Dieser Kurs zielt darauf ab, die Konzepte klinischer Datenmodelle und gängiger Datenmodelle zu vermitteln. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Datenmodelldesigns mithilfe von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) zu interpretieren und zu bewerten, zwischen Datenmodellen zu unterscheiden und darzulegen, wie diese zur Unterstützung der klinischen Versorgung und der Datenwissenschaft eingesetzt werden, und SQL-Anweisungen in Google BigQuery zu erstellen, um das klinische Datenmodell MIMIC3 und das gemeinsame Datenmodell OMOP abzufragen.
Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität
Klinische Datenmodelle und Bewertungen der Datenqualität
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Laura K. Wiley, PhD
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In dieser Woche werden klinische Datenmodelle beschrieben und der Bedarf an und die Verwendung von gemeinsamen Datenmodellen in nationalen und internationalen Datennetzen erläutert. Wir werden auch die Merkmale von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) behandeln, um die wichtigsten technischen Merkmale von Datenmodellen zu beschreiben.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren1 Quiz
Wir tauchen tief in die technischen Merkmale von klinischen Datenmodellen am Beispiel von MIMIC3 ein und untersuchen gängige Datenmodelle am Beispiel von OMOP.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Quiz
In diesem Modul lernen Sie die Prozesse und Herausforderungen beim Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten anhand von praktischen Beispielen aus der Daten- und Terminologiezuordnung kennen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Quiz
Wir untersuchen die Dimensionen der Datenqualität, indem wir ihre Herausforderungen, die zu ihrer Messung verwendeten Datenqualitätsmessungen und die Regeln für die Datenqualität zur Beurteilung ihrer Verwendbarkeit untersuchen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre1 Quiz
In diesem Modul sammeln Sie alles, was Sie gelernt haben, um eine praktische Übung mit ETL-Methoden zur Konvertierung von MIMIC3-Daten in das gemeinsame OMOP-Datenmodell durchzuführen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 peer review
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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University of Michigan
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Felipe M.
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Geprüft am 13. Sep. 2019
MK
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Geprüft am 4. Nov. 2019
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Geprüft am 12. Dez. 2019
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