina und Irit eine aktuelle Studie unter die Lupe, die einen Zusammenhang zwischen Glücksspielstörungen und Suizidrisiko untersucht. Dabei decken sie methodische Fallstricke auf und zeigen, warum Daten nicht gleich Wissen sind. Wie lassen
Match dich gesund: Die Auswirkungen von propensity score matching
In der heutigen Folge geht es in "Match dich gesund" um propensity score matching und die Auswirkungen. Die Grundstudie hat die Aussage, dass die Ernährung der Mutter sich auf die Autismuswahrschenlichkeit des Kindes auswirkt. Das geht natürlich nicht in einer randomisierten Studie, sondern es ist eine Kohorte, die auf verschiedene Faktoren adjustiert wurde. Warum das nicht so banal ist, das erklä
Scheinkorrelationen: Wenn uns Daten in die Irre führen
In dieser Folge tauchen Katharina und Irit tief in das Thema Scheinkorrelationen ein. Sie diskutieren eine Schweizer Studie, die politische Faktoren mit Übersterblichkeit während der COVID-19-Pandemie in Verbindung bringt. Dabei entlarven sie, wie scheinbare Zusammenhänge oft durch andere, unbeachtete Variablen erklärt werden können. Erfahre, warum einfache statistische Analysen komplexe Probleme
Wissenschaftskommunikation: Fakten, Missverständnisse und die Rolle der Community Notes
In dieser Folge diskutieren Katharina und Irit die Herausforderungen und die Bedeutung guter Wissenschaftskommunikation. Sie beleuchten, wie wissenschaftliche Erkenntnisse, wie z.B. zur Antibiotikaresistenz, oft falsch interpretiert werden und warum es wichtig ist, Studien korrekt zu verstehen und zu kommunizieren. Erfahren Sie, wie Community Notes auf sozialen Medien zur Qualitätssicherung beitra
Was Studien verschweigen: Kritische Analyse eines Sepsis-Screening-Tools
In dieser Folge von "Datendurchblick" tauchen wir tief in die Welt der medizinischen Studien ein und beleuchten, was oft verschwiegen wird. Wir analysieren eine aktuelle Studie zu einem elektronischen Sepsis-Screening-Tool und diskutieren die Ergebnisse kritisch. Erfahre, warum die 90-Tage-Sterblichkeit als primärer Endpunkt gewählt wurde und welche statistischen und methodischen Schwächen die Stu
Neujahrsvorsätze und die Wahrheit über Alkoholkonsum
In dieser Folge starten Katharina und Irit ins neue Jahr und sprechen über die Neuausrichtung des Podcasts.
Thematisch geht es um die Fallstricke in medizinischen Studien, speziell zum Thema Alkoholkonsum. Warum sind manche Studien irreführend und wie kannst Du Daten kritisch hinterfragen? Perfekt für alle, die ihre Datenkompetenz im Gesundheitswesen verbessern möchten.
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Nimm deine Gesundheit in die Hand
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!
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Meine, Deine, Unsere Daten: Datenqualität und Entscheidungsfindung
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 u
Amors Pfeil: Risiken des multiplen Testens
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
Alle meine Fehler: Hypothesentests in der Medizin
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 richt
Der Zuckerhype
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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Bin ich noch gut?
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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Lebensrisiko
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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Einfach nur süß?
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!
Zusammen geht es besser
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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FFP2 Maske oder herkömmlicher Mundnasenschutz?
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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Es geht um die Wurst
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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Statistische Demenz
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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Abtauchen
Irit und Katharina reden heute über die Schwierigkeiten die beim Erheben von Todesfallstatistiken im Kontext verschiedener Sportarten entstehen.
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Zweifel schafft Sicherheit
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
Angriff
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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Wälder und Tunnel
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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Gute Herzen schlechte Herzen
Katharina und Irit reden heute über das gesunde Herz Gesetz.
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Alles Sender oder was?
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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Auf der Klippe
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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Auf der Schippe
Die Gesellschaft wird immer älter. Was das mit sich zieht, darüber reden Katharina und Irit heute.
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Das große Glück
Kann man Glück in einer Statistik darstellen? Katharina und Irit reden heute über Hoch- und Tiefpunkte im Leben.
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Vergleichen macht Glücklich
Irit und Katharina reden heute darüber, wieso vergleichen heutzutage so wichtig ist.
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Ist es besser an Schnapszahldaten zu heiraten?
Diese Frage wird im dieswöchigen Podcast mit einigen interessanten Daten beantwortet.
Außerdem erfahrt ihr warum Irit gerne mit Kaplan-Meier Kurven arbeitet und wie diese eigentlich entstehen.
Katharina Schüller: https://www.katharinaschueller.de/
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Kontrollier mich!
Sind randomisiert, kontrollierte Untersuchungen der absolute Goldstandard oder täuscht der Eindruck?
Außerdem sprechen Irit und Katharina heute darüber wieso Mediziner:innen mit Statistiker:innen enger zusammenarbeiten sollten.
