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mwv-35-m-15-978-3-95466-374-30301Ubiquity Press15978-3-95466-374-30610.32745/978395466374301internal-reference35DGE20100201Publisher’s corporate websitehttps://www.mwv-open.de02Publisher’s website for a specified workhttps://www.mwv-open.de/books/m/10.32745/97839546637431A01Michael NonnemacherMichaelNonnemacherInstitut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (IMIBE) Universitätsklinikum Essen2A01Jürgen StausbergJürgenStausbergInstitut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) Ludwig-Maximilians-Universität München3A01Daniel NassehDanielNassehInstitut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) Ludwig-Maximilians-Universität München01ger24423User DefinedMedicine12data repository12 source data verification12 cohort study12 quality indicators01010302<h2 style="color:#F59860";><b>Scroll down to open individual chapters</b></h2><p>Der Nutzen von Kohortenstudien und Registern in der patientenorientierten Verbundforschung hängt wesentlich von der Qualität der dort erfassten Daten ab. Versorgungs- und Qualitätsforschung sind auf wissenschaftlich abgesicherte Methoden und Verfahren zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität angewiesen. Die vorliegende Leitlinie enthält entsprechende Empfehlungen zum Management von Datenqualität in Registern, Kohortenstudien und Data Repositories. In der 2. Auflage wird ein deutlich erweitertes Indikatorenset bereitgestellt und die Anwendung der Indikatoren beispielhaft für verschiedene Typen von empirischen Forschungsvorhaben beschrieben. Die Leitlinie wird abgerundet durch eine aktuelle Literatursichtung und -analyse. Sie ist damit ein wichtiger Bestandteil des Maßnahmenspektrums zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in der medizinischen Forschung.</p>0202Der Nutzen von Kohortenstudien und Registern in der patientenorientierten Verbundforschung hängt wesentlich von der Qualität der dort erfassten Daten ab. Versorgungs- und Qualitätsforschung sind auf wissenschaftlich abgesicherte Methoden und Verfahren zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität angewiesen. Die vorliegende Leitlinie enthält entsprechende Empfehlungen zum Management von Datenqualität in Registern, Kohortenstudien und Data Repositories. In der 2. Auflage wird ein deutlich erweitertes Indikatorenset bereitgestellt und die Anwendung der Indikatoren beispielhaft für verschiedene Typen von empirischen Forschungsvorhaben beschrieben. Die Leitlinie wird abgerundet durch eine aktuelle Literatursichtung und -analyse. Sie ist damit ein wichtiger Bestandteil des Maßnahmenspektrums zur Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in der medizinischen Forschung.04Einleitung Vorgehensweise Ergebnisse Wissenschaftliche Belege Nutzen Empfehlungen (Implementierungshilfen) Evaluation Gültigkeitsdauer46http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/47Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs (CC BY-NC-ND)040901https://storage.googleapis.com/rua-mwv/files/media/cover_images/5bf076dd-4a61-4148-bd23-ad4c52dc6e34.pngMedizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft01Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft01Publisher’s corporate websitehttps://www.mwv-open.de02Publisher’s website for a specified workhttps://www.mwv-open.de/books/m/10.32745/9783954663743Berlin0420140801