Princípios de Dados de Saúde

Código:

PDCDS19_03

Sigla:

DATA

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Informática

Ocorrência: 2022/2023 - 1T

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde
Curso/CE Responsável:	Programa Doutoral em Ciência de Dados de Saúde

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
PDCDS	18	Plano de Estudos em vigor	1	-	3	14	81

Língua de trabalho

Português e inglês

Objetivos

Esta unidade curricular pretende dotar os alunos dos conhecimentos, aptidões e comportamentos que lhes permitam compreender os processos de recolha, organização e gestão de dados em saúde, e em particular os potenciais problemas de qualidade de dados.

Resultados de aprendizagem e competências

Especificamente, pretende-se que os estudantes sejam capazes de:
- Procurar e compreender potenciais problemas de qualidade de dados no contexto dos sistemas de informação em saúde;
- Identificar e classificar problemas de qualidade de dados segundo várias dimensões, em em grandes volumes de dados;
- Perceber os processos de codificação e de auditoria na manutenção da qualidade da informação biomédica;
- Acesso e reutilização de registos clínicos para fins de investigação.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Natureza dos dados, volume de dados (big data), governo de dados;
Qualidade de dados: exemplos, identificação de potenciais problemas, abordagens;
Preparação de dados;
Análise exploratória de dados;
Auditoria e qualidade da codificação clínica;
Acesso e reutilização de dados clínicos para fins de investigação.

Software: R

Bibliografia Obrigatória

MIT Critical Data; Secondary Analysis of Electronic Health Records, Springer, Cham, 2016. ISBN: 978-3-319-43742-2

Bibliografia Complementar

Cruz-Correia RJ, Rodrigues PP, Freitas A, Almeida FC, Chen R, Altamiro C-P.; Chapter: Data Quality and Integration Issues in Electronic Health Records, In: Hristidis V, editor. Information Discovery on Electronic Health Records: Chapman and Hall; p. 55-95., 2009

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas e teórico-práticas com apresentação e discussão de temas (com exemplos de aplicação em saúde), exercícios em grupo e individuais.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	25,00
Trabalho escrito	75,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	2,00
Estudo autónomo	25,00
Frequência das aulas	14,00
Trabalho de investigação	40,00
Total:	81,00

Obtenção de frequência

Nota mínima de 50% no trabalho de grupo.

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação por trabalho de grupo (75%) e exame final (25%).