ANALYSES EN WETENSCHAPPELIJK PRESENTEREN

Transcriptie

1 LEERONDERZOEK 1 Week 2 ANALYSES EN WETENSCHAPPELIJK PRESENTEREN Cursuscoördinator mw. dr. W. M. van der Flier Mobile Learning Initiative VUmc Amsterdam

2 WEEK 2 INLEIDING In de tweede week van deze cursus ga je de verkregen basiskennis en onderzoeksvaardigheden uit week 1 verder toepassen op de door jou en jouw team geformuleerde onderzoeksvragen. Je voert analyses uit, interpreteert de resultaten, voert zo nodig aanvullende analyses uit en trekt conclusies. Je maakt met jouw team de poster welke gepresenteerd zal worden tijdens het afsluitende symposium.

3 WEEK 2 DATA-ANALYSE SESSIES

4 DATA-ANALYSE SESSIE 2 & 3 WEEK 2 Onderwerpen In de computerruimtes van de medische faculteit is er de mogelijkheid om samen met je team aan je eigen data-analyse te werken. Deze sessies zijn niet verplicht. Er zijn docenten aanwezig om je te helpen met vragen mbt je analyses waar je binnen jouw team niet uitkomt. De docenten zijn er niet om je analyses voor je te doen, er wordt dus een actieve houding van je verwacht. De computerzalen zijn vaak druk bezet. Neem daarom niet meer dan twee computers met je team in gebruik. Houd je aan de tijdstippen die voor jouw leergroep zijn gereserveerd (zie Ruimte en tijd Zie Docenten Mw. dr. W.M. van der Flier Mw. dr. F.A.H. van der Linden en andere statistiek docenten. 3

5 WEEK 2 STUDIE- GROEPEN 1. Effectmodificatie en confounding 2. Oefenpresentatie

6 EFFECTMODIFICATIE EN CONFOUNDING WEEK 2 Studietaak 4 Opdracht 1 Voorbeelden van confounding en effectmodificatie bij dichotome variabelen Bekijk onderstaande fictieve voorbeelden van mogelijke effectmodificatie en confounding welke worden bekeken aan de hand van odds ratio s. Beantwoord bij elk voorbeeld de vraag: is er sprake van effectmodificatie of confounding? Beredeneer ook je antwoord. Studiestof Tip: heb je de werkwijze nog niet helemaal in je hoofd? Kijk dan nog eens terug naar opdracht 5 in studiegroep 3. Statistiek colleges uit week 1 Fletcher RH & Fletcher SW. Clinical epidemiology, the essentials. 5 e druk, H3 Abnormality Zielhuis GA et al. Handleiding medischwetenschappelijk onderzoek. 7 e druk, H2 Fasen van onderzoek Bovenstaande literatuur staat op Blackboard Twisk JWR. Inleiding in de toegepaste biostatistiek. 3 e druk, H5.1 t/m H5.3, H5.5 t/m H5.5.1, H5.8.1 & H

7 Voorbeeld 1 Een onderzoek naar risicofactoren van blessures tijdens een skivakantie. Onafhankelijke variabele is het dragen van een helm. Afhankelijke variabele is hoofdletsel. Hoofdletsel Geen hoofdletsel Geen helm Helm De bijbehorende odds ratio is (50x72)/(30x40) = 3.0 ( ) a. Is er hier sprake van een verband? Geef de bevindingen weer in woorden. b. Is het wel of niet nemen van skilessen een effectmodificator of confounder? Stratificatie geeft de volgende output: Geen skilessen Hoofdletsel OR = 2.7 ( ) OR = 2.5 ( ) Geen hoofdletsel Geen helm Helm Wel skilessen Hoofdletsel Geen hoofdletsel Geen helm Helm Is het je duidelijk hoe je aan de hand van odds ratio s bepaalt of een variabele een effectmodificator of confounder is? Dan kun je onderstaande voorbeelden overslaan en/of thuis verder afmaken. Vind je de begrippen effectmodificatie en confounding nog lastig? Grijp dan zeker de kans om deze extra oefeningen nog te maken. Indien nodig door tijdgebrek kan dit ook buiten de studiegroep plaatsvinden. 6