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Weniger ist Mehr
Katharina und Irit sprechen heute über den Vorgang und den Vor- und Nachteilen von multiplem Testen.
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Bin ich Normal?
Was genau ist eine Normal Verteilung und wofür wird diese verwendet? Darüber sprechen Katharina und Irit in dieser Folge.
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ROC-Kurven
ROC-Kurven sind Diagramme, die in einem Bild anzeigen, wie viele falsch-positive und wie viele richtig-positive Treffer ein Score anzeigt. Wie das genau funtkioniert und wofür ROC-Kurven in der Medizin verwendet werden besprechen Irit und Katharina in dieser Folge des DatenDurchblick.
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Fleißige Deutsche
Sind wir Deutsche einfach nur Faul oder warum schneiden wir in Studien im Bezug auf Arbeit teilweise schlechter ab als andere Industrienationen.
Katharina und Irit gehen der Sache nach und erklären, warum es häufig besser ist, sich tiefer mit einer Studie zu beschäftigen.
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Verantwortungsvolles Impfen
Seit Corona ein viel diskutiertes Thema. Impfen. Was heißt eigentlich Verantwortungsvoll Impfen? Wie entscheide ich ob und wann ich mich impfen lasse? Irit und Katharina sprechen über Verantwortung und Risiko im Hinblick auf Impfentscheidungen.
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Mehr spannende
Trust me i'm a statistician!
Auf der Suche nach einem neuen Statistiker? Irit und Katharina geben Tipps über die Suche und die besten Möglichkeiten einen neuen Statistiker oder eine neue Statistikerin zu finden.
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Gib mir Futter
Wie funktioniert eigentlich KI mit unseren Daten und woher bekommt sie diese? Irit und Katharina gehen der Sache auf den Grund, sie sprechen darüber wie eine KI lernt und wo sie, wie im medizinischen Bereich eingesetzt werden kann.
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Besser schätzen
Was sind eigentlich Konfidenzintervalle und wie kann ich meinen Zahlen besser vertrauen? Irit und Katharina knöpfen sich dieses Thema heute vor, geben spannende Einblicke in den theoretischen Hintergrund und Tipps für den Einsatz verschiedener Methoden.
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Gib mir deine Leber
Haben Sie einen Organspendeausweis? Ja? Nein? Auf jeden Fall geht es in dieser Folge DatenDurchblick um Organspende. Außerdem diskutieren Irit und Katharina was der Unterschied zwischen Organspende-fähig und Organspende-willig ist und wie man die Bereitschaft einer Organspende zuzustimmen erhöhen könnte.
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Falsch geplant ist halb verloren
Die Planung einer Studie ist einer der wichtigsten Arbeitsschritte in der Forschung. Denn wenn man am Ende der Forschung Zahlen hat, die nicht zusammenpassen, ist man nicht viel schlauer als davor. Warum das so wichtig ist, besprechen Irit und Katharina in dieser Folge DatenDurchblick.
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Sprechen Sie miteinander!
Die einen machen Forschung, die anderen Statistik und am Ende kommt eine Studie raus. Das funktioniert aber warum es besser ist, wenn beide Seiten miteinander sprechen und zusammenarbeiten erklären Irit und Katharina in dieser Folge. Außerdem geht es darum, warum eine Excel-Tabelle noch lange keine Datenbank ist.
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Mir kannst du trauen!
In dieser Folge DatenDurchblick geht es tief in die Statistik. Es geht um die Frage, was Konfidenzintervalle sind, wofür man sie benötigt und wie man sie nutzt. Oder einfacher gefragt: Wie können wir den Aussagen unserer Zahlen trauen?
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Lies doch selber!
Studien haben eine klare Struktur und einen geordneten Aufbau. Aber ist das auch die Reihenfolge wie man eine Studie liest? Irit und Katharina diskutieren wie sie Studien lesen, worauf sie zu erst schauen, was sie beachten stellen unterschiede fest? Wie liest man also eine Studie am besten? Ganz einfach: Selbst!
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Fragen über Fragen
Wie viele Personen muss man wirklich für eine representative Umfrage befragen?
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So gut wie tot
In dieser Folge des DatenDurchblick sprechen Irit und Katharina über "Composite Endpoints" und warum man bei Studien mehr lesen sollte als nur die Überschrift oder den Abstract.
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Screenings verpflichtet
In dieser Folge des DatenDurchblick geht es um Screenings und darum, wie groß eine Reduktion von 20% wirklich ist.
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Papa, bist Du es wirklich
In dieser Folge des DatenDurchblick geht es um Vaterschaftstest und warum diese die Vaterschaft immer nur zu 99,997% bestätigen.
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Lauf um Dein Leben
Länger leben, darum ging es schon in der letzten Folge. Heute sprechen Irit und Katharina aber nicht über vegane Ernährung, sondern über das Sitzen und Laufen.
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Länger leben mit Pflanzen
Hilft vegane Ernährung dabei länger zu leben? Und wie kann man überhaupt feststellen, was dabei hilft, länger zu leben? Das sind die Themen die Irit und Katharina in diesem DatenDurchblick besprechen.
