Attribut:Beschreibung-DE
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Dies ist ein Attribut des Datentyps Text.
L
Die Studierenden können die Grundsätze angemessener Dokumentation und des Gesundheitsdatenmanagements (inkl. der Fähigkeit medizinische Kodierungssysteme aufzubauen) +
Die Studierenden können Klassifikationen, Terminologien und Ontologien im Rahmen der Gesundheitsversorgung +
Die Studierenden können Nomenklaturen, (kontrollierte) Vokabulare, Terminologien, Ontologien und Taxonomien/Klassifikationen im BMHI, z.B. SNOMED CT, LOINC sowie für die Pflege z.B. ICNP, NANDA und NIC und NOC, LEP +
Die Studierenden können die Bedeutung von Begriffsordnungen für die Medizin allgemein +
Die Studierenden können medizinische Klassifikationen und Terminologien und deren Aufbau und Einsatzgebiet +
Die Studierenden können Diagnosen mittels aktueller Version des ICD-GM (Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme, xxRevision German Modification) für den stationären und ambulanten Bereich +
Die Studierenden können die Kodierung von Maßnahmen, Eingriffen und Prozeduren mittels OPS +
Die Studierenden können das DRG-System, die zur Ermittlung einer DRG erforderlichen Informationen und Werkzeuge, sowie die mit dem DRG-System verbundenen Kennzahlen, auch Entgeltsystem und Zusatzerlöse +
Die Studierenden können biomedizinisches und medizintheoretisches Fachwissen +
Grundlagen der menschlichen Funktionsweise und Biowissenschaften exemplarisch (z.B. aus Anatomie, Physiologie, Mikrobiologie, Genomik und klinische Disziplinen wie Innere Medizin, Chirurgie etc.) +
Die Studierenden können Grundlagen von Public Health und Gesundheit (WHO) und deren Bewertung exemplarisch +
Die Studierenden können Grundlagen des Pflegeprozesses, der medizinischen/pflegerischen Entscheidungsfindung und diagnostische und therapeutische Strategien am Beispiel von Use Cases / ausgewählten Krankheitsbildern +
Die Studierenden können die wesentlichen Grundzüge von Aufbau und Organisation der Gesundheitseinrichtungen und des Gesundheitssystems (auch im internationalen Vergleich), sektorenübergreifende Versorgung sowie Shared Care +
Die Studierenden können Gen- und Proteindatenbanken sowie die entsprechenden Suchmethoden +
Die Studierenden können zielführende Abfragen in Gen- und Proteindatenbanken +
Die Studierenden können einfache Skripte für die Datenanalysen von Gen- und Proteindaten (z.B. in R, Python, Matlab) +
Die Studierenden können Datenauswertungen von Gen- und Proteindaten mit den geeigneten statistischen Maßen +
Die Studierenden können die verschiedenen Datentypen in Gen- und Proteindatenbanken und deren Bedeutung für die Wissensgenerierung +
Die Studierenden können Algorithmen zur Suche und Abbildung von Gen- und Proteinsequenzen +
Die Studierenden können Grundlagen zu Sequenzierungsmethoden und vergleichender Genomik +