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Das Doktoratsprogramm Clinical Science eröffnet eine universitäre postgraduale Qualifikationsmöglichkeit im Bereich der klinischen Forschung. Der Fokus liegt auf der Forschung mit gesunden oder kranken Menschen im klinischen Setting. Damit ist das Doktoratsprogramm Clinical Science zukunftsweisend, denn künftig wird klinische Forschung an den Universitären Spitälern noch mehr gefördert werden.
Das PhD Programm Clinical Science ermöglicht den Kandidatinnen und Kandidaten eine vertiefte klinische Forschung im medizinischen Bereich durchzuführen. Es ist offen für hoch motivierte Bewerberinnen und Bewerber, die sich als akademisch herausragend erwiesen haben und ein starkes Interesse an klinischer Forschung zeigen.
Dieses Programm wird vom Dekanat der Medizinischen Fakultät koordiniert.
Das Doktoratsprogramm besteht aus der originären Forschungsarbeit und einem curricularen Anteil mit Pflicht- und Wahlmodulen von mindestens 12 ECTS Punkten. Es ist eine Dauer von mindestens drei Jahren bei Vollzeitbeschäftigung vorgesehen. Ausnahmen können von der Doktoratsprogramm-Kommission in begründeten Fällen bewilligt werden.
Bewerberinnen und Bewerber, die über einen universitären Masterabschluss in Medizin, Biomedizin, Biologie oder Psychologie verfügen, erfüllen die Voraussetzung ins Programm aufgenommen zu werden. Die weiteren akademischen Qualifikationen, welche ebenfalls zur Teilnahmeberechtigung führen, sind in der Doktoratsordnung aufgeführt. Alle Kandidatinnen und Kandidaten müssen über gute Englischkenntnisse verfügen.
Sollten Sie weitere Fragen haben, so kontaktieren Sie uns bitte unter clinical-science@dekmed.uzh.ch
Die Doktoratsordnung regelt das Doktoratsprogramm Clinical Science, das an der Medizinischen Fakultät der Universität Zürich angeboten wird. Sie konkretisiert die Promotionsverordnung zum Dr. sc. med. der Medizinischen Fakultät der Universität Zürich.
Doktoratsordnung vom 9. Februar 2022 (PDF, 64 KB)
Bewerberinnen und Bewerber, die über einen universitären Masterabschluss in Medizin, Biologie oder Psychologie verfügen, erfüllen die Voraussetzung ins Programm aufgenommen zu werden. Die weiteren akademischen Qualifikationen, welche ebenfalls zur Teilnahmeberechtigung führen, sind in der Doktoratsordnung aufgeführt. Alle Kandidatinnen und Kandidaten müssen über gute Deutsch- und Englischkenntnisse verfügen.
Eine Doppelimmatrikulation im allgemeinen Doktorat der Medizinischen Fakultät (Promotion zum Dr. med.) und im Doktoratsprogramm Clinical Science ist nicht vorgesehen. Sollten Sie zum Zeitpunkt Ihrer Bewerbung für das Doktoratsprogramm unmittelbar vor dem Abschluss zum Dr. med. stehen, geben Sie dies bitte in der Bewerbung an. Ansonsten ist die gleichzeitige Absolvierung der allgemeinen Promotion und des Doktoratsprogramms seitens der Programmleitung nicht vorgesehen.
*Gilt für künftige PhD-Studierende/Applies to future PhD students
1. November 2024
Die Einschreibegebühren werden von der Kanzlei der Universität Zürich festgesetzt und gelten entsprechend für Doktorierende. Die Doktorierenden müssen während der gesamten Studienzeit bis zum ordentlichen Abschluss eingeschrieben sein.
Bewerbungen können ausschliesslich über das online Bewerbungsportal der Life Science Zurich Graduate School eingereicht werden (zu den Links für Track 1 und Track 2 siehe ganz unten auf der Webseite in den Teasern Bewerbung, Track 1 Bewerbung, Track 2 Bewerbung). Es werden keine Bewerbungen via E-Mail oder mit der Briefpost akzeptiert.
