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
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중급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
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제공자:
콜로라도 대학교
The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond.
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 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 12시간
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 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 21시간 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 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 32시간
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 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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 41시간 30분
1개 연습문제
Techniques: Data Quality Assessments30m
검토
CLINICAL DATA MODELS AND DATA QUALITY ASSESSMENTS의 최상위 리뷰
FG 제공2019년 12월 12일
An excellent course that provides great guidelines for clinical data models. There are plenty of exercises to cement each block of learning material.
MK 제공2019년 11월 4일
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 제공2019년 9월 13일
Good instructor who took time to explain and walked through each steps of the ETL process. Highly recommended.
LC 제공2019년 9월 30일
Great course. Would be great if lecture slides can be provided.
자주 묻는 질문
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