This course aims to teach the concepts of clinical data models and common data models. Upon completion of this course, learners will be able to interpret and evaluate data model designs using Entity-Relationship Diagrams (ERDs), differentiate between data models and articulate how each are used to support clinical care and data science, and create SQL statements in Google BigQuery to query the MIMIC3 clinical data model and the OMOP common data model.
Clinical Data Models and Data Quality Assessments
제공자:
Clinical Data Models and Data Quality Assessments
콜로라도 대학교
About this Course
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중급 단계
완료하는 데 약 20시간 필요
권장: 5 weeks of study, 2-4 hours/week
영어
자막: 영어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Introduction: Clinical Data Models and Common Data Models
This week describes clinical data models and explains the need for and use of common data models in national and international data networks. We will also cover the features of Entity-Relationship Diagrams (ERDs) to describe the key technical features of data models.
완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 54분), 4 readings, 1 quiz
9개의 동영상
Clinical Research Data Warehouses9m
Entity Relationship Diagrams (ERDs)4m
Clinical Data Models4m
Why Common Data Models?10m
A Quick Tour of a Common Data Model: i2b26m
A Quick Tour of a Common Data Model: OMOP5m
A Quick Tour of a Common Data Model: Sentinel6m
A Quick Tour of a Common Data Model: PCORNet5m
4개의 읽기 자료
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
Readings and Course Materials for Module 12h
1개 연습문제
Clinical Data Models and Common Data Models30m
완료하는 데 3시간 필요
Tools: Querying Clinical Data Models
We take a deep dive into the technical features of clinical data models using MIMIC3 as our example and research common data models using OMOP as our example.
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 59분), 1 reading, 1 quiz
6개의 동영상
Querying MIMIC-III9m
A Deep Dive into OMOP Data Model13m
Querying OMOP12m
Comparing the MIMIC and OMOP Data Models10m
The OHDSI Community Ecosystem7m
1개의 읽기 자료
Readings and Course Materials for Module 21시 30분
1개 연습문제
Tools: Querying Clinical Data Models30m
완료하는 데 3시간 필요
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping
This module teaches learners about the processes and challenges with extracting, transforming and loading (ETL) data with real-world examples in data and terminology mapping.
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 53분), 1 reading, 1 quiz
6개의 동영상
Structural versus Terminology Mapping6m
Data Profiling with White Rabbit10m
Data Mapping with the Rabbit in a Hat Tool9m
Terminology Mapping10m
Example mapping of MIMIC Patient to OMOP Person8m
1개의 읽기 자료
Readings and Course Materials for Module 32h
1개 연습문제
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping30m
완료하는 데 3시간 필요
Techniques: Data Quality Assessments
We explore the dimensions of data quality by reviewing its challenges, data quality measurements used to measure it, and data quality rules to assess its acceptability for use.
완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 52분), 1 reading, 1 quiz
5개의 동영상
Data profiling for data quality assessment10m
Data quality assessment using SQL13m
Callahan and Khare rules8m
OHDSI Achilles and Achilles Heel12m
1개의 읽기 자료
Readings and Course Materials for Module 41시 30분
1개 연습문제
Techniques: Data Quality Assessments30m
검토
4.3
CLINICAL DATA MODELS AND DATA QUALITY ASSESSMENTS의 최상위 리뷰
MK 제공Jul 21, 2019
Gives a great understanding of ETL and the surrounding concepts from Zero. I personally found that a little boring, but for a total newbie to data and computers this is a perfect course.
FG 제공Dec 12, 2019
An excellent course that provides great guidelines for clinical data models. There are plenty of exercises to cement each block of learning material.
MK 제공Nov 4, 2019
What a great course!! Kudos to the professor for being so detail oriented!! I learned a great deal about the clinical data models from this course!!
VT 제공Sep 13, 2019
Good instructor who took time to explain and walked through each steps of the ETL process. Highly recommended.
콜로라도 대학교 정보
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