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Herramientas Útiles

Buenas prácticas para la gestión y el intercambio de datos en la investigación biomédica experimental

(Best Practices for Data Management and Sharing in Experimental Biomedical Research)
Teresa Cunha-Oliveira, John P.A. Ioannidis, Paulo J. Oliveira
Physiological Reviews, 7 de marzo de 2024
https://doi.org/10.1152/physrev.00043.2023
Traducido por Salud y Fármacos, publicado en Boletín Fármacos; Ensayos Clínicos 2024; 27 (2)

Tags: integridad de la ciencia, reproducibilidad de los resultados de los ensayos, avance científico, compartir datos de ensayos clínicos, forma de compartir datos de ensayos clínicos, bases de datos, rendimiento de bases de datos

La gestión eficaz de los datos es crucial para la integridad y reproducibilidad científicas, la piedra angular del avance científico. Los datos bien organizados y documentados permiten validar los resultados y construir sobre ellos. La gestión de datos abarca, entre otras, las siguientes actividades: su organización, documentación, almacenamiento, intercambio y preservación. Una gestión sólida de los datos fortalece la credibilidad, fomenta la confianza entre la comunidad científica y beneficia las carreras de los investigadores.

En biomedicina experimental, la gestión integral de datos es vital porque los protocolos son típicamente complejos, los metadatos extensos y las bases de datos son grandes. Los experimentos de bajo rendimiento, en particular, requieren una gestión cuidadosa para abordar las variaciones y errores en los protocolos y la calidad de los datos sin procesar. Las prácticas de investigación transparentes y responsables se basan en la documentación precisa de los procedimientos, la recopilación de datos y los métodos de análisis. Una gestión adecuada de los datos garantiza la preservación y accesibilidad a largo plazo de bases de datos valiosas. Los datos bien gestionados se pueden revisar, lo que contribuye a la acumulación de conocimiento y a posibles nuevos descubrimientos.

La investigación financiada con fondos públicos conlleva más responsabilidades, en materia de transparencia, asignación de recursos y evitar redundancias. Cumplir con las expectativas de las agencias de financiación requiere cada vez metodologías más rigurosas, adherencia a estándares, documentación integral y el intercambio generalizado de datos, códigos y otros recursos auxiliares.

Esta revisión aporta información crítica sobre los datos sin procesar y procesados, metadatos, bases de datos de alto rendimiento versus de bajo rendimiento, el uso de un lenguaje común para la documentación, guías para hacer los experimentos y para informar sobre ellos, sistemas eficientes de gestión de datos, prácticas de intercambio y repositorios relevantes. Presentamos sistemáticamente los recursos disponibles y las mejores prácticas para que investigadores biomédicos experimentales puedan utilizarlas ampliamente.

creado el 13 de Junio de 2024