2024-12-03 2025-06-26 , online online, 2.090,- € zzgl. MwSt. Dr. Alexander Krannich https://forum-institut.de/seminar/25062551-statistische-programmierung-in-der-klinischen-forschung/referenten/25/25_06/25062551-webcast-serie-statistische-programmierung-klifo_krannich-alexander.jpg Statistische Programmierung in der Klinischen Forschung

Sie suchen nach einer Weiterbildung, welche Ihnen einen Einstieg in den Bereich Data Sciences und Statistical Programming in der Klinischen Forschung ermöglicht, die Grundlagen zu klinischen Datenstandards und deren Handhabung in der Praxis näher bringt? Dann haben Sie diese mit der 4-teiligen Webcast-Serie gefunden!

Themen
  • Die regulatorische Anforderungen: Regulations, Guidelines und Good Programming Practice
  • Die Basics zur Statistik, Datenstandards und deren Handhabung in der Praxis
  • Schwerpunkt "Statistical Analysis System": Das SAS-Programm und wie man damit arbeitet
  • Schwerpunkt "R": Grundlagen der Software und Anwendungsgebiete im klinischen Datenumfeld


Wer sollte teilnehmen?
Diese vierteilige Webcast-Serie richtet sich an Data Scientists, Data Manager und Statistical Programmer in Pharma- und MedTech-Unternehmen sowie der akademischen Forschung, welche

  • am Anfang ihrer Karriere in der statistischen Programmierung und klinischen Datenverarbeitung stehen
und
  • Grundkenntnisse in Sachen klinischen Datenstandards und den Programmiersprachen SAS und R erhalten möchten.
Ziel der Veranstaltung
Analysen und Interpretationen gesammelter Daten mittels statistischer Programmierung sind in der Klinischen Forschung essentiell, um fundierte Entscheidungen zu Wirksamkeit und Sicherheit medizinischer Behandlungen treffen zu können.
Diese vierteilige Webcast-Serie vermittelt umfassende Grundlagenkenntnisse im Statistical Programming.
Die Teilnehmenden lernen Datenstandards in der Klinischen Forschung kennen und statistische Methoden anzuwenden. Sie sammeln erste praktische Erfahrungen in den Programmiersprachen SAS und R und können diese Kenntnisse im Anschluss nutzen, um die Daten aus klinischen Studien zu analysieren, zu verarbeiten und für die weitere Arzneimittelentwicklung zur Verfügung zu stellen.
Ihr Nutzen

  • Grundlagenverständnis: Sie machen sich mit grundlegenden Begriffen und Konzepten der statistischen Programmierung vertraut.
  • Nutzung im klinischen Umfeld: Sie erlernen die Anwendung von Datenstandards in der Klinischen Forschung.
  • Praktische Fähigkeiten: Sie erwerben Basiskenntnisse in den Programmiersprachen SAS und R.

Sie sind an einem Termin verhindert?
Kein Problem! Wir zeichnen die Webcast-Folgen auf, so dass Sie diese auch im Nachgang geschützt abrufen können.

Webcast-Serie Statistische Programmierung KliFo

Statistische Programmierung in der Klinischen Forschung

Ihr Einstieg in Data Science und Statistical Programming im klinischen Umfeld

Ihre Vorteile/Nutzen
  • Perfekt für den Einstieg ins Statistical Programming
  • Schwerpunkt-Module "SAS" und "R"
  • Expert*innen aus der Programmierungspraxis
  • Offiziell zertifiziert nach ISO 9001 und ISO 21001

Webcode 25062551

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Referenten

Dr. Alexander Krannich

BioStats GmbH, Berlin

Geschäftsführer, Statistiker & Data Scientist Gastwissenschaftler Charité - Universitätsmedizin Berlin
Nähere Informationen finden Sie hier.

Claudia Niemeyer

Merck Healthcare KGaA, Darmstadt

Director Statistical Programming

Dr. Marco Schwarzer

Sino Consultancy, Falkensee

Geschäftsführer; Im Rahmen seiner Promotion entwickelte Dr. Marco Schwarzer seine Affinität zur Verarbeitung großer Datenmengen und startete nach einer zusätzlichen Qualifikation seine Karriere als Data Manager. Als Head of Data Management und späterer Chief Technology Officer (CTO) verantwortete er den weiteren Aufbau und die Etablierung der Abteilungen Data Management und Biostatistics. In den Folgejahren durfte er als Chief Operating Officer (COO) den Ausbau des operativen Geschäfts einer CRO begleiten, um dann anschliessend zwischen 2021 und Anfang 2025 als Chief Interface Officer (CIO) ein einheitliches Verständnis von Prozessen innerhalb verschiedenster Projekte sicherzustellen, der Basis einer erfolgreichen Durchführung von Projekten. Im Support der Durchführung klinischer Studien und damit einhergehend der Vermittlung von Wissen liegt sein aktueller Wirkungskreis. Die Durchführung nationaler und internationaler Audits runden sein Profil ab.

