Digitalt kurs i analyse av registerdata

Vil du læra meir om bruk av registerdata i forsking? Kurset gjev eksempel på bruk av registerdata i forsking i sentrale helseregister og kvalitetsregister

graf, ipad, hånd
Illustrasjon: Shutterstock

​Kurset er nettbasert og vert hels 29.—​31. mars 2022. Han tek for seg ​​styrker og svakheiter, koblingsmoglegheiter og juridisk regulering av helseregister.​ Vidare vert deltakarane presenter for skilnadar mellom registerdata og RCTer (randomiserte kontrollerte studier), og døme​ på bruk av RRCT (registerbaserte RCT). 

Kurset tek ​òg​ føre seg ulike statistiske analysemetodar for bruk av registerdata i forsking. Dei får òg​ innføring i “Directed acyclic grahps” (DAGs, kausale grafar), og kausalitet og inferens i forbindelse med DAGs. 

Kursdeltakarane vil få ei innføring i ein nyare metode for å redusera moglegheiten for bias i ikkje-randomiserte studiar (propensity score), multippel testing av registerdata, stratifisering og justering av variablar, korleis ein kan gjera effektstudiar ved hjelp av registerdata.

​Påmelding 

Påmelding for deg som ønskjer å følgje forelesninger utan å ta eksamen.
Lenkje til påmelding hos oss

Kurset er godkjend som ph.d.-kurs og gjev to studiepoeng ved UiT Noregs arktiske universitet. Etter kurset tek ph.d.-studentar ein heimeeksamen. 

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

Kursavgift: Det er ingen kursavgift, men kursdeltakarar som ønskjer ph.d.-poeng og ikkje er registrerte ph.d.-studentar, må betale semesteravgift til UiT. Deltakarar som er registrerte ph.d.-studentar andre stadar enn ved UiT, må dokumentere dette.

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

Etter å ha gjennomført kurset skal studentane:
  • kjenne til juridisk regulering av ulike typar sju​kdomsregister/helseregister
  • kunne vurdere​ kvifor og korleis ein justerer for multippel testing
  • kunne ta i bruk, og vurdere fordelar og ulemper med, ulike metodar for å justere for mogleg skeivskap i datamaterialet, inkludert bruk av «propensity score».
  • kunne håndtere ulike typar regresjonsanalysar
  • kunne forklare ein “Directed acyclic graph” (DAG), og vurdere modellar for inferens ved bruk av DAG
  • ha innsikt i og kunne vurdere fordelar og ulemper med ulike typar studiedesign (tverrsnitt, kasus/kontroll, kohort og RCT-studier), og kunne vel​je riktig metode
  • kjenne viktigheita av å kunne nytte seg av metodar for kvalitetskontroll av data, medrekna valideringsmetodar
  • kunne identifisere styrkar og svakheiter ved bruk av registerdata til forsking

​Timeplan og litteraturliste kjem!