Sie haben zwei Möglichkeiten sich für das Doktoratsprogramm Clinical Science zu bewerben:
Track 1: Bewerberinnen und Bewerber ohne PhD-Stelle bewerben sich bitte über Track 1. Im Rahmen des Doktoratsprogramms werden in jeder Bewerbungsrunde PhD-Stellen kompetitiv ausgeschrieben. Offene Positionen werden im Frühjahr/Herbst auf www.jobs.uzh.ch publiziert. Alle über Track 1 eingegangen Bewerbungen werden auf ihre Eignung bezüglich der offenen Positionen geprüft. Die Zulassungskommission prüft bei einem Interview die Zulassung zum Doktoratsprogramm. Am Interview nimmt auch die Person teil, die eine offene PhD-Stelle zu vergeben hat.
Track 2: Bewerberinnen und Bewerber, die bereits die Zusage für die Betreuung ihres PhD-Projektes haben, bewerben sich bitte über Track 2. Die Zulassungskommission prüft bei einem Interview die Zulassung zum Doktoratsprogramm. Es wird dringend empfohlen, die PhD-Stelle erst nach der Aufnahme ins Programm anzutreten.
Hinweis: Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung für das Doktoratsprogramm Clinical Science auch für Track 2 jeweils bis 1. Mai beziehungsweise 1. November ein.
Abhängig von der jeweiligen PhD Stelle benötigen die Bewerberinnen und Bewerber mit einem Masterabschluss in Medizin, der nicht in der Schweiz erworben wurde, die Anerkennung durch das Bundesamtes für Gesundheit (BAG).
Die Bewerbungen werden von der Zulassungskommission nach Ablauf der Bewerbungsfrist begutachtet. Im persönlichen Glowbase account kann der Status der Bewerbung abgefragt werden. Die Interviews werden auf Englisch und teilweise auch auf Deutsch geführt. Im Interview werden Fragen nach dem Werdegang, der Motivation und den Berufszielen in Zusammenhang mit dem PhD Programm gestellt.
Die Gesamtverantwortung für das Doktoratsprogramm Clinical Science obliegt der von der Medizinischen Fakultät eingesetzten Doktoratsprogrammkommission.
Das Doktoratsprogramm wird geleitet von:
Die aktuellen führenden Mitglieder der Doktoratsprogrammkommission sind:
Weitere Mitglieder der Doktoratsprogrammkommission sind:
Die Doktoratsprogrammkommission entscheidet über die Entwicklung des Lehrangebots, koordiniert die curricularen Anforderungen, ist involviert in die Auswahl und Zulassung der Bewerberinnen und Bewerber und unterstützt die effiziente Kooperation mit der Medizinischen Fakultät.
Die Mitgliederversammlung setzt sich aus Fakultätsmitgliedern zusammen, welche am Programm mitwirken. Zusätzlich können alle Betreuenden, welche nicht Fakultätsmitglieder an der Medizinischen Fakultät sind, aber PhD-Studierende betreuen können (i.d.R. mit eigenem Forschungsprogramm), zu Mitgliedern der Versammlung gewählt werden. Die Aufgaben der Mitgliederversammlung umfassen die strategische Ausrichtung und Gestaltung des Doktoratsprogramms, die Wahl der Direktorin oder des Direktors sowie deren Stellvertretung und die aktive Beteiligung am Doktoratsprogramm.
The overall goal of this 4-week block course Introduction to Epidemiology is to introduce students to the major questions of clinical and epidemiologic research and to methods to address these questions. The course follows an overall framework (Figure) that describes the course of scientific discovery from the detection and burden of disease and its causes, to diagnosis and prognosis of disease up to the development and evaluation of preventive and treatment interventions and their consequences for population health. We will discuss study designs in the context of existing knowledge and the type of evidence needed to advance knowledge for specific questions. Thereby, students learn to combine subject knowledge and methods expertise to design, conduct and interpret substantive medical research. The course will provide a basis for further studies and research in the fields of Medicine and Public Health (on Master or PhD level), both of which are very dynamic and diverse fields.
