{"id":476,"date":"2022-08-29T22:34:37","date_gmt":"2022-08-30T03:34:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/un-nuevo-estandar-para-informar-la-investigacion-de-prediccion-de-epidemias\/"},"modified":"2022-08-29T22:34:37","modified_gmt":"2022-08-30T03:34:37","slug":"un-nuevo-estandar-para-informar-la-investigacion-de-prediccion-de-epidemias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/un-nuevo-estandar-para-informar-la-investigacion-de-prediccion-de-epidemias\/","title":{"rendered":"Un nuevo est\u00e1ndar para informar la investigaci\u00f3n de predicci\u00f3n de epidemias"},"content":{"rendered":"<p>la m\u00e1scara de la medicina. Cr\u00e9dito: nastya_gepp, Pixabay, CCO (creativecommons.org\/publicdomain\/zero\/1.0\/) <\/p>\n<p>Un panel internacional ha dise\u00f1ado nuevas pautas para estandarizar la forma en que los cient\u00edficos informan sobre investigaciones que implican pron\u00f3sticos y predicciones sobre c\u00f3mo se desarrollan las epidemias de enfermedades infecciosas. Simon Pollett del Instituto de Investigaci\u00f3n del Ej\u00e9rcito 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. <\/p>\n<p>Al informar los resultados de ciertos tipos de investigaci\u00f3n m\u00e9dica, como ensayos cl\u00ednicos o revisiones sistem\u00e1ticas de estudios anteriores, los investigadores siguen listas de verificaci\u00f3n estandarizadas dise\u00f1adas espec\u00edficamente 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 investigaci\u00f3n sea m\u00e1s f\u00e1cil de entender, aplicar o reproducir.<\/p>\n<p>Sin embargo, hasta ahora, no exist\u00edan pautas est\u00e1ndar para informar sobre pron\u00f3sticos epid\u00e9micos e investigaciones de predicci\u00f3n, a pesar del gran impacto de COVID-19 y otras enfermedades para las que las predicciones epid\u00e9micas pueden tener implicaciones significativas para la salud p\u00fablica.<\/p>\n<p>Para satisfacer esta necesidad, un comit\u00e9 directivo de seis personas reuni\u00f3 a varias docenas de panelistas de todo el mundo que realizan investigaciones de predicci\u00f3n epid\u00e9mica o aplican predicciones para formulaci\u00f3n de pol\u00edticas de salud p\u00fablica y otros usos. Los panelistas se involucraron en un proceso Delphi, en el que participaron en varias rondas de evaluaci\u00f3n, eliminaci\u00f3n y adici\u00f3n de elementos propuestos al conjunto final de pautas, que denominan EPIFORGE.<\/p>\n<p>La lista de verificaci\u00f3n de EPIFORGE describe 19 elementos recomendados que deben incluir los manuscritos que informan predicciones epid\u00e9micas. 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 p\u00fablica de cualquier c\u00f3digo de computadora utilizado para generar predicciones.<\/p>\n<p>Los panelistas esperan que EPIFORGE establezca nuevos est\u00e1ndares para informar la investigaci\u00f3n de predicci\u00f3n de epidemias, mejorando as\u00ed la calidad y el impacto de tales informes. Tambi\u00e9n invitan a otros investigadores, formuladores de pol\u00edticas, revisores de revistas m\u00e9dicas y otras partes interesadas a recibir comentarios sobre las pautas de EPIFORGE.<\/p>\n<p>\u00abEl modelado de enfermedades infecciosas est\u00e1 ayudando a guiar la respuesta a la pandemia\u00bb, agrega la coautora Caitlin Rivers. \u00abEn este momento, no existen est\u00e1ndares claros sobre c\u00f3mo se informan los resultados de los modelos. Reunimos a los l\u00edderes de nuestro campo para definir los est\u00e1ndares de informes para que los modelos est\u00e9n mejor posicionados para informar a la salud p\u00fablica\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Mejor informe de estudios sobre inteligencia artificial <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Pollett S, Johansson MA, Reich NG, Brett-Major D, Del Valle SY, Venkatramanan S, et al. (2021) Elementos de informe recomendados para la investigaci\u00f3n de pron\u00f3sticos y predicciones de epidemias: las directrices EPIFORGE 2020. PLoS Med 18(10): e1003793. doi.org\/10.1371\/journal.pmed.1003793 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> PLoS Medicine <\/p>\n<p> Proporcionado por Public Library of Science <strong>Cita<\/strong>: Un nuevo est\u00e1ndar para informar investigaciones sobre predicci\u00f3n 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>la m\u00e1scara de la medicina. 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