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

Prof. Dr. rer. nat. Vanessa Didelez

Projektleitung (national)

Dr. Max Westphal, Fraunhofer MEVIS, Bremen, Deutschland

Link

UBRA - AI Center for Health Care

Ausgewählte Veröffentlichungen zum Projekt

    Vorträge bei wissenschaftlichen Tagungen

  • 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.

    • Poster bei wissenschaftlichen Tagungen

  • 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.