Workshop 1 – Montag 9-12 Uhr, Hörsaal 2B

Einführung in Methoden der Erhebung und Analyse von Netzwerkdaten

H. von der Lippe ( Medical School Berlin) und M. Gamper (Universität zu Köln)

Dieser Workshop richtet sich an Forschende, die sich dafür interessieren, eigene Netzwerkdaten zu erheben, und die bislang keine oder geringe Vorkenntnisse hierzu besitzen. Die z.T. recht anspruchsvoll erscheinende Netzwerkanalytik (SNA) lässt es Novizen bisweilen auf den ersten Blick schwierig erscheinen, einen Zugang zur Netzwerkforschung zu finden. Dabei bieten Netzwerke reichhaltige Möglichkeiten für die Gesundheitsforschung, beispielsweise im Hinblick auf die Analyse von Unterstützungs- und Ansteckungsnetzen oder die Erfassung sozialer Einflüsse auf individuelles Gesundheitsverhalten. Der Workshop strukturiert sich entlang einiger leicht zugänglicher Netzwerk-Tools, die es dem Beginner inzwischen recht einfach machen, Gesamt- oder Ego-Netzwerkdaten in einem interessierenden Bereich online oder offline zu generieren. Die Präsentation, wie diese Tools funktionieren und welche ersten Analyseschritte mit diesen möglich sind, wird den Schwerpunkt des Workshop bilden. Die Teilnehmenden erhalten dabei die Möglichkeit, selbst erste eigene Netzwerke zu erstellen und einige der basalen Indizes der Netzwerkanalyse zu berechnen. Vorkenntnisse werden keine vorausgesetzt. Die Verfügbarkeit eines eigenen Notebooks wäre hilfreich für die praktischen Übungen, ist aber keine zwingende Voraussetzung für die Teilnahme.

Workshop 2 – Montag 10-12 Uhr, Raum U1.37

Einsteiger- und Refresher-Kurs „Mixed-Methods in den Gesundheitswissenschaften“ (AG Neugründung)

A. Loerbroks (Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf), J. Hilger-Kolb und K. Diehl (Universität Heidelberg)

Mixed-Methods finden zunehmend Verwendung in der internationalen und auch deutschsprachigen Gesundheitsforschung. Der Workshop soll ein Grundverständnis für den Einsatz von Mixed-Methods-Verfahren in der Gesundheitsforschung nähe bringen. Inhalte des Workshops sind u.a. gängige Mixed-Methods-Studientypen, Qualitätsstandards und die notwendigen Fähigkeiten eines Mixed-Methods-Research-Teams. Der Workshop richtet sich an Interessierte mit geringen Vorerfahrungen bzgl. Mixed-Methods. Ein grundlegendes Verständnis qualitativer und/oder quantitativer Forschungsmethoden ist jedoch für die Teilnahme von Vorteil.

Workshop 3 – Montag 9-12:30 Uhr, PC-Pool

Introduction to the analyses of life history data using sequence analysis

M. Wahrendorf (Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf)

Sequence analysis has recently experienced increasing interest in social epidemiology and summarizes a variety of techniques to analyse whole „sequences“, for example, entire employment or partnership histories. Thereby, the interest is not only to give an in-depth description and to visualize whole sequences, but also to compare and regroup similar sequences into clusters, which in turn can be used within other methods (e.g. as independent variable to predict health). The workshop provides a basic introduction into sequence analysis, including its theoretical implication within social epidemiology, and the practical skills required to conduct sequence analysis with Stata. As an example, harmonized life history data of SHARE and ELSA from the Gateway to Global Aging Data platform (g2aging.org) will be used, with detailed retrospective information on histories for five key domains (children, partnership, housing, work, and health) across 15 European countries. The course has three objectives: First, the course presents the general theoretical idea of sequences analysis and illustrates which kind of questions can be investigated on its basis within life course research. Second, the course introduces harmonized life history data from the Gateway to Global Aging Data platform (g2aging.org) that enable to conduct sequence analysis. Third, the course provides a practical introduction into sequence analysis using Stata, focussing on describing and visualizing sequences and on methods to compare and summarize sequences into clusters. Participants should be interested in life course research and have experience in handling longitudinal data with Stata.

Workshop 4 – Donnerstag 9-16 Uhr, Raum 03.22 Gebäude 23.02.

Systematische Übersichtsarbeiten und Meta-Analysen

L. Arnold (Ludwig-Maximilians-Universität München), A. Knöchelmann (Martin Luther Universität Halle), J. Hoebel (RKI Berlin) und R. Westerman (NAKO Wiesbaden)

Die systematische Aufbereitung, Synthese und Bewertung publizierten Wissens ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit in der Wissenschaft. Systematische Übersichtsarbeiten (engl.: systematic reviews) können dazu beitragen, die oftmals allein aufgrund der Vielzahl an Studienergebnissen unübersichtlichen Forschungsergebnisse strukturiert aufzuarbeiten und kritisch zu bewerten. Darüber hinaus ermöglichen Meta-Analysen eine statistische Synthese zu kombinierten Effektschätzern, stellen gerade Nachwuchswissenschaftler*innen aber auch immer wieder vor Herausforderungen wenn es an die Interpretation geht. Fragen, mit denen man gerade am Anfang immer wieder konfrontiert wird, lauten z.B.: Was unterscheidet eine systematische Übersichtsarbeit von anderen Review-Arten? Worauf gilt es bei der Planung zu achten? Wie können die Ergebnisse interpretiert werden? Ziel des Post-Conference-Workshops ist es eine Einführung in den gesamten Ablauf systematischer Übersichtsarbeiten von der Formulierung der Fragestellung bis hin zur Interpretation der Ergebnisse zu geben. Darüber hinaus gibt der Kurs einen Überblick über die Grundprinzipien der Metaanalyse sowie deren beispielhafte Umsetzung anhand der Statistiksoftware R. Spezifische Kenntnisse der Programmiersprache sind hierzu nicht erforderlich. An aktuellen Beispielen werden praktische Übungen zur kritischen Bewertung publizierter Studienergebnisse durchgeführt, Herausforderungen bei der methodischen Umsetzung thematisiert und mögliche Herangehensweisen diskutiert.

Referent: Jacob Burns, M.Sc. – Institut für medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie | LMU München

Jacob Burns ist als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der LMU München in der Arbeitsgruppe Evidence-Based Public Health tätig. Er beschäftigt sich mit der Anpassung und Neuentwicklung von Public Health-Methoden, insbesondere systematischen Reviews sowie Methoden der Primärforschung. Zusätzlich lehrt er in den Veranstaltungen Evidence-Based Medicine und Evidence-Based Public Health. Zuletzt arbeitete er an einem Cochrane-Review zur Wirksamkeit von Maßnahmen zur Feinstaubreduktion hinsichtlich Luftqualität und Gesundheit.

Zielgruppe: Der Workshop richtet sich an alle Nachwuchswissenschaftler*innen der DGSMP und DGMS. Auch Nichtmitglieder sind ganz herzlich eingeladen! Die Kurssprache ist Deutsch, einige praktische Übungen werden aber auch an englischsprachigen Texten durchgeführt, sodass ein englisches Leseverständnis vorausgesetzt wird. Der Workshop ist auf 20 Personen begrenzt. Für den Workshop wird eine Teilnahmegebühr in Höhe von 20€ (DGMS-/DGSMP-Mitglieder) bzw. 80€ (Nicht-Mitglieder) erhoben.