In diesem Kurs erfahren Sie, wie Real World Data/Evidence für die pharmazeutische Forschung und Entwicklung genutzt werden können und wie sie das Evidenzpaket für die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen ergänzen. Wenn Sie daran interessiert sind, Datenwissenschaft in der pharmazeutischen Forschung anzuwenden, indem Sie Daten nutzen, die im Rahmen der klinischen Routine gesammelt wurden, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Der Kurs wird Ihnen helfen zu beschreiben, was es bedeutet, ein Real World Data Scientist in der pharmazeutischen Industrie zu sein. Sie werden die Besonderheiten der Datenquellen entdecken und lernen, wie man qualitativ hochwertige Nachweise generiert und wie diese Nachweise von den Beteiligten für die Entscheidungsfindung genutzt werden. Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie einen Hintergrund in Data Analytics, Statistik oder anderen technischen Bereichen haben. Es werden keine Erfahrungen in der pharmazeutischen Industrie erwartet. Wir danken Hannah Furby und Matt Secrest für ihr inspirierendes Material.
Datenwissenschaft mit realen Daten in der Pharmaindustrie
Dozenten: Adriana Reyes
2.659 bereits angemeldet
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erklären Sie, wie reale Daten/Beweise in den Prozess der Arzneimittelentwicklung passen
Beschreiben Sie die drei wichtigsten Arten von Bias, die bei Beobachtungsstudien auftreten können
Anwendung grundlegender Techniken der Ereigniszeitanalyse wie Kaplan-Meier-Diagramme und Cox-Modelle auf synthetische Daten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Epidemiologie
- Kategorie: Klinische Studien
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Elektronische Krankenakte
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Gesundheitspolitik
- Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
- Kategorie: Datenqualität
- Kategorie: Medikamentenentwicklung
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Klinische Forschung
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul stellen wir kurz die Phasen der Arzneimittelentwicklung und den Prozess der Evidenzgenerierung vor, um Behandlungen für Patienten bereitzustellen. Anschließend wird veranschaulicht, wie Daten/Evidenz aus der realen Welt in die Arzneimittelentwicklung einfließen.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul erkunden wir die Grenzen von realen Daten. Wir erörtern verschiedene Quellen für reale Daten und erläutern ihre Stärken und Schwächen. Anschließend erstellen wir klarere Definitionen der Arten von Bias, die bei der Untersuchung von Realweltdaten auftreten können.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In diesem Modul untersuchen wir Studiendesigns für Beobachtungsdaten und Methoden zur Kontrolle von Bias (systematischen Fehlern). Wir erwähnen auch konkrete Beispiele aus der pharmazeutischen Forschung.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden wir unsere eigene Studie mit synthetischen Daten entwerfen und durchführen, um die in den Modulen 1-3 erlernten Konzepte zu erforschen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore
In diesem Modul betrachten wir die Sichtweise von zwei wichtigen Interessengruppen: Regler und Kostenträger. Wir sehen, wie sie zu Daten/Evidenz aus der realen Welt und deren Akzeptanz stehen. Wir erforschen auch spezifische Anwendungsfälle, wie Evidenz aus der realen Welt in der Praxis verwendet wurde.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
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Status: Vorschau
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of California, Davis
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Colorado System
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Häufig gestellte Fragen
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