Alles auf einen Blick

Termin

03. - 26.06.2025

03. - 26.06.2025

Zeitraum

Modul 1: 09:00-12:00 Uhr
Module 2, 3 & 4: 09:00-13:00 Uhr

Modul 1: 09:00-12:00 Uhr
Module 2, 3 & 4: 09:00-13:00 Uhr
Veranstaltungsort

online

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Kleines Lexikon der Statistik in der Klinischen Forschung PROSPEKT
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Gebühr

Veranstaltung - 2.090,- € zzgl. MwSt.
Die Teilnahmegebühr beinhaltet eine Dokumentation zum Download, ein Zertifikat, den Zugang zum Learning Space sowie technische Betreuung einschließlich PreMeeting.

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Ihre Kontaktperson

Regine Görner
Dr. Verena Klüver

r.goerner@forum-institut.de
v.kluever@forum-institut.de

Details

Sie suchen nach einer Weiterbildung, welche Ihnen einen Einstieg in den Bereich Data Sciences und Statistical Programming in der Klinischen Forschung ermöglicht, die Grundlagen zu klinischen Datenstandards und deren Handhabung in der Praxis näher bringt? Dann haben Sie diese mit der 4-teiligen Webcast-Serie gefunden!

Themen

  • Die regulatorische Anforderungen: Regulations, Guidelines und Good Programming Practice
  • Die Basics zur Statistik, Datenstandards und deren Handhabung in der Praxis
  • Schwerpunkt "Statistical Analysis System": Das SAS-Programm und wie man damit arbeitet
  • Schwerpunkt "R": Grundlagen der Software und Anwendungsgebiete im klinischen Datenumfeld


Wer sollte teilnehmen?
Diese vierteilige Webcast-Serie richtet sich an Data Scientists, Data Manager und Statistical Programmer in Pharma- und MedTech-Unternehmen sowie der akademischen Forschung, welche

  • am Anfang ihrer Karriere in der statistischen Programmierung und klinischen Datenverarbeitung stehen
und
  • Grundkenntnisse in Sachen klinischen Datenstandards und den Programmiersprachen SAS und R erhalten möchten.

Ziel der Veranstaltung

Analysen und Interpretationen gesammelter Daten mittels statistischer Programmierung sind in der Klinischen Forschung essentiell, um fundierte Entscheidungen zu Wirksamkeit und Sicherheit medizinischer Behandlungen treffen zu können.
Diese vierteilige Webcast-Serie vermittelt umfassende Grundlagenkenntnisse im Statistical Programming.
Die Teilnehmenden lernen Datenstandards in der Klinischen Forschung kennen und statistische Methoden anzuwenden. Sie sammeln erste praktische Erfahrungen in den Programmiersprachen SAS und R und können diese Kenntnisse im Anschluss nutzen, um die Daten aus klinischen Studien zu analysieren, zu verarbeiten und für die weitere Arzneimittelentwicklung zur Verfügung zu stellen.

Ihr Nutzen

  • Grundlagenverständnis: Sie machen sich mit grundlegenden Begriffen und Konzepten der statistischen Programmierung vertraut.
  • Nutzung im klinischen Umfeld: Sie erlernen die Anwendung von Datenstandards in der Klinischen Forschung.
  • Praktische Fähigkeiten: Sie erwerben Basiskenntnisse in den Programmiersprachen SAS und R.

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Kein Problem! Wir zeichnen die Webcast-Folgen auf, so dass Sie diese auch im Nachgang geschützt abrufen können.