8 Voorbeeld 2 Wederom het onderzoek risicofactoren van blessures tijdens een skivakantie. c. Is het dragen van het nieuwste model ski s versus een ouder model ski s een effectmodificator of confounder? Voorbeeld 3 Wederom het onderzoek risicofactoren van blessures tijdens een skivakantie. d. Is het skiën in een groep versus alleen gaan skiën een effectmodificator of confounder? Stratificatie geeft de volgende output: Stratificatie geeft de volgende output: Nieuwste model ski s Hoofdletsel Geen hoofdletsel Geen helm Helm OR = 1.04 ( ) In een groep skiën Hoofdletsel Geen hoofdletsel Geen helm Helm OR = 2.1 ( ) Oud model ski s Hoofdletsel Geen hoofdletsel Geen helm Helm OR = 6.2 ( ) Alleen skiën Hoofdletsel Geen hoofdletsel Geen helm Helm OR = 2.0 ( ) 7

9 Tip: Merk op dat het verband van 2,1 niet significant is, terwijl het iets minder sterke verband van 2,0 wél significant is. Dit komt doordat de groep in een groep skiën kleiner is dan de groep alleen skiën. Daardoor is er in deze analyse minder power, en wordt hetzelfde verband niet significant. Dit illustreert dat je je bij het bekijken van effectmodificatie en confounding niet blind moet staren op significantie: het gaat hier echt om de grootte van het verband. Opdracht 2 Confounding en effectmodificatie wanneer de onafhankelijke variabele dichotoom is en de afhankelijke variabele continue is (interval). Wat als jouw afhankelijke variabelen niet dichotoom zijn, is het dan mogelijk om te kijken naar effectmodificatie en/of confounding? Bijvoorbeeld: je onderzoekt de relatie tussen het wel of niet sporten en de VO2max. Hiervoor heb je de t-toets gebruikt, op de volgende pagina zie je de output. a. Hoe groot is het verschil tussen groepen? Wat vind je hier zelf van? Is het significant? b. Wat is je conclusie? 8

10 Gallery 3.2 Output opdracht 2-1 Gallery 3.1 Output opdracht 2-2 9

11 Nu wil je weten of geslacht een effectmodificator of confounder is. Je volgt dezelfde procedure als bij de dichotome variabelen en stratificeert de analyse. Stratificatie voor geslacht geeft de output die je op pagina 12 (voor mannen) en pagina 13 (voor vrouwen) kan vinden. c. Hoe groot is het verschil tussen groepen bij de mannen? d. Hoe groot is het verschil tussen groepen bij de vrouwen? e. Is er sprake van effectmodificatie of confounding? Beredeneer je antwoord. f. Leg aan elkaar uit wat een confounder en effectmodificator is. 10

12 Gallery 3.4 SPSS output voor mannen Gallery 3.3 SPSS output voor mannen 11

13 Gallery 3.6 SPSS output voor vrouwen Gallery 3.5 SPSS output voor vrouwen 12

14 Opdracht 3 Confounding en effectmodificatie wanneer afhankelijke en onafhankelijke variabelen beide interval meetniveau zijn (continu of discreet) Gallery 3.7 Scatterplot bij opdracht 3 Je onderzoekt de relatie tussen bloeddruk (diast derde meting) en reactietijd (reactietijd tweede meting (ms)). Om zelf een beeld te vormen van een eventuele relatie maak je eerst een scatterplot. Het scatterplot wat zich heeft gevormd, zie je hiernaast. a. Beschrijf wat je ziet. Zie je een duidelijke relatie tussen beide variabelen? Hoe komt dat? 13

15 Je verwijdert de outliers en maakt een nieuw scatterplot. Aansluitend bereken je de correlatie. Je krijgt de volgende output: Gallery 3.8 Correlatie na verwijderen outliers b. Wat is de correlatie? c. Wat wilt dat zeggen over de relatie tussen bloeddruk en reactietijd? 14

16 Gallery 3.9 SPSS output voor geen koffie drinken Nu wil je weten of koffie drinken een effectmodificator of confounder is. Stratificatie voor koffie drinken geeft de output die hiernaast staat. d. Vergelijk beide correlaties met elkaar en met de ruwe correlatie. Zie je verschil? Vind je het een groot of klein verschil? e. Is koffie drinken een confounder of effectmodificator? Beredeneer je antwoord. Gallery 3.10 SPSS output voor wel koffie drinken 15

17 Nu wil je weten of roken een effectmodificator of confounder is. Stratificatie voor roken geeft de volgende output: voor rokers is het verband tussen bloeddruk en reactietijd En voor niet-rokers is de correlatie tussen bloeddruk en reactietijd f. Is roken drinken een confounder of effectmodificator? Beredeneer je antwoord. Realiseer je, dat je na afloop van het leeronderzoek in staat moet zijn om alle in de colleges besproken toetsen toe te passen en uit te leggen (chi-kwadraat toets, t- toets, correlatie, odds ratio), evenals bijbehorende beschrijvende statistiek en grafische weergave. Tevens moet je een duidelijk idee hebben van confounding en effectmodificatie. Het is dus zeker aan te raden om de kans te grijpen om de data op meerdere manieren te analyseren. Een goede manier is om jezelf telkens de vraag te stellen: als ik mijn data op manier A analyseer, krijg ik dan hetzelfde antwoord (nulhypothese verwerpen of niet verwerpen) als wanneer ik de data op manier B analyseer? 16

18 Teamtaak 4: presenteren van het analyseplan - deel 1 In het tweede uur van deze studiegroep presenteert elk team het eerste deel van het analyseplan. Wellicht heb je al enkele resultaten die je kunt laten zien. Als richtlijn kun je 10 minuten voor presentatie en 5 minuten voor feedback en discussie aanhouden. Het analyseplan hoeft nog niet tot in detail uitgewerkt te zijn. Sommige studiegroepen hebben tot nu toe één keer een data-analyse sessie kunnen bezoeken. Wellicht heb je daarom nog niet alles kunnen uitwerken c.q. vragen, maar wat zijn jouw ideeën? Hoe ben je van plan de data te gaan analyseren? Probeer juist de onderdelen waar je nog niet zeker over bent te bespreken met de overige teams. Wat is hun advies? De kans is groot dat je dezelfde analysetechnieken gebruikt en je elkaar kan helpen. Als je er niet uit komt, kan altijd nog advies worden gevraagd aan één van de docenten tijdens de dataanalyse sessies. Voorbeeld analyseplan deel 2 Als het goed is heb je al een idee van mogelijke effectmodificerende variabelen en confounders bij jouw onderzoeksvraag. Waarom kies je voor die variabelen? Leg van tevoren, zonder een analyse gedaan te hebben, aan elkaar uit waarom je denkt dat die variabelen mogelijke effectmodificerende variabelen en confounders kunnen zijn. Het is goed om er meerdere te bekijken. Je hoeft ze niet allemaal op je poster te presenteren. Kies één of twee effectmodificerende variabelen en confounders uit die je op je poster presenteert. Je kunt natuurlijk wel vertellen over de anderen die je hebt bekeken en wat je bevindingen waren. Tip: pas als je de analyse doet, zie je of een variabele confounder of effectmodificator is. Soms denk je van tevoren aan een confounder, maar blijkt uit de analyses dat het een effectmodificator is, of andersom. Hieronder het vervolg van het voorbeeld van het analyseplan. Nu wordt verder ingegaan op effectmodificatie en confounding. 17

