Principios FAIR de gestión de datos de investigación en ciencias de la salud
Authors/Creators
- 1. Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas, Pinar del Río, Cuba.
- 2. Universidad de Ciencias Médicas de Pinar del Río. Facultad de Ciencias Médicas "Dr. Ernesto Che Guevara de la Serna". Pinar del Río, Cuba.
- 3. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina.
Description
Introducción: los datos abiertos para la validación y generalización de los resultados de investigación, así como el reciclaje de sets de datos constituye una sentida necesidad en la asistencia médica. Objetivo: describir los principios FAIR de gestión de datos de investigación. Método: se realizó una búsqueda de información en las bases de datos Scopus, SciELO, Redalyc y PubMed/MedLine mediante una fórmula con el uso combinado de términos y operadores booleanos. Se emplearon los términos “Datos abiertos”, “datos de investigación”, “FAIR”. Desarrollo: los datos abiertos representan un avance en las ciencias de la información, y en el campo de la salud han alcanzado progresos en la última década. No basta solo con producir y compartir datos, estos deben cumplir un conjunto de principios para su digitalización, reproducibilidad y reciclaje. Los FAIR buscan lograr sets de datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables, así como la eliminación de barreras culturales, socioeconómicas y técnicas. Su aplicación en las ciencias de la salud permite un mejor uso de los recursos al evitar la replicación de investigaciones con resultados negativos, concede la reutilización de datos y la generalización de resultados mediante la combinación de los mismos. Conclusiones: los principios FAIR buscan fortalecer la ciencia abierta, eliminar barreras, desarrollar infraestructuras, protocolos y políticas de datos. Su aplicación en las ciencias de la salud es de gran valor, por constituir una poderosa herramienta para mejorar las prácticas investigativas y asistenciales.
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