Digitalt kurs i analyse av registerdata

Vil du lære mer om bruk av registerdata i forskning? Kurset gir eksempler på bruk av registerdata i forskning i sentrale helseregistre og kvalitetsregistre.

graf, ipad, hånd
Illustrasjon: Shutterstock

​Kurset er nettbasert og avholdes 29.—​31. mars 2022. Det tar for seg ​​styrker og svakheter, koblingsmuligheter samt juridisk regulering av helseregistre.​ Videre presenteres ulikheter mellom registerdata og RCTer (randomiserte kontrollerte studier), og eksempler på bruk av RRCT (registerbaserte RCT). 

Kurset omhandler også ulike statistiske analysemetoder for bruk av registerdata i forskning. Det blir gitt innføring i “Directed acyclic grahps” (DAGs, kausale grafer), samt kausalitet og inferens i forbindelse med DAGs. 

Kursdeltakerne vil få en innføring i en nyere metode for å redusere muligheter for bias i ikke-randomiserte studier (propensity score), multippel testing av registerdata, stratifisering og justering av variabler, hvordan man kan gjøre effektstudier ved hjelp av registerdata.

​Påmelding 

Påmelding for deg som ønsker å følge forelesninger uten å ta eksamen.
Lenke til påmelding hos oss

Kurset er godkjent som ph.d.-kurs og gir to studiepoeng ved UiT Norges arktiske universitet. For ph.d.-studenter følges kurset av en hjemmeeksamen. 

Kursarrangør: Senter for klinisk dokumentasjon og evaluering (SKDE) ved Helse Nord og Institutt for samfunnsmedisin (ISM), UiT. 

Kursavgift: Det er ingen kursavgift, men kursdeltakere som ønsker ph.d.-poeng og ikke er registrerte ph.d.-studenter, må betale semesteravgift til UiT. Deltakere som er registrerte ph.d.-studenter andre steder enn ved UiT, må dokumentere dette.

Emneleder: Eva Stensland, fag- og forskningssjef ved SKDE.

Etter å ha gjennomført kurset skal studentene:
  • kjenne til juridisk regulering av ulike typer sykdomsregistre/helseregistre
  • kunne vurdere hvorfor og hvordan man justerer for multippel testing
  • kunne ta i bruk, samt vurdere fordeler og ulemper med, ulike metoder for å justere for mulige skjevheter i datamaterialet, inkludert bruk av «propensity score».
  • kunne håndtere ulike typer regresjonsanalyser
  • kunne forklare en “Directed acyclic graph” (DAG), samt vurdere modeller for inferens ved bruk av DAG
  • ha innsikt i og kan vurdere fordeler og ulemper med ulike typer studiedesign (tverrsnitt, kasus/kontroll, kohorte og RCT-studier), og kan velge riktig metode
  • kjenne viktigheten av å kunne benytte metoder for kvalitetskontroll av data, herunder valideringsmetoder
  • kunne identifisere styrker og svakheter ved bruk av registerdata til forskning

​Timeplan og litteraturliste kommer!