Wahlfächer (Klinik)

Unser Institut bietet folgende Wahlfächer im klinischen Studienabschnitt an:

Einführung in die Infektionsepidemiologie

Infektionskrankheiten sind nach wie vor eine der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität weltweit. Die Epidemiologie liefert wichtige Instrumente für die Bewertung und Reaktion auf diese Gesundheitsbedrohungen in der Bevölkerung.

Durch Vorlesungen und praktische ‘hands-on‘ Übungen bietet das Wahlfach eine Einführung in die Infektionsepidemiologie und umfasst vorrangig folgende Inhalte:

  • Infektionskrankheiten und deren Epidemiologie, Dynamik und Übertragung
  • Surveillance
  • Ausbruchsuntersuchungen
  • Infektionsprävention und Kontrolle
  • Einführung in die mathematische Modellierung von Infektionskrankheiten

Umfang: 2 SWS (Blockkurs in der vorlesungsfreien Zeit)
Nächster Termin: Wintersemester 2022/2023 (Termin nach Absprache)
Kontakt: Veronika Jäger (clinepi@uni-muenster.de)

Moderne epidemiologische und statistische Analysemethoden

In diesem Wahlfach werden anhand einer Buchlektüre moderne epidemiologische und statistische Analysemethoden erarbeitet. Bisher wurden folgende Lektüren bearbeitet:

  • Sommersemester 2019: James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R. An introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer; 2013.
  • Wintersemester 2019/20: Twisk JWR. Applied longitudinal data analysis for epidemiology: a practical guide. Second Edition. New York: Cambridge University Press; 2013.
  • Wintersemester 2020/21: Donovan T, Mickey RM. Bayesian statistics for beginners: a step-by-step approach. Oxford University Press; 2019.
  • Sommersemester 2021: Hernán MA, Robins JM. Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC; 2020.
  • Wintersemester 2021/2022: Schmid CH, Stijnen T, White IR. Handbook of meta-analysis. Chapman & Hall/CRC; 2021.
  • Sommersemester 2022: Rosenbaum PR. Design of Observational Studies. Springer, Cham; 2021

Im Wintersemester 2022/2023 beschäftigen wir uns mit Überlebenszeitanalysen, denn in vielen Bereichen der Medizin ist die primäre Zielgröße die Zeit bis zum Auftreten eines Ereignisses. Wenn nicht spezielle Verfahren bei der Analyse von solchen Überlebenszeitdaten eingesetzt werden, können die Ergebnisse fehlerhaft sein. In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden diese Fallstricke kennen, damit sie als Leser von wissenschaftlichen Publikationen beurteilen können, ob die gewählte Auswertestrategie korrekt ist.

Umfang: 7 Termine à 90 Minuten alle 14 Tage (2 SWS), voraussichtlich dienstags 10:30–12:00 Uhr in den ungeraden Kalenderwochen
Nächster Termin: Wintersemester 2022/2023, beginnend am 11. Oktober 2022
Kontakt: Nicole Rübsamen (clinepi@uni-muenster.de)

Kritisches Lesen und Beurteilen von Fachartikeln

Ärzt:innen müssen tagtäglich medizinische Fachartikel lesen – und sollten sie auch kritisch beurteilen können. In diesem Wahlfach geben wir ihnen einen kurzen Einblick in die theoretischen Hintergründe und üben das kritische Lesen und Beurteilen an veröffentlichten Artikeln. Anhand von Checklisten und Beispielen zeigen wir, worauf man achten muss.

Umfang: 7 Termine à 90 Minuten alle 14 Tage (2 SWS)
Nächster Termin: Wintersemester 2022/2023 (Terminabsprache & Themenvergabe Ende September 2022)
Kontakt: Veronika Jäger & Nicole Rübsamen (clinepi@uni-muenster.de)

R für Mediziner

Das Ziel dieses Kurses ist es, jedem Teilnehmer die nötigen Fähigkeiten und Werkzeuge zu vermitteln, um mit Hilfe der statistischen Programmiersprache R einen reproduzierbaren Arbeitsablauf – vom Experiment bis zur Publikation – zu erstellen. Die starke Praxisorientierung ermöglicht es den Teilnehmern, die gelernten Inhalte im Zuge des Kurses Woche für Woche auf Ihre individuell relevanten Projekte anzuwenden. Dieser Kurs setzt keine Vorkenntnisse voraus und ist daher besonders interessant, wenn Sie in Zukunft die Arbeit an Ihrer Doktorarbeit planen.

Dieses Semester wird der Kurs von DataCamp unterstützt - einer intuitiven Lernplattform für Data Science mit R. Die Lernmethode von DataCamp kombiniert kurze Expertenvideos mit praktischen Übungen und bietet mehr als 350 Kurse von Experten zu Themen wie Datenimport, Datenvisualisierung und maschinellem Lernen.

Umfang: Wöchentliche Veranstaltung (2 SWS)
Nächster Termin: Wintersemester 2022/2023
Kontakt: Sven Kleine Bardenhorst (s.kleinebardenhorst@uni-muenster.de) und Niklas Wulms (wulms@uni-muenster.de)

Global Health

Im Rahmen des Wahlfaches "Global Health" treffen sich Studierende aus den klinischen Semestern der zwei Universitäten Münster und Witten/Herdecke, um gemeinsam Hintergrundwissen über globale Gesundheit zu erarbeiten. Anschließend wird das Gelernte während eines Besuches bei verschiedenen Hilfsorganisationen in Genf (CH), wie zum Beispiel dem Hauptquartier der Weltgesundheitsorganisation (WHO), Ärzte ohne Grenzen (MSF), dem Internationalem Komitee vom Roten Kreuz (ICRC), Gemeinsames Programm der Vereinten Nationen für HIV/Aids (UNAIDS) und Hoher Flüchtlingskommissar der Vereinten Nationen (UNHCR), durch Vorträge und Gespräche mit Mitarbeitern vor Ort vertieft. Die Studierenden sollen neben dem neuen Wissen zu dem Thema globale Gesundheit auch einen Einblick in die Struktur und Arbeitsweise internationaler Organisationen erhalten. Gleichzeitig werden auch die Karriere-/Engagement-Möglichkeiten sowohl für die Zeit während des Studiums als auch für die Zeit nach dem Studium aufgezeigt.

Das Wahlfach läuft nach dem Flipped-Classroom-Prinzip ab, bei der die Präsenzphase bewusst kurzgehalten wird und sich die Studierenden im Vorfeld und auch im Nachgang die Kursinhalte teils selbstständig erarbeiten.

Zur Dokumentation, die aus den Leistungsnachweisen der Kursteilnehmer vom September 2017 und von Oktober 2019 besteht, gelangen Sie hier: Abschlussbericht 2017, Abschlussbericht 2019.

Sollten Sie an diesem Wahlfach teilnehmen wollen, bewerben Sie sich bitte frühzeitig per E-Mail unter Angabe Ihrer Matrikelnummer, des Semesters und eines kurzen Motivationsschreibens.

Für die Reisekosten nach Genf wird eine Eigenbeteiligung erhoben.

Umfang: 4 SWS als Blockveranstaltung
Nächster Termin: September/Oktober 2023
Kontakt: Veronika Jäger (clinepi@uni-muenster.de)