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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce cours vise à enseigner les concepts de modèles de données cliniques et de modèles de données communs. À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure d'interpréter et d'évaluer les modèles de données à l'aide de diagrammes entité-relation (ERD), de différencier les modèles de données et d'expliquer comment chacun d'entre eux est utilisé pour soutenir les soins cliniques et la science des données, et de créer des instructions SQL dans Google BigQuery pour interroger le modèle de données cliniques MIMIC3 et le modèle de données commun OMOP.
Cette semaine décrit les modèles de données cliniques et explique la nécessité et l'utilisation de modèles de données communs dans les réseaux de données nationaux et internationaux. Nous aborderons également les caractéristiques des diagrammes entité-relation (ERD) pour décrire les principales caractéristiques techniques des modèles de données.
Inclus
9 vidéos5 lectures1 devoir
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9 vidéos•Total 54 minutes
Bienvenue aux modèles de données cliniques et aux évaluations de la qualité des données•2 minutes
Entrepôts de données pour la recherche clinique•9 minutes
Diagrammes de relations entre entités (ERD)•4 minutes
Modèles de données cliniques•4 minutes
Pourquoi des modèles de données communs ?•10 minutes
Une visite rapide d'un modèle de données commun : i2b2•7 minutes
Une visite rapide d'un modèle de données commun : OMOP•6 minutes
Une visite rapide d'un modèle de données commun : Sentinelle•6 minutes
Une visite rapide d'un modèle de données commun : PCORNet•6 minutes
5 lectures•Total 150 minutes
Obtenez de l'aide et rencontrez d'autres apprenants dans ce cours. Rejoignez vos forums de discussion !•5 minutes
Introduction à la spécialisation Instructeurs•5 minutes
Politiques des cours•5 minutes
Accès aux données des cours et à la plateforme technologique•15 minutes
Lectures et supports de cours pour le module 1•120 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Modèles de données cliniques et modèles de données communs•30 minutes
Outils : Interroger les modèles de données cliniques
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Nous approfondissons les caractéristiques techniques des modèles de données cliniques en utilisant MIMIC3 comme exemple et nous recherchons des modèles de données communs en utilisant OMOP comme exemple.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
6 vidéos•Total 59 minutes
Une plongée en profondeur dans le modèle de données MIMIC-III•5 minutes
Interroger MIMIC-III•10 minutes
Une plongée en profondeur dans le modèle de données OMOP•14 minutes
Interroger OMOP•12 minutes
Comparaison des modèles de données MIMIC et OMOP•11 minutes
L'écosystème communautaire de l'OHDSI•7 minutes
1 lecture•Total 90 minutes
Lectures et supports de cours pour le module 2•90 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Outils : Interroger les modèles de données cliniques•30 minutes
Techniques : Extraction-Transformation-Chargement et Cartographie terminologique
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Ce module enseigne aux apprenants les processus et les défis liés à l'extraction, la transformation et le chargement des données (ETL) avec des exemples concrets de cartographie des données et de la terminologie.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
6 vidéos•Total 53 minutes
La tâche ETL•7 minutes
Cartographie structurelle ou terminologique•6 minutes
Profilage des données avec White Rabbit•10 minutes
Cartographie des données avec l'outil Rabbit in a Hat•9 minutes
Cartographie terminologique•11 minutes
Exemple de correspondance entre un patient MIMIC et une personne OMOP•9 minutes
1 lecture•Total 120 minutes
Lectures et supports de cours pour le module 3•120 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Techniques : Extraction-Transformation-Chargement et Cartographie terminologique•30 minutes
Techniques : Évaluations de la qualité des données
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
Nous explorons les dimensions de la qualité des données en examinant ses défis, les mesures de la qualité des données utilisées pour la mesurer et les règles de qualité des données pour évaluer l'acceptabilité de leur utilisation.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
5 vidéos•Total 52 minutes
Dimensions de la qualité des données / aptitude à l'emploi•7 minutes
Profilage des données pour l'évaluation de la qualité des données•10 minutes
Évaluation de la qualité des données à l'aide de SQL•13 minutes
Règles Callahan et Khare•9 minutes
Achille et talon d'Achille de l'OHDSI•13 minutes
1 lecture•Total 90 minutes
Lectures et supports de cours pour le module 4•90 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Techniques : Évaluations de la qualité des données•30 minutes
Application pratique : Créer un processus ETL pour transformer une table MIMIC-III en OMOP
Module 5•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous rassemblez tout ce que vous avez appris pour réaliser un exercice pratique dans le monde réel en utilisant des méthodes ETL pour convertir les données MIMIC3 dans le modèle de données commun OMOP.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Afficher les informations sur le contenu du module
6 vidéos•Total 43 minutes
Examen du processus ETL•6 minutes
Exemple : Transformer un patient MIMIC en personne OMOP Etapes 1 et 2•5 minutes
Exemple : Transformer un patient MIMIC en personne OMOP Étape3•10 minutes
Exemple : Transformer un patient MIMIC en personne OMOP Étape 4•8 minutes
Exemple : Transformer un patient MIMIC en personne OMOP Étapes 5 et 6•11 minutes
Exemple : Transformer un patient MIMIC en personne OMOP Étape 7•4 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Bienvenue aux applications pratiques !•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 210 minutes
Projet d'application pratique : Créer un processus ETL pour transformer une table MIMIC-III en OMOP•210 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.2
66 avis
5 stars
54,54 %
4 stars
25,75 %
3 stars
10,60 %
2 stars
4,54 %
1 star
4,54 %
Affichage de 3 sur 66
J
JJ
5·
Révisé le 13 sept. 2019
Good instructor who took time to explain and walked through each steps of the ETL process. Highly recommended.
F
FG
4·
Révisé le 12 déc. 2019
An excellent course that provides great guidelines for clinical data models. There are plenty of exercises to cement each block of learning material.
M
MK
5·
Révisé le 4 nov. 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!!
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