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Data Reporting and Recording01:24

Data Reporting and Recording

5.5K
Reporting and recording are crucial in data documentation. The timely, thorough, and accurate documentation of facts is essential when recording patient data. Failure to record findings during an assessment or interpretation of a problem will result in loss of information and make the patient document unreliable. The reader is left with general impressions if the information is not specific. A recording is documenting data of the individual's health information in a traceable, secure, and...
5.5K
How Data are Classified: Categorical Data01:11

How Data are Classified: Categorical Data

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A variable, usually notated by capital letters such as X and Y, is a characteristic or measurement that can be determined for each member of a population. Data are the actual values of variables. They may be numbers, or they may be words. Datum is a single value.
Data are classified based on whether they are measurable or not. Categorical data cannot be measured; instead, it can be divided into categories. For example, if Y denotes a person's party affiliation, some examples of Y include...
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How Data are Classified: Numerical Data00:59

How Data are Classified: Numerical Data

38.4K
Data that are countable or measurable in specific units are called numerical or quantitative data. Quantitative data are always numbers. Quantitative data are the result of counting or measuring the attributes of a population. Amount of money, pulse rate, weight, number of people living in a town, and number of students who opt for statistics are examples of quantitative data.
Quantitative data may be either discrete or continuous. All quantitative data that take on only specific numerical...
38.4K
Data Validation01:15

Data Validation

2.2K
Method validation is a crucial process in analytical chemistry designed to confirm that a given method consistently produces reliable and high-quality results. This process is essential when a method is applied to different sample matrices or when procedural modifications are made, ensuring that the results meet acceptable standards across various applications.
Key parameters for method validation include:
2.2K
Data Validation01:03

Data Validation

6.9K
Data validation is an essential part of a comprehensive assessment. Validation is confirming or verifying and opening the door to gathering more assessment data as it clarifies vague or unclear data. The process of checking and verifying the collected information is called data validation. The primary purpose of data validation is to ensure data is as free from error, bias, and misinterpretation as possible.
Nursing assessment guides are generally based on holistic models rather than medical...
6.9K
Data Collection II01:29

Data Collection II

10.2K
The nursing history captures and records the patient's health status, so that a care plan evolves to meet the patient's individual needs. The nursing health history is a part of the initial assessment. A comprehensive history covers all health dimensions and plays a significant role in the assessment process. A comprehensive history includes the patient's biographical information, reasons for seeking health care, expectations, present and past health history, medications, and...
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Manifiesto de datos biomédicos: Un mapeo de documentación de datos liviano para aumentar la transparencia de AI / ML.

Daniel Bottomly1, Christopher G Suciu1,2, Benjamin Cordier1

  • 1Knight Cancer Institute, Oregon Health & Science University, Portland, OR, USA.

Scientific data
|February 11, 2026
PubMed
Resumen

La documentación de datos de aprendizaje automático biomédico (ML) necesita mejoras. Desarrollamos el Manifiesto de Datos Biomédicos, una plantilla modular, para reducir la carga del generador y mejorar la transparencia de las aplicaciones de ML.

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Área de la Ciencia:

  • Informática biomédica La informática biomédica es un campo de la informática biomédica.
  • Aprendizaje automático Aprendizaje automático.
  • Ciencia de datos Ciencia de datos.

Sus antecedentes:

  • Los modelos biomédicos de aprendizaje automático (ML) requieren una robusta documentación de conjuntos de datos para la toma de decisiones clínicas.
  • Los métodos actuales de documentación son onerosos y confunden la rendición de cuentas de datos / modelos, especialmente para conjuntos de datos que no son ML.
  • La equidad en los algoritmos de aprendizaje automático depende de la conciencia del usuario de los problemas de datos como la procedencia y la calidad.

Objetivo del estudio:

  • Para abordar las lagunas en las prácticas actuales de documentación de datos de ML.
  • Desarrollar un marco práctico de documentación para conjuntos de datos biomédicos.
  • Mejorar la transparencia y la mitigación de sesgos en las aplicaciones de ML.

Principales métodos:

  • Campos de documentación de consenso derivados mediante el mapeo de elementos en cuatro plantillas clave.
  • Las partes interesadas biomédicas encuestadas (clínicos, científicos de banco, administradores de datos, computacionalistas) sobre la importancia del campo.
  • Desarrolló el Manifiesto de Datos Biomédicos, una plantilla modular con presentación de campo específica de la persona.

Principales resultados:

  • Se identificaron diferencias de priorización dependientes del rol entre las partes interesadas biomédicas.
  • El Manifiesto de Datos Biomédicos reduce la carga del generador al ofrecer información personalizada.
  • Asegura que los usuarios finales reciban información de datos relevante para el rol para una mejor aplicación de ML.

Conclusiones:

  • El Manifiesto de Datos Biomédicos mejora la transparencia de los conjuntos de datos en repositorios públicos/controlados.
  • Mejora la mitigación de sesgo en las aplicaciones de aprendizaje automático a través de una mejor comprensión de los datos.
  • Facilita el intercambio responsable de datos y su utilización en la investigación biomédica.