Salud y Fármacos is an international non-profit organization that promotes access and the appropriate use of pharmaceuticals among the Spanish-speaking population.
Salud y Fármacos is an international non-profit organization that promotes access and the appropriate use of pharmaceuticals among the Spanish-speaking population.
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.