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Hintergrund: Ab Frühjahr 2020 kam es zur weltweiten Verbreitung von SARS-CoV‑2 mit der heute als erste Welle der Pandemie bezeichneten Phase ab März 2020. Diese resultierte an vielen Kliniken in Umstrukturierungen und Ressourcenverschiebungen. Ziel unserer Arbeit war die Erfassung der Auswirkungen der Pandemie auf die universitäre Hals-Nasen-Ohren(HNO)-Heilkunde für die Forschung, Lehre und Weiterbildung. Material und Methoden: Die Direktorinnen und Direktoren der 39 Universitäts-HNO-Kliniken in Deutschland wurden mithilfe einer strukturierten Online-Befragung zu den Auswirkungen der Pandemie im Zeitraum von März bis April 2020 auf die Forschung, Lehre und die Weiterbildung befragt. Ergebnisse: Alle 39 Direktorinnen und Direktoren beteiligten sich an der Umfrage. Hiervon gaben 74,4 % (29/39) an, dass es zu einer Verschlechterung ihrer Forschungstätigkeit infolge der Pandemie gekommen sei. Von 61,5 % (24/39) wurde berichtet, dass pandemiebezogene Forschungsaspekte aufgegriffen wurden. Von allen Kliniken wurde eine Einschränkung der Präsenzlehre berichtet und 97,5 % (38/39) führten neue digitale Lehrformate ein. Im Beobachtungszeitraum sahen 74,4 % der Klinikdirektoren die Weiterbildung der Assistenten nicht gefährdet. Schlussfolgerung: Die Ergebnisse geben einen Einblick in die heterogenen Auswirkungen der Pandemie. Die kurzfristige Bearbeitung pandemiebezogener Forschungsthemen und die Einführung innovativer digitaler Konzepte für die studentische Lehre belegt eindrücklich das große innovative Potenzial und die schnelle Reaktionsfähigkeit der HNO-Universitätskliniken, um auch während der Pandemie ihre Aufgaben in der Forschung, Lehre und Weiterbildung bestmöglich zu erfüllen.
Non-standard errors
(2021)
In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants.