The ubiquitous acquisition and generation of data require a reworking of curricula in introductory statistics in tertiary education. We present a renewed curriculum that focuses on scientific thinking, modeling, and simulation‐based inference, utilizing R and various R tools such as shiny and learnr apps. We teach statistics from a data‐centric perspective, enabling the students to become data literate. Initial feedback of students and educators at our university of applied sciences shows that students' conceptual understanding improved and they understood the practical applicability of statistics better.
Zusammenfassung
Ziel der Untersuchung: Wir haben getestet, ob mehrere voneinander unabh?ngige Krankenhausf?hrer, die die Qualit?t von Krankenh?usern messen, zu den gleichen oder voneinander abweichenden Ergebnissen kommen.
Methode: Wir haben ein Testverfahren, das in der Vergangenheit f?r amerikanische Krankenh?user verwendet wurde, f?r den deutschen Markt adaptiert, indem wir die Ergebnisse von drei bekannten Krankenhausf?hrern bei H?ft-Endoprothesen paarweise miteinander verglichen und auf ihre Korrelation hin untersucht haben.
Ergebnis: Die paarweisen Korrelationen sind gering. Es ist nicht selten, dass ein Krankenhausf?hrer ein Krankenhaus empfiehlt, von dem ein anderer abr?t.
Diskussion: Die geringe Korrelation der Ergebnisse kann Patienten, die zu demselben Krankenhaus Qualit?tsinformationen suchen und widerspr?chliche Ergebnisse erhalten, verwirren. Dar?ber hinaus n?hrt die geringe Korrelation Zweifel, ob Krankenhausf?hrer dasselbe Konzept von ?Qualit?t? verwenden. Wir empfehlen, das Testverfahren mit anderen Krankheiten zu wiederholen und, wenn sich das Ergebnis geringer Korrelation best?tigt, den ?Qualit?ts-?Begriff der Krankenhausf?hrer zu validieren.
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