À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 21 heures pour terminer

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

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Pharmacists
  • Scientists
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Medical Doctors

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

Introduction: Clinical Data Models and Common Data Models

9 vidéos (Total 54 min), 4 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Clinical Research Data Warehouses9 min
Entity Relationship Diagrams (ERDs)4 min
Clinical Data Models4 min
Why Common Data Models?10 min
A Quick Tour of a Common Data Model: i2b26 min
A Quick Tour of a Common Data Model: OMOP5 min
A Quick Tour of a Common Data Model: Sentinel6 min
A Quick Tour of a Common Data Model: PCORNet5 min
4 lectures
Introduction to Specialization Instructors5 min
Course Policies5 min
Accessing Course Data and Technology Platform15 min
Readings and Course Materials for Module 12 h
1 exercice pour s'entraîner
Clinical Data Models and Common Data Models30 min
Semaine
2
3 heures pour terminer

Tools: Querying Clinical Data Models

6 vidéos (Total 59 min), 1 lecture, 1 quiz
6 vidéos
Querying MIMIC-III9 min
A Deep Dive into OMOP Data Model13 min
Querying OMOP12 min
Comparing the MIMIC and OMOP Data Models10 min
The OHDSI Community Ecosystem7 min
1 lecture
Readings and Course Materials for Module 21h 30min
1 exercice pour s'entraîner
Tools: Querying Clinical Data Models30 min
Semaine
3
3 heures pour terminer

Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping

6 vidéos (Total 53 min), 1 lecture, 1 quiz
6 vidéos
Structural versus Terminology Mapping6 min
Data Profiling with White Rabbit10 min
Data Mapping with the Rabbit in a Hat Tool9 min
Terminology Mapping10 min
Example mapping of MIMIC Patient to OMOP Person8 min
1 lecture
Readings and Course Materials for Module 32 h
1 exercice pour s'entraîner
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping30 min
Semaine
4
3 heures pour terminer

Techniques: Data Quality Assessments

5 vidéos (Total 52 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
Data profiling for data quality assessment10 min
Data quality assessment using SQL13 min
Callahan and Khare rules8 min
OHDSI Achilles and Achilles Heel12 min
1 lecture
Readings and Course Materials for Module 41h 30min
1 exercice pour s'entraîner
Techniques: Data Quality Assessments30 min
4.3
9 avisChevron Right

Principaux examens pour Clinical Data Models and Data Quality Assessments

par VTSep 14th 2019

Good instructor who took time to explain and walked through each steps of the ETL process. Highly recommended.

Enseignants

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

À propos de 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....

À propos du Spécialisation 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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.