Accuracy of the nursing diagnosis of ineffective airway clearance in intensive care unit patients / Acurácia do diagnóstico de enfermagem desobstrução ineficaz de vias aéreas em pacientes de unidade de terapia intensiva / Precisión del diagnóstico de enfermería de limpieza ineficaz de las vías aéreas en pacientes de unidades de cuidados intensivos

ABSTRACT Objectives: to analyze the accuracy of the clinical indicators of ineffective airway clearance in adult intensive care unit patients. Methods: diagnostic accuracy study, performed in the intensive care unit of a university hospital in northeastern Brazil. The sample consisted of 104 patients hospitalized between June and October 2019. Results: the prevalence of ineffective airway clearance was 36.54%. The indicators with high specificity included absence of cough (0.8326), orthopnea (0.6817), adventitious breath sounds (0.8175), and diminished breath sounds (0.8326). The clinical indicators with high sensitivity and specificity were alteration in respiratory rate (0.9999) and alteration in respiratory pattern (0.9999). Conclusions: six clinical indicators provided an accurate identification of ineffective airway clearance. The clinical indicators alteration in respiratory rate and alteration in respiratory pattern were the most accurate for critical adult patients. The findings of this study contribute to accurate diagnostic inferences and to prevention of respiratory complications in these patients.

RESUMO Objetivos: analisar a acurácia dos indicadores clínicos de desobstrução ineficaz de vias aéreas em pacientes de unidade de terapia intensiva adulto. Métodos: estudo de acurácia diagnóstica em unidade de terapia intensiva de um hospital universitário do nordeste do Brasil. Amostra de 104 pacientes internados entre junho e outubro de 2019. Resultados: a prevalência de desobstrução ineficaz de vias aéreas foi de 36,54%. Os indicadores com alta especificidade foram ausência de tosse (0,8326), ortopneia (0,6817), sons respiratórios adventícios (0,8175) e sons respiratórios diminuídos (0,8326). Os indicadores clínicos com alta sensibilidade e especificidade foram alteração na frequência respiratória (0,9999) e alteração no padrão respiratório (0,9999). Conclusões: seis indicadores clínicos forneceram identificação precisa da desobstrução ineficaz de vias aéreas. Os indicadores clínicos alteração na frequência respiratória e alteração no padrão respiratório foram os mais precisos para pacientes críticos. Os achados contribuem para inferências diagnósticas precisas e para prevenção de complicações respiratórias nesses pacientes.

RESUMEN Objetivos: analizar la precisión de indicadores clínicos de limpieza ineficaz de las vías aéreas en pacientes de unidades de cuidados intensivos adulto. Métodos: estudio de precisión diagnóstica en unidad de cuidados intensivos de hospital universitario en noreste brasileño. Muestra de 104 pacientes hospitalizados entre junio y octubre de 2019. Resultados: prevalencia de limpieza ineficaz de las vías aéreas del 36,54%. Indicadores con alta especificidad; ausencia de tos (0,8326), ortopnea (0,6817), ruidos respiratorios adventicios (0,8175) y ruidos respiratorios disminuidos (0,8326). Indicadores clínicos con alta sensibilidad y especificidad; cambio en la frecuencia respiratoria (0,9999) y cambio en el patrón de respiración (0,9999). Conclusiones: seis indicadores clínicos proporcionaron identificación precisa de la limpieza ineficaz de las vías aéreas; cambio en la frecuencia respiratoria y cambio en el patrón de respiración fueron los más precisos para pacientes críticos. Nuestros hallazgos contribuyen a inferencias diagnósticas precisas y la prevención de complicaciones respiratorias en estos pacientes.

The FAIRness of data management plans: an assessment of some European DMPs / FAIRness dos planos de gestão de dados: uma avaliação de alguns PGDs Europeus / FAIRness de los planes de gestión de datos: una evaluación de algunos PGDs Europeos

The FAIR principles have become a data management instrument for the academic and scientific community, since they provide a set of guiding principles to bring findability, accessibility, interoperability and reusability to data and metadata stewardship. Since their official publication in 2016 by Scientific Data ­ Nature, these principles have received worldwide recognition and have been quickly endorsed and adopted as a cornerstone of data stewardship and research policy. However, when put into practice, they occasionally result in organisational, legal and technological challenges that can lead to doubts and uncertainty as to whether the effort of implementing them is worthwhile. Soon after their publication, the European Commission and other funding agencies started to require that project proposals include a Data Management Plan (DMP) based on the FAIR principles. This paper reports on the adherence of DMPs to the FAIR principles, critically evaluating ten European DMP templates. We observed that the current FAIRness of most of these DMPs is only partly satisfactory, in that they address data best practices, findability, accessibility and sometimes preservation, but pay much less attention to metadata and interoperability.