Conduct:
Mondays, October 21 – November 18, 2024, 9:00 a.m. – 5:00 p.m., Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KOL-G-210
Tuesdays, October 22 – November 19, 2024, 8:00 a.m. – 5:00 p.m., Karl Schmid-Strasse 4 resp. Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KO2-F-151, KOL-G-210
Wednesdays, October 23 – November 20, 2024, 8:00 a.m. – 12:00 p.m., Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KOL-G-210
Exceptions:
Monday, October 28, 2024, 9:00 a.m. – 5:00 p.m., Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KOL-H-309
Tuesday, October 29, 2024, 8:00 a.m. – 5:00 p.m., Karl Schmid-Strasse 4 resp. Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KO2-F-151, KOL-H-309
Wednesday, October 30, 2024, 8:00 a.m. – 12:00 p.m., Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KOL-G-216
Modulleitung: Prof. Milo Puhan, MD, PhD
Link: Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute
This course has been designed for Clinical Science PhD students to learn and experience the scientific and practical aspects of applied clinical research methods.
Course Description:
The aim of this course is to introduce students to advanced research methods and apply previous knowledge in epidemiology and biostatistics into real-life research. To achieve this, the lectures will cover novel study designs (special designs of RCTs and observational studies like factorial RCTs and nested case-control studies), advanced statistical methods (propensity scores, missing data). We will introduce special topics in epidemiology related to modifiable risk factors (nutrition and physical activity) which can be applied to a variety of outcomes, as well as current topics in research (molecular epidemiology, big data and translational research). The ‘lab’ sessions will provide practical techniques, (using R) that will further expand the set of tools that the future PhDs will be able to apply in their research. Furthermore, the practical experience will be complemented by the group exercise of writing protocol for a fictional RCT (designed and developed during the semester) under a guidance of an epidemiologist/researcher at the ZAM.
Group Project:
Three groups of 3 to 4 students, preferentially with diverse interests and backgrounds, will design a feasible RCT to address a real public health problem. One lecturer will be assigned per group. Further administrative information will be provided at the beginning of the first lecture.
Prerequisites:
Intro to Epidemiology or RCT course (BME361) & Basic course in Biostatistic (ie Clinical Biostatistics or similar) & experiences in R.
Conduct: Tuesdays, September 17 – December 17, 2024, 1:00 – 4:00 p.m., large seminar room (i.e. rooms 290, 288 and 286), Careum 2, 2nd floor, Gloriastrasse 18, 8006 Zurich
The aim of the course "Clinical Biostatistics" is to give students an introduction to statistical methods in clinical research.
The following topics will be addressed: randomized controlled trials, bias, hypothesis tests and sample size calculation, randomization and blinding, confidence intervals and p-values, analysis of continuous and binary outcomes, multiplicity, subgroup analysis, protocol and protocol deviations, some special designs (crossover, equivalence, and clusters), analysis of diagnostic studies, analysis of agreement.
Please note that PhD students are asked to use the time between 12 and 15 h to prepare work for the lab.
Conduct: Thursdays, September 19 – December 19, 2024, 10:00 a.m. – 12:00 p.m. (lecture) and 3:00 – 4:00 p.m. (lab), Irchel Campus, Winterthurerstrasse 190, 8057 Zurich, Y03-G-91 (lecture) and online (lab)
The aim of the course is to give students practice in different stages of clinical research projects: study design, primary outcome definition and sample size calculation, plausibility checks, data analysis and modelling, computation, interpretation, and communication of results, as well as dissemination according to EQUATOR guidelines. In 3 research projects, students will face real-world problems typically associated with study design, data analysis and reporting. A focus of the course will be on good research practice, application of statistics knowledge and reproducibility. We will use the statistical programming language R in combination with R Markdown for reproducibility and dynamic reporting.
Project 1: Comparison of the means of two populations, hypothesis testing with parametric and non-parametric tests, confidence intervals. Baseline adjustment with ANCOVA model.
Project 2: Research protocol for a clinical study, primary outcome, secondary outcomes, sample size determination.
Project 3: Estimation of the treatment effect in a randomized experiment with a time-to-event outcome, Kaplan-Meier curves, Cox proportional hazards model.
Students are encouraged to work in groups. At the end of each project, students will be asked to hand in individual reports and present their results in a 15 min talk. The talks and reports will be assessed. In order to enroll in this course it is mandatory without exception to have passed CS16_003 Clinical Biostatistics (Vorlesung und Übung).
Next conduct in Spring Semester 2025
The objective of this course is to have a more detailed look into diverse research topics, methods and problems. Sessions are either based on a talk by an experienced researcher followed by a student lead discussion or on a general research topic which is being prepared by a group of PhD students for discussion with peers. Examples for discussed topics include personalized medicine, biomarkers, evidence based medicine, graphs in publications a.o.
