University of California, Davis
Solutions analytiques à des problèmes de santé courants
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Solutions analytiques à des problèmes de santé courants

Brian Paciotti

Instructeur : Brian Paciotti

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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous expliquerez pourquoi il peut être bénéfique de comparer les prestataires de soins de santé en termes de qualité et quels types de mesures et de mécanismes de reporting peuvent favoriser l'amélioration de la qualité. Vous reconnaîtrez l'importance de rendre les comparaisons de qualité plus équitables grâce à l'ajustement des risques et serez en mesure de défendre cette méthodologie auprès des prestataires de soins en précisant l'importance des variables d'ajustement cliniques et non cliniques, ainsi que l'importance de données de haute qualité. Vous distinguerez les étapes conceptuelles importantes de l'ajustement des risques et serez capable d'exprimer la gravité des erreurs médicales dans le système de santé américain et de communiquer aux parties prenantes que des mesures de performance fiables et des interventions associées sont disponibles pour aider à résoudre cet énorme problème. Vous distinguerez les traits qui permettent de classer les personnes dans le petit groupe des super-utilisateurs et résumerez la manière dont cette population peut être identifiée et évaluée. Vous informerez les responsables des soins de santé sur les différences entre la fraude dans les soins de santé et les autres types de fraude en illustrant les différents stratagèmes utilisés par les fraudeurs pour s'approprier les ressources. Vous discuterez des méthodes analytiques qui peuvent être appliquées aux systèmes de données sur les soins de santé afin d'identifier les stratagèmes de fraude potentiels.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir3 sujets de discussion

Dans ce module, vous définirez les algorithmes d'identification clinique, identifierez comment les données sont transformées par les règles des algorithmes et expliquerez pourquoi certains types de données sont plus ou moins fiables que d'autres lors de la construction des algorithmes. Vous passerez également en revue certaines mesures de qualité approuvées par le NQF et couramment utilisées par les organismes de soins de santé. Vous discuterez de la manière dont les groupeurs peuvent vous aider à analyser un large échantillon de demandes de remboursement ou de données cliniques. Vous accéderez à des groupeurs open source en ligne et préparerez un plan d'analyse pour faire correspondre les codes à des catégories de diagnostics et de procédures plus générales et utilisables. Vous préparerez également un plan d'analyse pour faire correspondre les codes à des catégories analytiques plus générales et utilisables, ainsi qu'une déclaration de valeur pour divers groupeurs commerciaux afin d'informer les équipes analytiques des avantages qu'elles peuvent tirer de ces outils commerciaux par rapport aux coûts de licence et de mise en œuvre.

Inclus

7 vidéos1 devoir1 sujet de discussion

Dans ce module, vous décrirez les processus logiques utilisés par les programmeurs de bases de données et de statistiques pour extraire, transformer et charger (ETL) les données dans les structures de données nécessaires à la résolution des problèmes médicaux. Vous harmoniserez également les données provenant de sources multiples et préparerez des fichiers de données intégrés pour l'analyse.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 sujet de discussion

Dans ce module, vous décrirez à une équipe analytique comment la stratification des risques permet de classer les patients susceptibles d'avoir des besoins ou des problèmes spécifiques. Vous énumérerez et expliquerez la signification des étapes de la stratification des risques. Vous appliquerez certains concepts analytiques, tels que les groupeurs, à de grands échantillons de données de l'assurance maladie, et vous utiliserez les dictionnaires de données et les livres de codes pour démontrer pourquoi il est si important de comprendre la source et l'objectif des données. Vous expliquerez ce que signifie la phase générale : "Le contexte est important lors de l'analyse et de l'interprétation des données sur les soins de santé" Vous communiquerez également des questions et des idées spécifiques qui vous aideront, vous et les autres membres de votre équipe d'analyse, à comprendre la signification de vos données.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion

Instructeur

Brian Paciotti
University of California, Davis
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Révisé le 25 juin 2020

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Révisé le 17 janv. 2020

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5

Révisé le 5 janv. 2020

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