Os princípios FAIR tornaram-se um instrumento de gestão de dados para a comunidade acadêmica e científica, uma vez que fornecem um conjunto de princípios orientadores que facilitam a localização, acessibilidade, interoperabilidade e reutilização de dados e metadados. Desde sua publicação oficial em 2016 pela Scientific Data - Nature, esses princípios receberam reconhecimento mundial e foram rapidamente endossados e adotados como pilares da gestão de dados e das políticas de pesquisa. No entanto, quando postos em prática, apresentam ocasionalmente desafios organizacionais, jurídicos e tecnológicos que podem levar a dúvidas e incertezas quanto ao esforço em implementá-los. Logo após sua publicação, a Comissão Europeia e outras agências de financiamento começaram a exigir nas suas propostas de projetos um Plano de Gestão de Dados (PGD) com base nos princípios da FAIR. Este artigo relata a aderência dos PGDs aos princípios FAIR, avaliando criticamente dez modelos europeus de PGD. Observamos que o nível de FAIRness da maioria dos PGDs analisados ainda é parcialmente satisfatório, uma vez que abordam as melhores práticas de dados, localização, acessibilidade e, às vezes, preservação, mas dão pouca atenção aos metadados e a interoperabilidade.

Los principios FAIR se han convertido en una herramienta de gestión de datos para la comunidad académica y científica, ya que proporcionan un conjunto de principios rectores que facilitan la localización, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización de la gestión de datos y metadatos. Desde su publicación oficial en 2016 por Scientific Data - Nature, estos principios han recibido reconocimiento mundial y fueron rápidamente respaldados y adoptados como pilares de la política de investigación y gestión de datos. Sin embargo, cuando se ponen en práctica, ocasionalmente presentan desafíos organizativos, legales y tecnológicos que pueden generar dudas e incertidumbres sobre el esfuerzo para implementarlos. Poco después de su publicación, la Comisión Europea y otras agencias de financiación comenzaron a exigir en sus propuestas de proyectos un Plan de Gestión de Datos (PGD) basado en los principios de FAIR. Este artículo informa sobre la adherencia de los PGD a los principios FAIR, evaluando críticamente diez modelos europeos de PGD. Observamos que el nivel de FAIRness de la mayoría de los PGD analizados sigue siendo parcialmente insatisfactorio, ya que abordan las mejores prácticas de datos, ubicación, accesibilidad y, a veces, preservación, pero prestan poca atención a los metadatos y la interoperabilidad.

An application of an EHR based on conceptual modeling to integrate clinical and genomic data and guide therapeutic strategy / Una aplicación de una Historia Clínica Electrónica (HCE) basado en modelos conceptuales para integrar datos clínicos y genómicos y orientar la estrategia

Actualmente, la gestión de datos en el departamento de oncología es compleja y requiere sistemas de información avanzados para procesar datos donde la información "ómica" debe integrarse junto con los datos clínicos del paciente para mejorar el análisis de datos y el proceso de toma de decisiones. Este trabajo de investigación presenta una experiencia práctica en este contexto. Se ha diseñado un Modelo Conceptual (MC) para desarrollar un Sistema de Información (SI) con el fin de gestionar datos clínicos, patológicos y moleculares de manera integral en el departamento de oncología de dos hospitales principales en Paraguay. Además, se han propuesto arquetipos basados en modelos para especificar la estrategia de interacción del usuario. El MC y los arquetipos asociados son la base para desarrollar un SI clínico con el fin de cargar -primero- y gestionar -segundo- todos los datos clínicos que requiere el dominio, mostrando cuán factible es el enfoque en la práctica y cuánto se mejora la gestión de datos. En este trabajo, queremos reforzar con esta experiencia real, cómo el uso correcto de un MC junto con los arquetipos ayuda a diseñar, desarrollar y administrar mejores sistemas de información, enfatizando la relevancia del dominio clínico seleccionado.

