Sören Möller

Sören Möller, lektor, ph.d.
Affiliation:
OPEN
Mail: Moeller@health.sdu.dk
Tlf.: 51 52 66 99
Interesseområder: Statistisk involvering i et bredt udvalg af epidemiologiske, klinisk-epidemiologiske og kliniske studier. Indices anvendt som risikoprædiktorer og til konfunderjustering, utypiske biaskilder i statistiske metoder og modellering af geografisk-demografiske konfundere.
Se Sören Möllers publikations- og aktivitetsliste her.

 

Kompetencer:

  • Biostatistik: Jeg gennemfører statistiske analyser i epidemiologisk og klinisk forskning og vejleder og underviser i metodevalg og brug af metoder.
  • Registerforskning: Jeg deltager i epidemiologisk registerforskning og vejleder i begrænsninger og metodiske overvejelser i forhold til registerforskning, herunder frafaldsanalyser og mulige biaskilder.
  • Data management: Jeg renser og strukturer store epidemiologiske datasæt og underviser og vejleder i korrekt og betryggende håndtering af forskningsdata, herunder i håndtering af manglende værdier og datakontrol.
  • Statistisk software: Jeg vejleder og underviser i brugen af statistisk software til epidemiologisk forskning og data management, specielt i Stata og R.

Egne forskningsprojekter:

Charlsons komorbiditetsindeks og andre risikoindices anvendt som prædiktor og justeringsværktøj:  Det er udbredt at beregne risikoindices på patientniveau for at forudsige risikoen for negative udfald, både på baggrund af patientens generelle helbredstilstand, hyppigst ved brug af Charlson komorbiditetsindeks, men også med gruppe- eller sygdomsspecifikke indices. Disse indices anvendes til to meget forskellige formål, på den ene side som direkte individprædiktion, for eksempel som første skridt i et screeningsprogram eller til at guide behandlingsbeslutninger, og på den anden side som epidemiologisk værktøj, til at justere for mulig konfundering fra komorbiditeter eller andet bagrundshelbred. Validiteten af mange af disse indices er uklart, specielt når de anvendes i et moderne dansk kontekst, samtidigt med at anvendelsen af indices i høj grad bestemmes ud fra tradition, mere end evidens. Jeg undersøger, hvordan sådanne indices bør konstrueres og anvendes for at opnå den bedst mulige validitet, samt sikre at indices reelt kan anvendes uden for den kohorte de er udviklet på.

Odense Agreement Working Group: I klinisk forskning er der ofte behov for at sammenligne overenstemmelsen mellem flere diagnostiske målemetoder. Jeg medvirker i et samarbejde blandt statistikere i Region Syddanmark med henblik på at udvikle anbefalinger og best practice for den statistiske gennemførsel af sådanne overenstemmelsesstudier, samt videreudviklingen af de dertil nødvendige statistiske metoder.

Danmarks administrative geografi som eksponering eller konfunder i epidemiologisk registerforskning:  Danmarks administrative inddeling i kommuner og regioner (og tidligere amter og herreder) bliver ofte brugt som forklarende variabel i epidemiologiske studier. Den store fokus, også i sundhedsvidenskabelige sammenhænge, på geografisk skævvridning (”Udkantsdanmark”) i de seneste år har også ført til brug af den administrative inddeling som decideret eksponeringsvariabel i registerstudier. Brugen af den administrative inddeling i disse sammenhænge udløser en række udfordringer, både på det praktiske plan, hvor ændringer i inddelingen, specielt kommunalreformerne i 1970 og 2007, kan besværliggøre analyser, samt på det fortolkningsmæssige plan hvor socioøkonomiske og demografiske egenskaber ved inddelingen ændrer sig over tid uden at klassifikationer (for eksempel landdistriktsklassifikation af kommuner (”geokoder”)) følger med udviklingen. Jeg prøver at undersøge hvordan disse udfordringer kan håndteres betryggende i (klinisk) epidemiologisk forskning, herunder hvordan populationsdata kan tilbageskrives til analyseformål. Specielt fokuserer jeg på hvordan størrelsen af de unøjagtigheder og biaskilder, disse udfordringer nødvendigvis bringer med sig, kan vurderes i konkrete epidemiologiske studier for at kunne vurdere hvorvidt disse begrænser evidensen i studierne

Også involveret i:
OP_66: Risk-Stratified Osteoporosis Strategy Evaluation: ROSE er et randomiseret populationsbaseret studie, som inkluderer 20.904 danske kvinder i alderen 65-81. Studiet undersøger effektiviteten af et to-trins screeningsprogram for osteposose. Endvidere forventes undersøgelsen at give viden om omkostningseffektivitet, patient præferencer screening program for at forhindre knoglebrud.

OP_65: Detection of individuals at risk of osteoporosis through registers

OP_434: Epidemiology of chronick haemolytic anaemia

OP_709: Early diagnosis of cancer in general practice