19 Als mogelijke effectmodificerende variabele kiezen de studenten het geslacht. Hun gedachte hierbij is dat wellicht de relatie tussen ontbijten en reactiesnelheid anders is voor mannen dan voor vrouwen. Als mogelijke confounder kiezen ze de variabele koffie. Zij denken dat koffie van invloed kan zijn op de reactiesnelheid en dat er een associatie tussen koffie drinken en ontbijten is, die een gedeelte van het verband tussen ontbijten en reactiesnelheid kan verklaren. De studenten vullen hun onderzoeksmodel aan met effectmodificerende variabelen en met verstorende variabelen, de confounders. Gallery

20 Stap 6: Bepalen hoe je effectmodificatie en confounding gaat bekijken Zoals studietaak 4 al liet zien, zijn er verschillende strategieën om effectmodificatie en confounding te bekijken. Wil je dit doen aan de hand van odds ratio s? Dan is het van belang dat alle variabelen dichotomiseerd worden. Hiervoor zijn natuurlijk veel verschillende mogelijkheden. Heb je twee interval variabelen en vind je het zonde van de informatie die verloren gaat als je beide variabelen dichotomiseert? Kies er dan voor om effectmodificatie en confounding te bekijken aan de hand van correlaties en scatterplots. Heb je een interval variabele en een dichotome variabele dan kun je ervoor kiezen t-toetsen uit te voeren op je gestratificeerde data. De studenten willen effectmodificatie en confounding bekijken door middel van odds ratio s (OR). Hiervoor moeten ze zowel de onafhankelijke als de afhankelijke variabelen dichotomiseren. Voor ontbijtdagen per week was dat gebeurd. Reactietijd is nog wel continue en zal dus in twee groepen verdeeld moeten worden. De studenten kiezen ervoor om de groep op te splitsen naar ondergemiddeld ( 258 ms) = snel en bovengemiddeld > 258 ms. = langzaam. Stap 7: Data stratificeren Stratificeer jouw data op basis van je eerder gekozen effectmodificatoren en confounders en bekijk vervolgens de relatie/associatie die je onderzoekt in de verschillende groepen. Maak eerst een grafische weergave en voer dan de statistische toetsen uit. Vergelijk de gestratificeerde output met de ruwe output. Wat valt je op? Is er voor een bepaalde groep nu wel een relatie te zien die er eerst niet was? Is het verschil nu groter in de ene groep dan in de andere groep? Of valt de eerdere relatie helemaal weg zodra de data gestratificeerd worden bekeken? De studenten beginnen met het maken van een kruistabel en het berekenen van een ruwe odds ratio. Vervolgens herhalen ze dit gestratificeerd voor geslacht, dus voor alleen mannen en alleen vrouwen. In een volgende analyse stratificeren ze op koffie drinken: dus voor alleen studenten die koffie drinken en voor alleen studenten die geen koffie drinken. Ze krijgen de output die je op de volgende twee pagina s kan zien. 19

21 Gallery 3.12 Output bij stap 7-1 Gallery 3.13 Output bij stap

22 Gallery 3.14 Output bij stap 7-3 vergelijking met studenten die 0 tot 3 keer per week ontbijten. Dit is dus een ongeveer één keer zo grote kans (= geen kans), en de odds ratio is dan ook niet significant. Nu stratificeren ze eerst de data op geslacht. TIP: makkelijk je data analyseren voor één bepaalde groep? Daar zijn meerdere mogelijkheden voor: bij het maken van een kruistabel met behulp van de functie crosstabs zet je de variabele waarvoor je stratificeert in het vakje Layer by layer 1 Andere manieren zijn werken met select cases of split file Zie hiervoor ook de handleiding van het SPSS Bekijk eerst weer de tabellen. Wat ziet u? Beschrijf het voor jezelf. Wat is de odds ratio? Wat betekent in dit geval de odds ratio? De studenten concluderen nu ook weer dat er geen relatie is tussen hoeveel dagen men ontbijt en de gemiddelde reactietijd. Eerst kijken ze naar de ruwe odds ratio: ze vinden een ruwe odds ratio van 1.16 met een 95% van Ze maken hieruit op dat studenten die 4 tot 7 keer per week ontbijten een 1.16 keer zo grote kans hebben op een snelle reactietijd in Ze krijgen de output op pagina s 23 en 24 wanneer ze de analyses doen voor alleen mannen. Op pagina 25 en 26 zie je de output die ze krijgen wanneer ze de analyses voor alleen vrouwen doen. 21

