Der Intelligente Digitale Leitlinien-Editor (IDEAL): Anwendung kausaler Inferenz zur Evidenzgewinnung mittels emulierter klinischer Studien
Beschreibung
- Im Zentrum des Projekts Intelligenter Digitaler Leitlinien-Editor steht die Erarbeitung einer Methodik, um mit kausaler Inferenz und adaptiven statistischen Verfahren die Planung effizienter klinischer Studien zu vereinfachen und deren Ergebnisse durch einen digitalen Leitlinien-Editor schnell in bestehende Leitlinien integrieren zu können.
Förderzeitraum
- Beginn: September 2021
Ende: Dezember 2024
Förderer
- U Bremen Research Alliance
Kontaktperson
Projektleitung (national)
- Dr. Max Westphal, Fraunhofer MEVIS, Bremen, Deutschland
Link
Ausgewählte Veröffentlichungen zum Projekt
- Frielinghaus M, Didelez V. Estimating and interpreting causal effects under violation of positivity. 11th Autumn Workshop of the DGEpi (German Society for Epidemiology), GMDS (German Association for Medical Informatics, Biometry and Epidemiology), IBS-DR (German Region of the International Biometric Society) and DGSMP (German Society for Social Medicine and Prevention), 9-10 November 2023, Mainz.
- Geers M, Didelez V. Estimating and interpreting causal effects under violation of positivity. 5th Conference of the Central European Network (CEN), 3-7 September 2023, Basel, Switzerland.
- Geers M, Didelez V. Estimating and interpreting causal effects under violation of positivity. 5th European Causal Inference Meeting (EuroCIM), 18-21 April 2023, Oslo, Norway.