Наука о реальных данных для фармацевтических исследований

Фармацевтическая промышленность претерпевает массивные изменения, поскольку данные клинических испытаний все чаще дополняются данными из обычной клинической практики. Понимание того, как анализировать эти данные из реального мира (RWD), теперь является важным навыком для современных аналитиков данных о здоровье. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам ознакомиться с основными методологиями, структурами данных и рамками соответствия, необходимыми для преобразования необработанных клинических записей в реальные доказательства (RWE). Вы узнаете, как разрабатывать обсервационные исследования, обрабатывать отсутствующую клиническую информацию и согласовывать свои выводы со стандартами принятия решений в области здравоохранения. Что вы узнаете: Понимание основных различий между данными клинических испытаний и данным реального мира (RWD); Сопоставление необработанных клинической документации со стандартизированными моделями данных о здоровье, такими как OMOP Common Data Model; Анализ регистров пациентов, электронных медицинских карт и баз данных страховых требований; Применение статистических методов для контроля путаницы Ориентироваться в правилах конфиденциальности данных и этических соображениях при работе с чувствительными данными о здоровье; Интерпретировать доказательства из реального мира для поддержки разработки лекарств и принятия регулятивных решений. Курс начинается с основных определений баз данных здравоохранения и терминологии RWD, а затем переходит к практическим методологиям очистки данных, определения когорт и статистического анализа. Вы пройдете через реальные тематические исследования и концептуальные упражнения, предназначенные для моделирования ежедневного рабочего процесса фармацевтического ученого. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, аналитиков здравоохранения и фармацевтических специалистов, которые хотят перейти в роли доказательств в реальном мире, без предварительных клинических исследований. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал реальных данных о здоровье и продвинуть свою карьеру в фармацевтическом исследовании.