23 Gallery 3.15 Output voor mannen Gallery 3.16 Output voor mannen 22

24 Gallery 3.17 Output voor mannen Nu bekijken ze hetzelfde maar dan alleen voor vrouwen: 23

25 Gallery 3.18 Output voor vrouwen Gallery 3.19 Output voor vrouwen 24

26 Gallery 3.20 Output voor vrouwen 25

27 Wat zie je in de kruistabellen? Wat vertellen de percentages je? Wat zijn de nieuwe odds ratio s? Wat was de ruwe odds ratio? En de odds ratio s voor de gestratificeerde data? Wat is je conclusie? Nu stratificeren ze de data voor koffie drinken. De studenten kijken eerst terug naar hun ruwe odds ratio; deze was 1.16 en niet significant. De output op pagina 27 en 28 is te zien wanneer studenten geen koffie drinken. Op pagina 29 en 30 is de output voor studenten die wel koffie drinken. De studenten zien dat de odds ratio voor mannen 0.5 ( ) is. De odds ratio voor vrouwen is 2.5 ( ). Het verschil tussen deze 2 is 2,5 0,5 = 2. Dit is een aanzienlijk verschil. Voor vrouwen is er een positief verband tussen het aantal keren per week ontbijten en de reactietijd. Bij mannen lijkt er zelfs sprake van een omgekeerd effect te zijn. De betekenis van de odds ratio in woorden gevat: voor vrouwen geldt, als ze veel ontbijten hebben ze een 2,5 keer verhoogde kans (bij benadering) op snelle reactietijd. Mannen hebben juist een half keer zo grote kans op snelle reactietijd wanneer zij veel ontbijten. Mannen kunnen dus dat ontbijt beter maar laten staan! Of misschien ontbijten zij heel zwaar met spek, worst en pannenkoek? En vertraagt daarom hun reactietijd zo (dit zou weer een nieuwe mogelijke confounder zijn om te onderzoeken!). De studenten concluderen dat geslacht een effectmodificator is. Ze presenteren beide odds ratio s op hun poster. 26

28 Gallery 3.22 Output voor studenten die geen koffie drinken Gallery 3.21 Output voor studenten die geen koffie drinken 27

29 Gallery 3.23 Output voor studenten die geen koffie drinken 28

30 Gallery 3.25 Output voor studenten die wel koffie drinken Gallery 3.24 Output voor studenten die wel koffie drinken 29