Currently, data management in oncology department is complex and requires advanced Information Systems (ISs) to process data where "omic" information should be integrated together with patient's clinical data to improve data analysis and decision-making process. This research paper reports a practical experience in this context. A Conceptual Model (CM) has been designed to develop an Information System (IS) in order to manage clinical, pathological, and molecular data in a holistic way at the oncology department of two main Hospitals in Paraguay. Additionally, model-based archetypes have been proposed to specify the selected user interaction strategy. The CM and its associated archetypes are the basis to develop a clinical IS in order to load -firstly- and manage -secondly- all the clinical data that the domain requires, showing how feasible the approach is in practice, and how much the corresponding clinical data management is improved. In this work, we want to reinforce with this real experience how using a CM along with archetypes correctly helps to design, develop and manage better information systems, emphasizing the relevance of the selected clinical domain

Una Aplicación de una Historia Clínica Electrónica (HCE) Basado en Modelos Conceptuales para Integrar Datos Clínicos y Genómicos y Orientar la Estrategia Terapéutica

Actualmente, la gestión de datos en el departamento de oncología es compleja y requiere sistemas de información avanzados para procesar datos donde la información "ómica" debe integrarse junto con los datos clínicos del paciente para mejorar el análisis de datos y el proceso de toma de decisiones. Este trabajo de investigación presenta una experiencia práctica en este contexto. Se ha diseñado un Modelo Conceptual (MC) para desarrollar un Sistema de Información (SI) con el fin de gestionar datos clínicos, patológicos y moleculares de manera integral en el departamento de oncología de dos hospitales principales en Paraguay. Además, se han propuesto arquetipos basados en modelos para especificar la estrategia de interacción del usuario. El MC y los arquetipos asociados son la base para desarrollar un SI clínico con el fin de cargar -primero- y gestionar -segundo- todos los datos clínicos que requiere el dominio, mostrando cuán factible es el enfoque en la práctica y cuánto se mejora la gestión de datos. En este trabajo, queremos reforzar con esta experiencia real, cómo el uso correcto de un MC junto con los arquetipos ayuda a diseñar, desarrollar y administrar mejores sistemas de información, enfatizando la relevancia del dominio clínico seleccionado.

Currently, data management in oncology department is complex and requires advanced Information Systems (ISs) to process data where "omic" information should be integrated together with patient's clinical data to improve data analysis and decision-making process. This research paper reports a practical experience in this context. A Conceptual Model (CM) has been designed to develop an Information System (IS) in order to manage clinical, pathological, and molecular data in a holistic way at the oncology department of two main Hospitals in Paraguay. Additionally, model-based archetypes have been proposed to specify the selected user interaction strategy. The CM and its associated archetypes are the basis to develop a clinical IS in order to load -firstly- and manage -secondly- all the clinical data that the domain requires, showing how feasible the approach is in practice, and how much the corresponding clinical data management is improved. In this work, we want to reinforce with this real experience how using a CM along with archetypes correctly helps to design, develop and manage better information systems, emphasizing the relevance of the selected clinical domain.

La gestión de los datos, un proceso esencial para el desarrollo del Biobanco / Data management, an essential process for the development of Biobanks

El proceso de recolección de material biológico humano, necesita cada vez más la organización de la información para la gestión de las muestras y la integración de los datos relacionados con el participante o donante, provenientes de diferentes fuentes. Con el avance de la computación, esto permitirá identificar posibles interacciones sociodemográficas, genéticas, ambientales, entre otras con determinada enfermedad. Las estructuras de datos, los sistemas de codificación y los sistemas de metadatos, se han convertido en un desafío para la organización de los biobancos. La gestión, integración, seguridad, privacidad y análisis de los datos, son retos importantes para los investigadores y la informática. La normalización de los datos, la armonización e interoperabilidad de sistemas informáticos de biobancos permitirán el óptimo uso del material biológico, convirtiéndose en no solo un gran recurso para estudios epidemiológicos y clínicos a gran escala, sino también en bases para nuevas pruebas de diagnóstico e intervenciones terapéuticas personalizadas.

The collection, processing and storage of biological samples need a system for not only organizing and managing the patient samples but also integrating data records from different sources related to these patients. Along with computer advancement, these integration processes will allow to identify possible relationships between sociodemographic, genetic and environmental factors with specific diseases. Therefore, data structures, coding and metadata systems, have become essential elements for controlling biobanks. In fact, management, integration, security, privacy and data analysis are current challenges for scientists and computer administrators. The standardization of data, harmonization and interoperability of biobank computer systems will help to have an optimum use of biological material. As a result, these advances will turn into a great resource for large-scale epidemiological and clinical studies as well as the basis for new diagnostic tests and personalized therapies.