Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

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Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Introduction: Clinical Data Models and Common Data Models

This week describes clinical data models and explains the need for and use of common data models in national and international data networks. We will also cover the features of Entity-Relationship Diagrams (ERDs) to describe the key technical features of data models. ...
9 Videos (Gesamt 54 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
Clinical Research Data Warehouses9m
Entity Relationship Diagrams (ERDs)4m
Clinical Data Models4m
Why Common Data Models?10m
A Quick Tour of a Common Data Model: i2b26m
A Quick Tour of a Common Data Model: OMOP5m
A Quick Tour of a Common Data Model: Sentinel6m
A Quick Tour of a Common Data Model: PCORNet5m
4 Lektüren
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
Readings and Course Materials for Module 1
1 praktische Übung
Clinical Data Models and Common Data Models30m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Tools: Querying Clinical Data Models

We take a deep dive into the technical features of clinical data models using MIMIC3 as our example and research common data models using OMOP as our example....
6 Videos (Gesamt 59 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
6 Videos
Querying MIMIC-III9m
A Deep Dive into OMOP Data Model13m
Querying OMOP12m
Comparing the MIMIC and OMOP Data Models10m
The OHDSI Community Ecosystem7m
1 Lektüre
Readings and Course Materials for Module 230m
1 praktische Übung
Tools: Querying Clinical Data Models30m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping

This module teaches learners about the processes and challenges with extracting, transforming and loading (ETL) data with real-world examples in data and terminology mapping. ...
6 Videos (Gesamt 53 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
6 Videos
Structural versus Terminology Mapping6m
Data Profiling with White Rabbit10m
Data Mapping with the Rabbit in a Hat Tool9m
Terminology Mapping10m
Example mapping of MIMIC Patient to OMOP Person8m
1 Lektüre
Readings and Course Materials for Module 3
1 praktische Übung
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping30m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Techniques: Data Quality Assessments

We explore the dimensions of data quality by reviewing its challenges, data quality measurements used to measure it, and data quality rules to assess its acceptability for use....
5 Videos (Gesamt 52 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
Data profiling for data quality assessment10m
Data quality assessment using SQL13m
Callahan and Khare rules8m
OHDSI Achilles and Achilles Heel12m
1 Lektüre
Readings and Course Materials for Module 430m
1 praktische Übung
Techniques: Data Quality Assessments30m

Dozenten

Avatar

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus
Avatar

Michael G. Kahn, MD, PhD

Professor of Clinical Informatics
Department of Pediatrics, Anschutz Medical Campus

Über University of Colorado System

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

Über die Spezialisierung Clinical Data Science

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist! This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment....
Clinical Data Science

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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