Programm

Modul 1: 09:00-12:00 Uhr
Module 2, 3 & 4: 09:00-13:00 Uhr

03.06.2025 09:00 bis 12:00 Uhr

MODUL 1: Die Grundlagen

03.06.2025

Dr. Marco Schwarzer

Statistische Programmierung im klinischen Umfeld
  • Was ist eine klinische Studie/Prüfung und wie läuft sie ab?
  • Mögliche Aufgabengebiete für Data Scientists und Statistiker*innen
    • Datenaufbereitung und Datencheck
    • Auswertung klinischer Prüfungen und klinischer Studien
    • Integrierte Datenbanken und Metaanalysen
    • Erstellung individualisierter Patientenprofile (Medical Review)
    • Datenvorbereitung für Arzneimittelzulassungen

03.06.2025

Dr. Marco Schwarzer

Regulatorische Anforderungen
  • ICH GCP, FDA-Regulations und Guidelines
  • Good Programming Practice (GPP)
  • Vorgaben hinsichtlich der Validierung und Dokumentation
  • SOPs

05.06.2025 09:00 bis 13:00 Uhr

MODUL 2: Wichtige Methoden und Datenstandards in der Klinischen Forschung

05.06.2025

Dr. Alexander Krannich

Statistik Basics zum Verständnis
  • Wichtige statistische Tests und Effektgrößen (t-test, ANOVA, Chi-Quadrat, Nichtparametrische Tests, etc.)
  • Lineare Regression, Modellannahmen
  • Survival Analysen (Kaplan-Meier, Log-rank, Cox-Proportional-Hazards-Modell)
  • Multiples Testen
  • Bayesianische Statistik - Basis der Klinischen Forschung

05.06.2025

Claudia Niemeyer

Datenstandards und deren Handhabung in der Praxis
  • Datenfluss
  • CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium)
  • SDTM (Study Data Tabulation Model)
  • ADaM (Analysis Data Model)
  • ARM (Analysis Results Metadata)
  • Metadaten (Define.XML)
  • Datenstrukturvalidierungstool (Pinnacle 21)
  • Elektronische Einreichung von Studiendaten bei verschiedenen Behörden

24.06.2025 09:00 bis 13:00 Uhr

MODUL 3: Schwerpunkt SAS

24.06.2025

Claudia Niemeyer

SAS (Statistical Analysis System) - Einführung und Überblick
  • Elemente eines SAS-Programms (Prozeduren, Data step, Macros)
  • Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Modellierung, Integration
  • Verschiedene Typen von Analysen (periodische Reports, adhoc Analysen, Arzneimittelzulassung)
  • Regulatorische Anforderungen an die SAS-Installation

24.06.2025

Claudia Niemeyer

Von der klinischen Datenbank zu Tabellen, Grafiken und Listings
  • Arbeitsgrundlage: Statistischer Analyseplan, Tabellenvorlage und Datensatzspezifikation
  • Verwendung von Kodierdatenbanken (MedDRA)
  • Datenbankschluss, Zwischenauswertung, Ver- und Entblindung
  • Validierung, Dokumentation und Versionierung
  • Zusammenarbeit mit Datenmanagement, Biometrie, Medical Writing und Behörden

26.06.2025 09:00 bis 13:00 Uhr

MODUL 4: Schwerpunkt R

26.06.2025

Dr. Alexander Krannich

Die Grundlagen der Software
  • Einführung in die Struktur von R
  • Installation und Onlinenutzung
  • Vor- und Nachteile der freien Software ggü. Anderen
  • R-Syntax

26.06.2025

Dr. Alexander Krannich

Anwendungsgebiete von R im klinischen Datenumfeld
  • Datenanalyse und -visualisierung
  • Biostatistische Analysen: Randomisierung, Power, Survival - ÜBUNG
  • Genomische Datenanalysen, Proteomik
  • Neuronale Netze und Maschinelles Lernen: Modellierung, Bildanalysen (Tumorerkennung)
  • Epidemiologische Überwachung, Analyse von Gesundheitsdaten
  • Pharmakologische Anwendungen, Nebenwirkungsanalysen
  • Gesundheitsökonomie: Kosten-Nutzen-Analysen, Ressourcenallokation
  • Entwicklung von Entscheidungs-/Prognosemodellen
  • Qualitätskontrolle: Prozess- und Fehleranalysen

Ihr Nutzen

Technikcheck mit gratis PreMeeting

Sie können kostenlos an einem unserer PreMeetings teilnehmen und unseren Learning Space kennenlernen. Eine Buchung ist nicht erforderlich. Termine zu unseren PreMeetings finden Sie in Ihrem Kundenportal. Klicken Sie im Kundenportal beim PreMeeting auf den grünen "Teilnehmen"-Button und Sie werden direkt zum Learning Space weitergeleitet.

Ein PreMeeting bietet die Möglichkeit, unseren Learning Space besser kennen zu lernen und technisch perfekt in Ihre Online-Weiterbildung zu starten. Es ist ein unverbindliches Angebot für alle Kund*innen und keine Voraussetzung für Ihre Teilnahme. Sollte kein Termin eines PreMeetings für Sie passen, Sie jedoch einen Technik-Check vorab wünschen, sprechen Sie uns gerne an.

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