In diesem Kurs werden wir uns mit analytischen Lösungen für häufige Probleme im Gesundheitswesen beschäftigen. Ich werde diese Geschäftsprobleme besprechen und Sie werden verschiedene Datenstrukturen aufbauen, um Ihre Daten zu organisieren. Anschließend werden wir Möglichkeiten zur Gruppierung von Daten und zur Kategorisierung medizinischer Codes in analytische Kategorien untersuchen. Sie werden dann in der Lage sein, Daten zu extrahieren, zu transformieren und in Datenstrukturen zu laden, die für die Lösung medizinischer Probleme erforderlich sind, und Sie werden auch in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen zu harmonisieren. Schließlich werden Sie ein Datenwörterbuch erstellen, um die Quelle und den Wert der Daten zu kommunizieren. Die Erstellung dieser Artefakte von Datenprozessen ist eine Schlüsselqualifikation bei der Arbeit mit Daten aus dem Gesundheitswesen.
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Analytische Lösungen für häufige Probleme im Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse
Dozent: Brian Paciotti
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden Sie erklären, warum der Vergleich von Gesundheitsdienstleistern im Hinblick auf die Qualität von Vorteil sein kann und welche Arten von Kennzahlen und Berichtsmechanismen die Qualitätsverbesserung vorantreiben können. Sie werden erkennen, wie wichtig es ist, Qualitätsvergleiche mit Hilfe der Risikoanpassung fairer zu gestalten, und Sie werden in der Lage sein, diese Methodik gegenüber Gesundheitsdienstleistern zu verteidigen, indem Sie die Bedeutung klinischer und nicht-klinischer Anpassungsvariablen sowie die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten darlegen. Sie können die wichtigen konzeptionellen Schritte bei der Durchführung der Risikoadjustierung unterscheiden und sind in der Lage, die Ernsthaftigkeit medizinischer Fehler im US-Gesundheitssystem darzulegen und den Beteiligten zu vermitteln, dass zuverlässige Leistungskennzahlen und damit verbundene Interventionen zur Verfügung stehen, um dieses enorme Problem zu lösen. Sie werden die Merkmale unterscheiden, die dazu beitragen, Menschen in die kleine Gruppe der Super-Utilizer einzuordnen und zusammenfassen, wie diese Population identifiziert und bewertet werden kann. Sie werden Manager des Gesundheitswesens darüber informieren, wie sich Betrug im Gesundheitswesen von anderen Arten des Betrugs unterscheidet, indem Sie verschiedene Schemata veranschaulichen, die Betrüger verwenden, um sich Ressourcen anzueignen. Sie werden Analysemethoden diskutieren, die auf Datensysteme im Gesundheitswesen angewendet werden können, um potenzielle Betrugsfälle zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie klinische Identifizierungsalgorithmen definieren, herausfinden, wie Daten durch Algorithmusregeln umgewandelt werden, und erklären, warum einige Datentypen bei der Konstruktion der Algorithmen mehr oder weniger zuverlässig sind als andere. Sie werden auch einige Qualitätsmaßnahmen besprechen, die vom NQF anerkannt sind und von Gesundheitsorganisationen häufig verwendet werden. Sie werden erörtern, wie Grouper Ihnen helfen können, eine große Stichprobe von Leistungsansprüchen oder klinischen Daten zu analysieren. Sie werden online auf Open-Source-Grouper zugreifen und einen Analyseplan für die Zuordnung von Kodes zu allgemeineren und brauchbaren Diagnose- und Verfahrenskategorien erstellen. Sie werden auch einen Analyseplan für die Zuordnung von Codes zu allgemeineren und brauchbaren Analysekategorien vorbereiten und eine Nutzenerklärung für verschiedene kommerzielle Grouper erstellen, um Analyseteams darüber zu informieren, welchen Nutzen sie aus diesen kommerziellen Tools im Vergleich zu den Lizenz- und Implementierungskosten ziehen können.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul beschreiben Sie logische Prozesse, die von Datenbank- und Statistikprogrammierern verwendet werden, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und in Datenstrukturen zu laden (ETL), die zur Lösung medizinischer Probleme benötigt werden. Außerdem werden Sie Daten aus verschiedenen Quellen harmonisieren und integrierte Datendateien für die Analyse vorbereiten.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie einem Analyseteam beschreiben, wie die Risikostratifizierung Patienten mit bestimmten Bedürfnissen oder Problemen kategorisieren kann. Sie werden die Bedeutung der Schritte bei der Durchführung der Risikostratifizierung auflisten und erklären. Sie werden einige analytische Konzepte wie z.B. Grouper auf große Stichproben von Medicare-Daten anwenden und die Datenwörterbücher und Codebücher verwenden, um zu demonstrieren, warum es so wichtig ist, die Quelle und den Zweck der Daten zu verstehen. Sie werden artikulieren, was mit der allgemeinen Phase gemeint ist - "Der Kontext ist wichtig, wenn Sie Daten aus dem Gesundheitswesen analysieren und interpretieren." Sie werden auch spezifische Fragen und Ideen vermitteln, die Ihnen und anderen in Ihrem Analyseteam helfen werden, die Bedeutung Ihrer Daten zu verstehen.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Gesundheitsinformatik interessieren
Johns Hopkins University
Stanford University
University of Glasgow
Howard University
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Geprüft am 5. Jan. 2020
Geprüft am 25. Juni 2020
Geprüft am 17. Jan. 2020
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