la máscara de la medicina. Crédito: nastya_gepp, Pixabay, CCO (creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)
Un panel internacional ha diseñado nuevas pautas para estandarizar la forma en que los científicos informan sobre investigaciones que implican pronósticos y predicciones sobre cómo se desarrollan las epidemias de enfermedades infecciosas. Simon Pollett del Instituto de Investigación del Ejército Walter Reed en Maryland, Estados Unidos, y sus colegas presentan las pautas, denominadas EPIFORGE, en la revista de acceso abierto PLOS Medicine el 19 de octubre.
Al informar los resultados de ciertos tipos de investigación médica, como ensayos clínicos o revisiones sistemáticas de estudios anteriores, los investigadores siguen listas de verificación estandarizadas diseñadas específicamente para manuscritos publicados en esos campos. Se cree que dichas pautas mejoran la calidad y la utilidad de los manuscritos; por ejemplo, haciendo que la investigación sea más fácil de entender, aplicar o reproducir.
Sin embargo, hasta ahora, no existían pautas estándar para informar sobre pronósticos epidémicos e investigaciones de predicción, a pesar del gran impacto de COVID-19 y otras enfermedades para las que las predicciones epidémicas pueden tener implicaciones significativas para la salud pública.
Para satisfacer esta necesidad, un comité directivo de seis personas reunió a varias docenas de panelistas de todo el mundo que realizan investigaciones de predicción epidémica o aplican predicciones para formulación de políticas de salud pública y otros usos. Los panelistas se involucraron en un proceso Delphi, en el que participaron en varias rondas de evaluación, eliminación y adición de elementos propuestos al conjunto final de pautas, que denominan EPIFORGE.
La lista de verificación de EPIFORGE describe 19 elementos recomendados que deben incluir los manuscritos que informan predicciones epidémicas. Por ejemplo, un elemento requiere que los manuscritos describan claramente las fuentes de los datos que subyacen a sus predicciones. Otro elemento exige la disponibilidad pública de cualquier código de computadora utilizado para generar predicciones.
Los panelistas esperan que EPIFORGE establezca nuevos estándares para informar la investigación de predicción de epidemias, mejorando así la calidad y el impacto de tales informes. También invitan a otros investigadores, formuladores de políticas, revisores de revistas médicas y otras partes interesadas a recibir comentarios sobre las pautas de EPIFORGE.
«El modelado de enfermedades infecciosas está ayudando a guiar la respuesta a la pandemia», agrega la coautora Caitlin Rivers. «En este momento, no existen estándares claros sobre cómo se informan los resultados de los modelos. Reunimos a los líderes de nuestro campo para definir los estándares de informes para que los modelos estén mejor posicionados para informar a la salud pública».
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Mejor informe de estudios sobre inteligencia artificial Más información: Pollett S, Johansson MA, Reich NG, Brett-Major D, Del Valle SY, Venkatramanan S, et al. (2021) Elementos de informe recomendados para la investigación de pronósticos y predicciones de epidemias: las directrices EPIFORGE 2020. PLoS Med 18(10): e1003793. doi.org/10.1371/journal.pmed.1003793 Información de la revista: PLoS Medicine
Proporcionado por Public Library of Science Cita: Un nuevo estándar para informar investigaciones sobre predicción de epidemias (2021, 19 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-10-standard-epidemic.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.