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1000 Titel
  • Nutzung von Sekundärdaten für die pharmakoepidemiologische Forschung – machen wir das Beste draus!
1000 Autor/in
  1. Pigeot, Iris |
  2. Kollhorst, Bianca |
  3. Didelez, Vanessa |
1000 Erscheinungsjahr 2021
1000 LeibnizOpen
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2021-10-25
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 83(S 02):96-S76
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2021
1000 Embargo
  • 2022-10-25
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://dx.doi.org/10.1055/a-1633-3827 |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • In Studien mit Sekundärdaten wie Abrechnungsdaten von Krankenkassen wird man häufig vor methodische Herausforderungen gestellt, die v. a. durch die Zeitabhängigkeit, aber auch durch ungemessenes Confounding entstehen. In diesem Paper stellen wir Strategien vor, um verschiedene Biasquellen zu vermeiden und um den durch ungemessenes Confounding entstehenden Bias abzuschätzen. Wir illustrieren das Prinzip der Targets Trials, marginale Strukturmodelle und instrumentelle Variablen anhand von Studien mit der GePaRD Datenbank. Abschließend werden die Chancen und Limitationen von Record Linkage diskutiert, um fehlende Information in den Daten zu ergänzen.
  • Studies using secondary data such as health care claims data are often faced with methodological challenges due to the time-dependence of key quantities or unmeasured confounding. In the present paper, we discuss approaches to avoid or suitably address various sources of potential bias. In particular, we illustrate the target trial principle, marginal structural models, and instrumental variables with examples from the “GePaRD” database. Finally, we discuss the strengths and limitations of record linkage which can sometimes be used to supply missing information.
1000 Sacherschließung
lokal Datenlinkage
lokal Instrumental variables
lokal Bias
lokal Record linkage
lokal Target trial
lokal Marginale Strukturmodelle
lokal Verzerrung
lokal Marginal structure models
lokal Confounding
lokal Instrumentelle Variablen
lokal Target Trials
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://orcid.org/0000-0001-7483-0726|https://orcid.org/0000-0001-5964-954X|https://orcid.org/0000-0001-8587-7706
1000 Label
1000 Förderer
  1. Deutsche Forschungsgemeinschaft |
1000 Fördernummer
  1. PI 345/12–1; 2372/1–1
1000 Förderprogramm
  1. -
1000 Dateien
  1. Nutzungsvereinbarung
  2. Thieme_self-archiving-policy
1000 Förderung
  1. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Deutsche Forschungsgemeinschaft |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer PI 345/12–1; 2372/1–1
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6431669.rdf
1000 Erstellt am 2022-02-18T09:36:45.963+0100
1000 Erstellt von 266
1000 beschreibt frl:6431669
1000 Bearbeitet von 25
1000 Zuletzt bearbeitet Tue Oct 25 07:04:13 CEST 2022
1000 Objekt bearb. Tue Oct 25 07:04:10 CEST 2022
1000 Vgl. frl:6431669
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6431669 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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