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Besser Wissen
Ich weiß, dass was ich weiß, das weiß ich! Aber was wissen wir eigentlich wirklich und was glauben wir nur zu wissen? Darum geht es in dieser Folge DatenDurchblick mit Irit und Katharina. Und das ist gut zu wissen! Denn umsomehr wir wissen, umsomehr wissen wir auch, was wir alles nicht wissen.
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Trau schau wem
Wie wählt man eigentlich Patienten und Patientinnen für eine Studie aus und wie kann sich diese Auswahl auf die Studie auswirken? Das ist das Thema über das Irit und Katharina in diesem DatenDurchblick sprechen.
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Männer leiden anders, Frauen auch
In dieser Folge des DatenDurchblick sprechen Irit und Katharina darüber wie Männer und Frauen unter dem Gender-Data-Gap leiden und wie sich diese Daten-Lücken auf Diagnosen, Krankheitgen und Behandlungen auswirken.
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Einfach mal loslachen
Neues Jahr, neues Glück? Auf jeden Fall ein neuer Glückskeks! Irit und Katharina sprechen in dieser Folge über Glückskeks-Sprüche und darüber ob man mit Lachen unendlich leben kann!?
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Trailer: DatenDurchblick mit Irit Nachtigall und Katharina Schüller
Der Energieverbrauch in Deutschland, Klimastudien, Pandemie- und Grippe-Fallzahlen: Zahlen und Studien sind mittlerweile überall und deshalb gehen sie uns alle etwas an. In der Wissenschaft und Medizin kommt man ohne Studienkompetenz nicht weit. Aber man findet auch kaum noch eine Newsseite ohne aktuelle Statistiken, kaum ein Werbespot ohne die Angabe, wie viele Leser und Leserinnen das Produkt we
WeinachtsDurchblick und ein frohes, neues Daten Jahr!
Zum Jahresabschluss gibt es beim DatenDurchblick eine Weihnachtsfolge. Aber diesmal geht es nicht um Daten und welche Studien es zu Weihnachten gibt. Sondern es geht darum, was sich ab nächsten Jahr beim DatenDurchblick verändert, denn Irit ist ab Januar nicht mehr alleine!
Der Podcast wächst aber der Feed bleibt der gleiche!
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True(?) Crime
True Crime Podcats gehören wahrscheinlich zu den erfolgreichsten Podcast-Formaten. Doch auch hier können sich Fehler einschleichen. Irit zeigt uns, wie uns Zahlen auf eine falsche Fährte locken können.
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Wie man Zahlen (unverfälscht) präsentiert.
In der letzte Folge ging es darum, wie Fake News durch falsch interpretierte Zahlen entstehen können. In dieser Folge geht es darum, wie Zahlen und Studienergebnisse verfälschen können, wenn sie falsch präsentiert werden. Irit erzählt uns wie so etwas passieren kann und was man tun kann um solche Fehler in Präsentationen zu erkennen.
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Fake News! Fake News?
Fake News begegnen uns mittlerweile fast täglich. Aber nicht immer muss eine böse Absicht dahinter stecken. Fake News könnne auch durch falsch interpretierte Zahlen entstehen. Um das Problem zu verdeutliuchen hat Irit ein Beispiel aus der Corona-Pandemie mitgebracht, dass wir sicher alle kennen.
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Studienergebnisse mit Verfallsdatum?
Neu abgeschlossene und veröffentlichte Studien erweitern den Wissenschastand der Forschung. Aber was passiert eigentlich im Laufe der Zeit? Methoden, Verfahren und Möglichkeiten entwickeln sich weiter, WissenschaftlerInnen können immer mehr beobachten, feststellen und untersuchen. Messtechniken verfeinern sich. Können Studien dadurch ablaufen oder verfallen? Irit erklärt in dieser Folge was im Lau
Propensity Score Matching: Auswertung von "Real World Data" mit Dr. Alexander Krannich
In einer vorherigen Episode des DatenDurchblick hat Irit über Matching versus Randomisierung gesprochen. Gemeinsam mit ihrem Gast Dr. Alexander Krannich, widmet sich Irit dem Thema "Propensity Score Matching" noch einmal im Detail. Dabei werden die Vor- und Nachteile des Matchings besprochen, die Anwendungsgebiete erläutert und auch beleuchtet, weshalb trotz Matching in bestimmten Szenarien eine r
Querschnittstudien: Übersicht durch Stichproben
In vorherigen Podcast-Episoden hat Irit bereits verschiedene Arten von Studien beleuchtet. Dabei hat sie uns über ihre Charakteristiken, Durchführungsmethoden sowie Vor- und Nachteile gesprochen. Heute konzentriert sich Irit auf die Querschnittsstudien: Welche Merkmale kennzeichnen diesen Studientyp, wann sind Querschnittsstudien angebracht, und wann sollte man stattdessen einen anderen Studientyp
