Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n
Las estad\u00edsticas basadas en los llamados \u00abgrandes datos\u00bb pueden no ser siempre tan confiables como podr\u00edamos esperar, seg\u00fan un estudio publicado en el International Journal of Healthcare Technology and Management. La investigaci\u00f3n analiz\u00f3 un subconjunto manejable de informaci\u00f3n din\u00e1mica con marca de tiempo de Internet pertinente a las infecciones por COVID-19. El autor del estudio, Kenneth David Strang, de W3-Research en Saint Thomas, en las Islas V\u00edrgenes de EE. UU., escribe que los resultados fueron \u00absorprendentes\u00bb y revelaron algunas limitaciones de las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas convencionales. El trabajo de Strang sugiere que el uso de herramientas de an\u00e1lisis general para big data de atenci\u00f3n m\u00e9dica puede no ser confiable. <\/p>\n
Strang se\u00f1ala que, si bien el estudio es pertinente para nuestra comprensi\u00f3n y enfoque de los macrodatos en la actual pandemia de COVID-19, tiene implicaciones m\u00e1s amplias sobre c\u00f3mo se analizan los macrodatos mediante herramientas estad\u00edsticas y si es necesario un cambio de paradigma. en nuestro enfoque y las ideas aparentemente contradictorias de que los datos masivos se pueden manejar de la misma manera que cualquier otro dato cient\u00edfico o si dicha evidencia cient\u00edfica justifica un enfoque completamente diferente simplemente en virtud de la escala de esa evidencia que se manifiesta en los datos masivos.<\/p>\n
\u00abSin duda, se necesitar\u00e1 m\u00e1s investigaci\u00f3n para verificar estos problemas de confiabilidad con los grandes datos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, ya que aqu\u00ed solo se us\u00f3 el estudio de caso de coronavirus\u00bb, dice Strang. Se\u00f1ala que la naturaleza de los grandes datos y el acceso de un investigador a repositorios tan vastos y el poder de procesamiento necesario para analizarlos pueden ofrecer limitaciones inherentes y la cantidad de informaci\u00f3n y conocimientos nuevos que se pueden extraer f\u00e1cilmente. Adem\u00e1s, es dif\u00edcil realizar verificaciones para demostrar que cualquier an\u00e1lisis de este tipo es v\u00e1lido simplemente debido a la escala de los datos y esas limitaciones. Strang ofrece un enfoque hipot\u00e9tico que podr\u00eda permitir dicha validaci\u00f3n mediante el uso de un conjunto de datos de control para un experimento dado que no es en s\u00ed mismo \u00abgrandes datos\u00bb.<\/p>\n
Es casi un aparte de los hallazgos del estudio con respecto a nuestro enfoque de grandes datos que Strang pudo demostrar que hab\u00eda algunas \u00abrelaciones potenciales fascinantes entre la propiedad de propiedades extranjeras en Australia cerca de las dos ciudades m\u00e1s grandes, con v\u00ednculos a China y, por lo tanto, vulnerabilidades potenciales a futuros brotes pand\u00e9micos\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Brote de meningitis declarado en la universidad de Canad\u00e1 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Kenneth David Strang, Limitaciones de an\u00e1lisis generales con big data de atenci\u00f3n m\u00e9dica de coronavirus, International Journal of Healthcare Technology and Management (2021). DOI: 10.1504\/IJHTM.2021.119163 Proporcionado por Inderscience Cita<\/strong>: Las estad\u00edsticas de atenci\u00f3n m\u00e9dica basadas en \u00abgrandes datos\u00bb pueden no siempre ser confiables (2 de diciembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com \/news\/2021-12-healthcare-statistics-based-big-reliable.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":" Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain Las estad\u00edsticas basadas en los llamados \u00abgrandes datos\u00bb pueden no ser siempre tan confiables como podr\u00edamos esperar, seg\u00fan un estudio publicado en el International Journal of Healthcare Technology and Management. La investigaci\u00f3n analiz\u00f3 un subconjunto manejable de informaci\u00f3n din\u00e1mica con marca de tiempo de Internet pertinente a las infecciones por COVID-19. … Continuar leyendo \u00abLas estad\u00edsticas de atenci\u00f3n m\u00e9dica basadas en \u00abgrandes datos\u00bb pueden no ser siempre confiables\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-5420","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5420","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5420"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5420\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5420"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5420"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5420"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}