31 Gallery 3.26 Output voor studenten die wel koffie drinken 30

32 Wat zie je in de kruistabel? Wat vertellen de percentages je? Wat zijn de nieuwe odds ratio s? Wat was de ruwe odds ratio? Wat is je conclusie? De studenten zien dat odds ratio voor geen koffie drinken is 1.2 ( )). De odds ratio voor wel koffie drinken is 1.1 ( ). De odds ratio s verschillen weinig van elkaar. De studenten concluderen dat er geen sprake is van effectmodificatie. Nu middelen zij de beide nieuwe odds ratio s tot een gemiddelde odds ratio van 1.15 en vergelijken deze met de oorspronkelijke, ruwe odds ratio van Er is nauwelijks verschil tussen deze beiden. De studenten concluderen dat koffie drinken ook geen confounder is. Tip: in een enkel geval komt het voor dat er in de ruwe analyse geen verband was, maar dat dit na correctie voor een confounder wel tevoorschijn komt. Deze confounder noem je dan ook wel een maskerende variabele : hij had het eigenlijke verband gemaskeerd. Het komt zelfs vaker voor dat er sprake is van effectmodificatie in het geval dat er in de ruwe analyse geen significant verband was; immers het is bijvoorbeeld mogelijk dat het verband er alleen voor een bepaalde subgroep is. Daarom is het, óók als je geen verband vindt bij je ruwe analyse, tóch aan te bevelen om op zoek te gaan naar mogelijke effectmodificatoren en confounders. 31

33 Voorbereiding studiegroep 5 In de laatste studiegroep is er geen studietaak, je kunt je volledig richten op het voorbereiden van de presentatie tijdens het symposium. Tijdens teamtaak 5 vindt een generale repetitie van de posterpresentatie plaats, zoals die ook op het symposium zal plaatsvinden. Hierin wordt dan ook deel 2 van het analyseplan mbt effectmodificatie en confounding opgenomen. Bekijk nog eens de informatie mbt het symposium en het verloop van de posterpresentaties en de beoordeling aan het begin van deze cursusklapper in de inleiding. Bekijk ook nog eens de richtlijnen met betrekking tot de poster bij het practicum Presenteren van wetenschappelijke informatie uit week 1. Bedenk welke werkzaamheden je als team moet verrichten voor studiegroep 5. Doorloop de volgende stappen: a. Werk je analyseplan verder uit en voeg daarbij ook effectmodificatie en confounding toe. Heb je vragen? Stel ze bij de data analyse sessies. b. Geven de resultaten van de analyses een antwoord op alle vraagstellingen? Zo nee, welke (aanvullende) analyses moeten er nog of opnieuw worden uitgevoerd? c. De eerste vraag van de jury tijdens het symposium zal zijn of één van de teamleden in 1 minuut de belangrijkste punten van de poster mondeling kan samenvatten. Oefen dit met je team, alle teamleden moeten dit kunnen. d. Wat zijn de sterke en minder sterke kanten van het uitgevoerde onderzoek? e. Wat zijn de belangrijkste conclusies die je wilt presenteren? Komen deze conclusies overeen met wat er uit de literatuur bekend is en met wat je van tevoren had verwacht? Zo nee, welke verklaringen kun je daarvoor bedenken? f. Welke aanbevelingen zou je willen doen voor toekomstig onderzoek? Denk bijvoorbeeld aan extra of andere vragenlijsten, andere wijze van meten van de gegevens, andere onderzoeksvorm et cetera. g. Wat moet er nog worden aangepast of toegevoegd aan de opzet en inhoud van de posterpresentatie? Maak hierbij gebruik van de informatie over het symposium (vooraan in deze cursusklapper en op blackboard), het practicum Presenteren van wetenschappelijke informatie, en van enkele voorbeeldposters die op Blackboard staan. Let op: de poster is in het Nederlands en dient verticaal te zijn opgebouwd en te worden opgehangen. h. Verdeel de werkzaamheden, maak afspraken en een tijdsplanning. In studiegroep 5 én tijdens het 32

34 symposium moeten alle leden van een team een deel van de presentatie voor hun rekening nemen. Tot slot: realiseer je dat het symposium het toetsmoment is van Leeronderzoek 1. Iedere student moet in staat zijn om de besproken stof toe te passen en uit te leggen (chi-kwadraat toets, t-toets, correlatie, odds ratio), evenals bijbehorende beschrijvende statistiek en grafische weergave. Tevens moet je een duidelijk idee hebben over het onderzoeken van confounding en effectmodificatie. Zorg dat ieder lid van je team in staat is om op heldere wijze te presenteren wat op de poster staat. Op de poster staat vanzelfsprekend niet alles wat je gedaan hebt, dus het zou goed kunnen zijn dat je ook nog iets moet vertellen over een andere analyse. Het gaat er telkens om dat je begrijpt wat je gedaan hebt, en wat het resultaat is van de statistiek en wat je daaruit kunt concluderen. Het gaat er NIET om of je een significant resultaat gevonden hebt. 33

