Wir werden Methoden zur Durchführung von systematischen Übersichten und Meta-Analysen von klinischen Studien vorstellen. Wir behandeln die Formulierung einer beantwortbaren Forschungsfrage, die Definition von Ein- und Ausschlusskriterien, die Suche nach Belegen, die Extraktion von Daten, die Bewertung des Risikos von Verzerrungen in klinischen Studien und die Durchführung einer Meta-Analyse.
Einführung in die Systematische Überprüfung und Meta-Analyse
Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen
Einführung in die Systematische Überprüfung und Meta-Analyse
Dozenten: Tianjing Li, MD, MHS, PHD
216.308 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3,590 Bewertungen
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
97%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten-Synthese
- Kategorie: Statistische Berichterstattung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Risikoanalyse
- Kategorie: Forschungsmethodologien
- Kategorie: Forschungsdesign
- Kategorie: Wissenschaftliche Methoden
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Klinische Studien
- Kategorie: Klinische Forschung
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Qualitative Forschung
- Kategorie: Quantitative Forschung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
(937 Bewertungen)
Mehr von Forschung entdecken
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Università di Napoli Federico II
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
79,69 %
- 4 stars
17,85 %
- 3 stars
1,89 %
- 2 stars
0,33 %
- 1 star
0,22 %
Zeigt 3 von 3590 an
CP
Geprüft am 9. Aug. 2016
The course is a good introduction to the topic, however, it is a pity that there is no follow up to the course. At the end of the course you will not be able to perform a SLR + meta-analysis.
KA
Geprüft am 12. Feb. 2017
Incredible course! You learned a lot from these amazing professors. If you take this course you will know how to do a high quality systematic review and even a meta analysis and publish them.
MR
Geprüft am 29. Mai 2020
I feel like it needs some updating to make it a little bit deeper and broader. I also recommend to make calculation section more understandable since most of us have forgotten mathematics.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.