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Archiv-Übersicht     Angebot Nr. 13118

Angebotsdatum: 7. November 2018
Art der Stelle: Doktorarbeit
Fachgebiet: Humanmedizin > Mikrobiologie
Titel des Themas: Automatisierte Ausbruchsdetektion bei nosokomialen Erregern: Analyse der mikrobiologischen Daten eines Universitätsklinikums

Institut: Institut für Medizinsiche Mikrobiologie und Hygiene
Adresse:
Prof. Georg Häcker
Hermann-Herder-Str. 11
79104 Freiburg
Tel.:    Fax.:
Bundesland: Baden-Württemberg
Homepage:
E-Mail Kontakt: mail

Beschreibung: Für die Infektionsprävention im Krankenhaus ist es von hoher Relevanz, wie schnell das gehäufte Auftreten von Keimen entdeckt wird. Die Erkennung von Häufungen erfolgt in den meisten Fällen anhand einfacher Regeln oder z. B. nach dem Instinkt des klinisch tätigen Arztes. Die alleinige Nutzung von diesen Methoden ist anfällig für Sensitivitäts- und Spezifizitätsprobleme, weshalb die Surveillance von nosokomialen Infektionen zusätzlich automatisierte Methoden enthalten soll. Für die frühe Erkennung sind besonders statistische Methoden geeignet, die in die Analyse nur zeitliche und räumliche Informationen zu Keimnachweisen einbeziehen, da diese Daten am schnellsten zur Verfügung stehen. Im Rahmen dieser Doktorarbeit soll die Eignung solcher Methoden für die Ausbruchsdetektion an einem Universitätsklinikum geprüft werden.

Dr. med. univ. Benjamin Blümel
Institut für Medizinische Mikrobiologie und Hygiene
Hermann-Herder-Str. 11
D-79104 Freiburg
benjamin.bluemel@uniklinik-freiburg.de
Methoden: Arbeiten mit mikrobiologischen Daten (z. B. Datenabfrage aus einer relationalen Datenbank, Datenaufbereitung, Datenanalyse anhand unterschiedlicher statistischer Methoden, Interpretation der Ergebnisse aus mikrobiologischer und krankenhaushygienischer Sicht), Literaturrecherche
Anfangsdatum: 12. November 2018
Geschätzte Dauer: 6 Monate
Bezahlung: keine
Papers: Huang SS et al. Automated detection of infectious disease outbreaks in hospitals: a retrospective cohort study. PLoS Med. 2010 Feb 23;7(2):e1000238
Sonstiges: Die Arbeit kann studienbegleitend gemacht werden, die Datenanalyse sollte jedoch bis Mai 2019 abgeschlossen sein.

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