35 WEEK 2 OEFENPRESENTATIE In deze laatste studiegroep is er geen studietaak, je kunt je volledig richten op het voorbereiden van de presentatie tijdens het symposium. Teamtaak 5: oefenen posterpresentatie Elk team houdt zijn posterpresentatie zoals die ook op het symposium zal plaatsvinden. De overige studenten uit de studiegroep luisteren en nemen actief deel aan de discussie na afloop van de presentatie, en geven feedback aan de hand van de beoordelingslijst BVD Leeronderzoek (bijlage 2). De teams bespreken de ontvangen feedback op de presentaties en maken afspraken over wat er nog aangepast moet worden vóór het symposium. Tot slot vindt er een algemene evaluatie plaats van het Leeronderzoek. MEEST RELEVANTE STUDIESTOF Practicumhandleiding Presenteren van wetenschappelijke informatie Informatie mbt het symposium en het verloop van de posterpresentaties en de beoordeling Cursusklapper Inleiding en op Blackboard. 34

36 Het tijdsschema voor deze studiegroep ziet er als volgt uit: 1. Opening: 5 min door tutor en ophangen posters door teams 2. Poster presentatie 1 (zie ook schema bij teamtaak 1): 15 min De poster wordt door het gehele team gepresenteerd. De poster dient verticaal te zijn opgebouwd en te worden opgehangen. De voorzitter van de studiegroep opent de posterpresentatie door aan één van de teamleden te vragen om in 1 minuut de belangrijkste punten van de poster mondeling samen te vatten. Vervolgens stellen de overige studenten van de studiegroep inhoudelijke vragen over het gepresenteerde onderzoek op de poster die afwisselend door de teamleden beantwoord worden. Alle teamleden nemen dus een deel van de presentatie voor hun rekening! 3. Feedback poster presentatie 1: 10 min De studiegroep geeft het team mondeling feedback aan de hand van de beoordelingslijst BVD Leeronderzoek (bijlage 2) 4. Poster presentatie 2 (zie ook schema bij teamtaak 1): 15 min Zie onder Feedback poster presentatie 2: 10 min Zie onder Poster presentatie 3 (zie ook schema bij teamtaak 1): 15 min Zie onder Feedback poster presentatie 3: 10 min Zie onder Bespreken feedback door teams: 15 min In elk team wordt de ontvangen feedback besproken en maakt men afspraken over wat er nog aangepast moet worden vóór het symposium. 9. Bespreken van instructies voor symposium (info op volgende blz.): 5 min 10. Algemene evaluatie Leeronderzoek en afsluiting: 5 min Algemene evaluatie van de inhoud en het proces van het Leeronderzoek door de studiegroep. De belangrijkste evaluatiepunten worden door de voorzitter per aan de cursuscoördinator gestuurd (leeronderzoek1@vumc.nl). 35

