Debian Med: Medizinische Forschung

PyEPL ist eine Werkzeugsammlung, um Stimuli zu liefern und Antworten zu registrieren. Es kann für generierende Psychologie- (sowie Neurowissenschaften, Marketing-Forschung und andere) Experimente verwendet werden.

Es bietet

• Präsentation: sowohl visuelle als auch auditorische Stimuli
• Antwort-Registrierung: sowohl manuell (Tastatur/Joystick) als auch Zeitstempel-basiert mittels Klang (Mikrophon)
• sync-pulsing: Synchronisieren Sie Ihre Verhaltensaufgaben mit externer Aufnahme-Hardware
• Flexibilität der Kodierung verschiedener Experimente aufgrund des Einsatzes von Python als Beschreibungssprache
• Schnelle Ausführung von kritischen Punkten aufgrund der Aufrufe in verlinkte, kompilierte Bibliotheken

Dieser Werkzeugkasten ist hier als Alternative zu dem weit-verwandten kommerziellen Produkt (E-Prime).

Frei verfügbare numerische Werkzeuge und Methoden für die Epidemiologie. Die primäre Zielgruppe sind Epidemiologien des öffentlichen Gesundheitswesens und Datenanalysierer. Durch den Einsatz von R – einer Open Source Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Graphiken – werden numerische Werkzeuge und Programmierlösungen angeboten, die in real-eingesetzten epidemiologischen Anwendungen verwendet und getestet wurden.

Viele praktische Probleme bei der Analyse von Daten des öffentlichen Gesundheitswesens benötigen Programmierung oder spezielle Software, und Untersuchungen an verschiedenen Standorten können Programmierbemühungen an anderen Orten duplizieren. Oft werden einfache Analysen, wie die Erstellung von Vertrauensintervallen, nicht durchgeführt und verkomplizieren dadurch die angemessene statistische Auswertung für kleine geographische Räume. Es gibt viele Beispiele für einfache und nützliche numerische Werkzeuge, die die Arbeit von Epidemiologen in örtlichen Gesundheitsämtern verbessern würden, aber dennoch nicht einfach für die anstehenden Probleme verfügbar sind (z.B. genaue Vertrauensintervalle für niedrige Neuerkrankungsraten, statistische Sammelmethoden für Meta-Analysen, Lebenszeit-Risikoberechnungen usw.). Die Verfügbarkeit dieser Werkzeuge wird eine breitere Verwendung der angemessenen Methoden ermutigen und nachbweis-basierte Verfahren im öffentlichen Gesundheitswesen fördern.