Det dataintensive sundhedsvæsen: Visioner, politik og praksis

Kursusindhold

Det danske sundhedsvæsen er et af verdens mest digitaliserede og dataintensiteten har ifølge flere kilder været eksponentielt stigende gennem flere år. Det er en central politisk ambition at lade sundhedsvæsenet og forebyggelsen være datadrevet. Mange taler samtidig om Big Data som en helt ny måde at forstå, evaluere, styre og forudsige både selve sundhedsvæsenet og de sundhedsproblemer, som det står overfor. Også forskningen bliver stadigt mere dataintensiv og det bliver mere og mere nødvendigt at have redskaber til at analysere tilblivelsen af de komplekse datasæt, den trækker på. Næsten ligegyldigt hvilken funktion man får som færdiguddannet folkesundhedskandidat, vil man skulle arbejde med datahåndtering og analyse. Derfor vil dette kursus give et overblik over datainfrastrukturer i det danske sundhedsvæsen og introducere til de mange formål, som data bruges til, hvilke fejlkilder man skal være opmærksom på, samt hvilke love og regler det er særligt vigtigt at kende, når man arbejder med data. Derudover giver kurset en introduktion til grundlæggende spørgsmål om, hvad data og kvantificering er, forskelle og ligheder mellem kvantitative og kvalitative metoder, samt de organisatoriske og politiske kontekster for dataintensivering, som man skal have kendskab til for at blive en refleksiv praktiker eller forsker.

Engelsk titel

The data-intensive healthcare system: visions, politics and practice

Uddannelse

Kandidatuddannelsen i Folkesundhedsvidenskab - valgfag

Åbent for studerende på bacheloruddannelsen i Folkesundhedsvidenskab

Målbeskrivelse

Viden:

  • Redegøre for primære datakilder, dataflow og databrugere i det danske sundhedsvæsen herunder den danske registerstruktur og centrale formål med dataindsamling

  • Redegøre for den politiske styring af og centrale juridiske rammer for brugen af sundhedsdata i Danmark og EU

  • Forklare hvordan fejlkilder i datasæt kan opstå og reflektere over mekanismer involveret deres opkomst

  • Reflektere over de politiske, etiske og organisatoriske mekanismer aspekter af dataintensivering

 

Færdigheder:

 

  • Vurdere fordele og ulemper ved forskellige datakilder til forskellige formål

  • Vurdere hvad man skal vide om et datasæt før man anvender det

  • Fortolke og kritisk vurdere dataanalyser med henblik på mulige fejlkilder

  • Identificere mulige effekter for datavaliditet når data bruges til nye formål

  • Formidle relevansen af at reflektere over den politiske, etiske og organisatoriske kontekst

     

Kompetencer:

  • Beslutte om en given databrug kræver særlige tilladelser

  • Kunne identificere relevante politiske og organisatoriske interesser i en given databrug og deres eventuelle betydning for dataindhold

  • Kunne fravælge brug datakilder når validiteten er for lav eller ukendt

  • Kunne tage ansvar for brugbare dataanalyser og indgå som en refleksiv samarbejdspartner i et dataintensivt sundhedsvæsen

Kurset vil bygge på forelæsninger med gæster, der er eksperter i forskellige typer af databrug, diskussion af pensum, samt konkrete øvelser. Øvelserne vil fx omhandle analyser af datasæt, valg af datatype til forskellige typer af spørgsmål, og analyse af implikationer af at bruge data til bestemte styringsformål. Der vil løbende være mulighed for at fremlægge sine overvejelser ift. kursusopgaven

Undervisningsmaterialet vil bestå af videnskabelige artikler, der beskriver datainfrastrukturer og analyserer databrug. Den videnskabelige litteratur komplementeres med politikker og retningslinjer fra praksis, samt besøg på organisationers hjemmesider og små online-videoer. Der vil også være et mindre selvvalgt pensum.

Gennemførelse af organisationsanalyse 4. sem. vil være en fordel (særligt kursusgangene om sundhedsfremme og Big Data). Kurset bygger også videre på sundhedsvæsenets struktur og funktion (1. sem)., introduktion til epidemiologi (2.sem), sundhedssociologi (4. sem), samt sundhedspolitiske analyser 5. semester. Det er muligt at følge kurset uden at have taget disse fag.

Kurset er åbent for studerende på kandidatuddannelserne i Sundhed og informatik, Cand.scient.san, Humanbiologi og Global Health uden forhåndsgodkendelse.

Mundtlig
Kollektiv
Løbende feedback i undervisningsforløbet
Feedback ved afsluttende eksamen (ud over karakteren)
ECTS
10 ECTS
Prøveform
Skriftlig aflevering
Der afleveres en kursusopgave ved kursets afslutning ud fra et oplæg
Hjælpemidler
Alle hjælpemidler tilladt
Bedømmelsesform
godkendt/ikke godkendt
Censurform
Ingen ekstern censur
Kriterier for bedømmelse

Man vil skulle aflevere en opgave, der på meningsfuld vis inddrager minimum 8 referencer fra pensum samt et selvvalgt pensum. Hvis man vælger at analysere en bog og forholde den til eksempler på data-indsamling og brug præsenteret i undervisningen (der udleveres en liste med de bøger, man kan vælge fra) vil bogen tælle som selvvalgt pensum, mens hvis man vælger at besvare det alternative eksamensspørgsmål, skal man finde mindst yderligere 3 videnskabelige artikler (eller bogkapitler/bøger) for at bestå.

Opgaverne skal derudover demonstrere opfyldelse af fagets mål. Den studerende skal således i opgaven demonstrere følgende viden, færdigheder og kompetencer

 

Viden:

  • Redegøre for relevante datakilder, dataflow og databrugere i det danske sundhedsvæsen i relation til opgavens emne

  • Redegøre for relevante politiske og juridiske initiativer i relation til opgavens emne

  • Forklare hvordan fejlkilder i datasæt kan opstå og reflektere over mekanismer involveret deres opkomst, i det omfang det er relevant for og kan belyse opgavens emne

  • Reflektere over de politiske, etiske og organisatoriske mekanismer aspekter af dataintensivering i relation til opgavens emne

 

Færdigheder:

 

  • Vurdere fordele og ulemper ved forskellige datakilder til forskellige formål i relation til opgavens emne

  • Fortolke og kritisk vurdere dataanalyser med henblik på mulige fejlkilder

  • Identificere mulige effekter for datavaliditet når data bruges til nye formål, i det omfang det er relevant for opgavens genstandsfelt

     

Kompetencer:

  • Kunne identificere relevante politiske og organisatoriske interesser i en given databrug og deres eventuelle betydning for dataindhold, i det omfang det er relevant for opgavens emne

  • Demonstrere evne til at indgå som en refleksiv samarbejdspartner i et dataintensivt sundhedsvæsen

  • Kategori
  • Timer
  • Forelæsninger
  • 15
  • Holdundervisning
  • 15
  • E-læring
  • 5
  • Undervisningsforberedelse
  • 160
  • Eksamen
  • 80
  • Total
  • 275