37 Beoordeling Voordracht en Discussie (BVD) Leeronderzoek jaar 1 Toelichting op de beoordeling De beoordelaars geven een waardering met onvoldoende, voldoende, of goed. Een goed wordt gegeven bij een uitzonderlijke goede presentatie, zowel qua inhoud als vorm. Een onvoldoende wordt gegeven wanneer de presentatie substantieel onder de maat is. NB: De beoordelaar vult de waardering in op het formulier. Belangrijk zijn ook de opmerkingen van de beoordelaar bij de verschillende aandachtspunten. Deze opmerkingen dienen als feedback naar de student en worden in de rechterkolom geplaatst. Segment 1: Poster 1. Inhoudelijke opbouw Inleiding: Komen inleiding (inclusief doelstelling), methoden, resultaten en conclusie duidelijk aan bod? Is de titel aansprekend? Worden doel en onderzoeksvragen duidelijk geschetst, worden de bronnen genoemd? Methoden: Worden methoden en materialen helder weergegeven? Onderzoeksvorm, populatie en steekproefgrootte, gebruikte meetinstrumenten en analysemethoden beschreven? Is het duidelijk hoe de variabelen zijn geoperationaliseerd (bijvoorbeeld gebruik van somscores, hercoderingen, omrekeningen). Resultaten: Kort en helder? Ruwe data weergegeven? Is er aandacht voor confounding en effectmodificatie? Geven de resultaten antwoord op de gestelde vragen? Zijn de juiste statistische analyses gebruikt en is de interpretatie van de uitkomsten correct? Conclusies: Is het duidelijk wat de belangrijkste conclusies zijn van het onderzoek? Heeft men inzicht in beperkingen van het onderzoek en worden aanbevelingen gedaan voor toekomstig onderzoek? Is de kernboodschap duidelijk? NB: De volgorde van de onderdelen inleiding/methoden/ resultaten/conclusies kan variëren (bijvoorbeeld beginnen met conclusies en dan terugredeneren naar methoden, inleiding en resultaten), zolang de opbouw en inhoud van de presentatie maar duidelijk zijn. 2. Visuele zeggingskracht Is de poster visueel goed opgebouwd? Ondersteunt de lay-out de boodschap? Wordt er zinvol en helder gebruik gemaakt van tabellen en grafieken? Is de visuele presentatie effectief (tekst goed leesbaar, niet te veel tekst, korte zinnen, tekst beperkt tot hoofdpunten)? 3. Algemeen + originaliteit Ziet de poster er goed verzorgd uit? Valt de poster op door originaliteit? Wilt u nog iets anders kwijt? 36

38 Segment 2: Uitvoering korte mondelinge presentatie 4. Helder, volledig, to the point? Is de korte mondelinge presentatie logisch, volledig en samenhangend; geeft het stap voor stap aan waar het naar toe gaat; is de redenering begrijpelijk voor vakgenoten ook zonder voorkennis? Is de redenering helder ondersteund met begrijpelijke argumenten; is de taal goed te volgen? Blijkt uit de presentatie dat de student begrijpt wat hij/zij vertelt; dat voldoende kennis is opgedaan? Houdt de student zich aan de tijdslimiet van 1 minuut? 5. Stemgebruik, oogcontact en lichaamstaal Heeft de student een levendige stem (voldoende modulatie) en is men goed te verstaan in rustig, goed te volgen tempo? Kijkt de student de toehoorders voldoende aan met een actieve houding? Maakt de student functionele gebaren ter ondersteuning? Zijn er afleidende bewegingen (wiebelen, friemelen)? Segment 3: Discussie met de groep 6. Luisteren en antwoorden Geven de studenten antwoord op de gestelde vraag/vragen? Gaan de studenten open en flexibel om met vragen en andere standpunten en visies? Proberen de studenten niet op oneigenlijke manier de eigen oplossingen te verdedigen? 7. Alle participanten actief betrokken? Hebben alle leden van het groepje een actieve inbreng? NB: probeer dit als jurylid ook te bevorderen; stille groepsleden actief betrekken en vragen stellen. 8. Kennis Zijn studenten in staat om de geleerde stof toe te passen in hun antwoord? Blijkt uit de manier van antwoorden dat voldoende kennis is opgedaan over epidemiologie en statistiek? Begrijpen de groepsleden wat ze gedaan hebben en waarom? 37

39 Het formulier kan als Word-document worden gedownload van Blackboard en is ook beschikbaar in de itunes U cursus Leeronderzoek 1 (als Worddocument en als Pages-document voor ipad en Mac) 38