Biomarker, Tuesday, September 17, 2024, 4:15 – 5:45 p.m., large seminar room (i.e. rooms 290, 288 and 286), Careum 2, 2nd floor, Gloriastrasse 18, 8006 Zurich
How to Perform a Search for a Systematic Literature Review, Tuesday, October 22, 2024, 4:15 – 5:45 p.m., large seminar room (i.e. rooms 290, 288 and 286), Careum 2, 2nd floor, Gloriastrasse 18, 8006 Zurich
Graphs for Display of Data and Publications, Tuesday, November 26, 2024, 4:15 – 5:45 p.m., large seminar room (i.e. rooms 290, 288 and 286), Careum 2, 2nd floor, Gloriastrasse 18, 8006 Zurich
Jürgen Barth teaches in this module the relevant steps to publish a manuscript. Participants will have the chance to exercise the process. This process includes the preparation work, writing the paper and submitting it. There are 10 major topic involved in the successful publication of a paper. Publication starts with the identification of the target group. Further, the main message has to be shaped. The lecturer gives advice on the covering letter for the editor. He instructs how to handle the comments of the reviewers.
Prerequisite for the participants is to have specific plans for a manuscript, that will be submitted within 6 months. In the course, the relevant steps for the submission of the manuscript are conferred. The lecturer will deal with all individual manuscripts.
All PhD students in their 2nd or 3rd year are welcome to register. By actively participating and doing the exercises, the participants will be able to develop the skills to win the publication game.
Conduct: Friday, November 29, 2024, 9:00 a.m. – 5:30 p.m., large seminar room (i.e. rooms 290, 288 and 286), Careum 2, 2nd floor, Gloriastrasse 18, 8006 Zurich
Friday, December 13, 2024, 9:00 a.m. – 5:30 p.m., by Zoom
The course offers an introduction to data analysis in the transdisciplinary field of empirical research in the programming language R. The R system of statistical computing is openly available from https://www.r-project.org and provides a simple and flexible software environment for statistical analyses and graphics. Tailored to the application of empirical research the course covers basics of functions and data formats in R, as well as the essential steps of a data analysis including data manipulation, descriptive statistics, statistical tests and graphical representations. Reflections on research methodology and transdisciplinarity will take place and critical thinking will be enhanced.
Conduct: Fridays, October 18 – November 1, 2024, 2:00 – 5:00 p.m., Rämistrasse 71, 8006 Zurich, KOL-E-18
Implementation science is the scientific study of methods to promote the systematic integration of research findings and evidence-based practices into care delivery and the de-integration of low value care. Implementation science is a newer field of study that addresses the know-do gap in health care and builds on the insight that proving effectiveness of an innovation (practice, model of care, intervention, treatment modality etc.) does not automatically translate into effective adoption in clinical practice.
Implementation science therefore aims to:
In this course, students will gain an understanding of the role of implementation science in clinical health research, familiarize themselves with implementation science methods, and develop skills by applying implementation science methods in their field of research.
Next conduct in Spring Semester 2025
This module will help students to gain a deeper and applied knowledge of Implementation Science. Students will have the opportunity to tailor course content to their current projects and interests by selecting from a pre-defined list of implementation topics to be covered during the semester. Working in small groups, students will prepare their chosen topics and present them to the class. Every session will furthermore provide the opportunity to transfer learnings from the presented topic (s) to one’s own project. Topics to choose from (finalization in the first session):
Der Kurs widmet sich den wichtigsten statistischen Auswertungsmethoden für unterschiedlichste Arten von Studien (Experimentalstudien, Beobachtungsstudien (Kohorten-, Fallkontrollstudien, deskriptive Quer- und Längsschnittstudien), Sekundäranalysen (z. B. Metaanalysen)). Es werden die wichtigsten Auswertungstechniken quantitativer Daten und die wichtigsten statistischen Modelle der Gesundheitswissenschaften mit der Open-Source Software R besprechen:
Next conduct in Spring Semester 2025
Zu den Kursen des Graduate Campus für Doktorierende im Herbstsemester 2024 gelangen Sie hier.
