University of Minnesota
Introduction to Social Determinants of Health

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University of Minnesota

Introduction to Social Determinants of Health

Daniel J. Pesut, Ph.D., RN, FAAN
Karen A. Monsen, PhD, RN, FAMIA, FNAP, FAAN

Dozenten: Daniel J. Pesut, Ph.D., RN, FAAN

Bei Coursera Plus enthalten

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4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 19 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Health Informatics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Health Equity
  • Kategorie: Data Visualization

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Social Determinants of Health: Data to Action
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

The purpose of this module is to provide an introduction to the social determinants of health in the context of this specialization. In lesson one, we will define the social determinants of health, explore how our understanding of social determinants has changed over time, and analyze the impact health inequity has on society. We will also consider the variety of transformational ideas that can be used to address health inequities. In lesson two, we will review different ways of knowing and how community knowledge can be augmented with data to influence policy. We will also evaluate defining characteristics of data, as we assess how data, analysis and partnership can be leveraged to create power for transformative change.

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4 Videos10 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema8 Plug-ins

The purpose of this module is to provide a foundation of theoretical knowledge to support systems thinking and knowledge management principles applied to determinants of health. Systems thinking involves making distinctions, understanding systems, relationships, points of view and perspective taking. In lesson one, we will learn about the DSRP theory in regard to developing a systems thinking mindset. In lesson two, we introduce the Data to Action Hourglass model as a conceptual framework and a way to think about the different logical levels and relationships between and among determinants of health.

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2 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema3 Plug-ins

The purpose of this module is to introduce the concept of collective impact as a model and method for designing data driven collective impact initiatives. The principles and phases of collective impact are described and explained. Collective impact thinking requires a shift in mind that requires attention to systems thinking. Using a collective impact mindset supports and encourages collaboration and team science and the use of standardized data sets to understand and support knowledge work and translation with community and population data sets. Example case studies illustrate the power and potential of collective impact efforts to create transformational changes to support desired health care futures.

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1 Video6 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

In this module we will define minority stress theory as it relates to the social determinants of health. In lesson one, we will define minority stress, and examine how systemic discrimination contributes to minority stress. We will also look at how minority stress can lead to health disparities. In lesson two, we will discuss the effects of structural inequalities on both advantage and disadvantaged groups. We will also explore the personal, interpersonal and social effects of minority stress. Finally, we will evaluate the personal and social resources available to counteract minority stress, as well as the ways in which data can be used to enact transformative changes.

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2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema3 Plug-ins

This module will focus on analyzing, displaying and interpreting social determinants of health data, with a particular focus on identifying social determinants of health in large datasets. Lesson one will provide an overview of frequency analyses and bar chart visualizations. In lesson two, we will learn how to use the R environment in Coursera. Lesson three will introduce us to the datasets, NHANES and Omaha System, which we will use throughout the Data Application modules in this specialization. In lesson four, we will learn how to conduct frequency analyses and create bar charts in R. Using the NHANES dataset, we will obtain the frequencies of income, education, family savings, depression and insurance by race. Using the Omaha System dataset, we will obtain the frequencies of common social determinants by both race and ethnicity. Finally, we will discuss how to interpret the results of our analysis as we visualize our findings using bar plots.

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4 Videos6 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor4 Plug-ins

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.9 (8 Bewertungen)
Daniel J. Pesut, Ph.D., RN, FAAN
University of Minnesota
7 Kurse6.506 Lernende
Karen A. Monsen, PhD, RN, FAMIA, FNAP, FAAN
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9 Kurse45.899 Lernende

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