Principios FAIR de gestión de datos de investigación en ciencias de la salud

RESUMEN

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.

ABSTRACT

Introduction: Open data for the validation and generalization of research results as well as the recycling of datasets is a felt need in healthcare. Objective: to describe the FAIR principles for research data management. Method: A search in the Scopus, SciELO, Redalyc and PubMed/MedLine databases for gathering information was carried out applying a formula with the combined use of terms and Boolean operators. The terms "Open data", "research data", and "FAIR" were used. Development Open data mean a breakthrough in information sciences, and even in health field has made progress in the last decade. It is not enough just to produce and share data, they must comply a set of principles for digitalizing, reproducing and recycling. FAIR data seek to achieve findable, accessible, interoperable and reusable datasets, as well as the elimination of cultural, socioeconomic and technical barriers. The FAIR principles application in health sciences allows a better use of resources avoiding the replication of research with negative results, granting the reuse of data and the generalization of results by combining them. Conclusions: The FAIR principles seek to strengthen open science, eliminate barriers, for developing infrastructures, protocols and data policies. The application in health sciences is of great value, as constitute a powerful tool for improving research and care practices.

RESUMO

Introdução: Dados abertos para validação e generalização de resultados de pesquisas, bem como a reciclagem de conjuntos de dados, constituem uma necessidade sentida na assistência médica. Objetivo: Descrever os princípios FAIR de gerenciamento de dados de pesquisa. Método: Foi realizada busca de informações nas bases de dados Scopus, SciELO, Redalyc e PubMed/MedLine por meio de uma fórmula com o uso combinado de termos e operadores booleanos. Foram utilizados os termos "Open data", "research data", "FAIR". Desenvolvimento Os dados abertos representam um avanço nas ciências da informação, e na área da saúde tiveram avanços na última década. Não basta apenas produzir e partilhar dados, estes devem obedecer a um conjunto de princípios para a sua digitalização, reprodutibilidade e reciclagem. As FAIR buscam obter conjuntos de dados localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis, bem como a remoção de barreiras culturais, socioeconômicas e técnicas. Sua aplicação nas ciências da saúde permite um melhor aproveitamento dos recursos ao evitar a replicação de pesquisas com resultados negativos, possibilita o reaproveitamento de dados e a generalização dos resultados por meio de sua combinação. Conclusões: Os princípios FAIR buscam fortalecer a ciência aberta, eliminar barreiras, desenvolver infraestruturas, protocolos e políticas de dados. Sua aplicação nas ciências da saúde é de grande valia, pois constitui uma poderosa ferramenta para aprimorar as práticas de pesquisa e assistência.