This course introduces you to how Real World Data/Evidence can be used for pharmaceutical research and development and how it complements the evidence package for healthcare decision-making. If you are interested in applying data science to pharmaceutical research using data collected as part of routine clinical practice, this course is for you.
Data Science with Real World Data in Pharma
Data Science with Real World Data in Pharma
Instructeurs : Adriana Reyes
2āÆ270Ā dĆ©jĆ inscrits
Inclus avec 
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niveau IntermƩdiaire
ExpƩrience recommandƩe
9 heures Ć complĆ©ter
Planning flexible
Apprenez Ć votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explain how real world data/evidence fits into the drug development process
Describe the three major types of bias that can be encountered in observational studies
Apply basic survival analysis techniques such as Kaplan-Meier plots and Cox Models to synthetic data.
CompƩtences que vous acquerrez
- CatƩgorie : R Programming
- CatƩgorie : Predictive Modeling
- CatƩgorie : Clinical Research
- CatƩgorie : Drug Development
- CatƩgorie : Data Quality
- CatƩgorie : Data Science
- CatƩgorie : Statistical Analysis
- CatƩgorie : Healthcare Industry Knowledge
- CatƩgorie : Electronic Medical Record
- CatƩgorie : Data Analysis
- CatƩgorie : Clinical Trials
- CatƩgorie : Statistical Methods
- CatƩgorie : Health Policy
- CatƩgorie : Epidemiology
DĆ©tails Ć connaĆ®tre
Certificat partageable
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Ćvaluations
5 devoirs
EnseignƩ en Anglais
DƩcouvrez comment les employƩs des entreprises prestigieuses maƮtrisent des compƩtences recherchƩes
Il y a 5 modules dans ce cours
In this module we briefly introduce the phases in drug development and the evidence generation process to bring treatments to patients. We then exemplify how real-world data/evidence fits into the drug development.
Inclus
5 vidƩos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
In this module, we explore the limitations of real-world data. We discuss several sources of real-world data and explain their strengths and weaknesses. We then create clearer definitions of the types of bias that can be encountered when exploring real-world data.
Inclus
3 vidƩos1 devoir2 sujets de discussion
In this module we explore study designs for observational data and methods to control for bias (systematic errors). We also mention concrete examples used in pharmaceutical research.
Inclus
3 vidƩos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
In this module we will design and conduct our own study using synthetic data to explore the concepts learned in modules 1-3.
Inclus
5 vidƩos1 devoir1 sujet de discussion3 laboratoires non notƩs
In this module we consider the point of view of two critical stakeholders: regulators and payers. We see their position about real world data/evidence and its acceptance. We also explore specific use cases of how real world evidence has been used in practice.
Inclus
3 vidƩos4 lectures1 devoir2 sujets de discussion
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Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado System
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado System
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