Desarrollo de una herramienta para la autoevaluación de datos de investigación según los estándares FAIR en entorno universitario

Abstract

La baja reproducibilidad de los estudios biomédicos y la necesidad de compartir datos promueven la necesidad de establecer un marco estandarizado de técnicas estadísticas y diseño de estudios, que sirva además para minimizar sesgos en la investigación. Con este fin, los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) se han desarrollado para mejorar la interoperabilidad y reutilización de datos, promoviendo prácticas transparentes y éticas. La formación en alfabetización de datos y principios FAIR en estudiantes y profesores universitarios resulta fundamental para asegurar la aplicación de estos principios y prácticas en la investigación biomédica. Con este objetivo, se desarrolló un estudio con 46 estudiantes y profesores de posgrado de la Universidad Europea de Madrid del curso 2022-2023. Los participantes incluidos en el estudio fueron entrenados a distancia en el uso de fuentes de datos FAIR y la implementación en Planes de Gestion de Datos (Data Management Plans). Tras recibir esta formación se aplicó un cuestionario de 11 ítems para evaluar la calidad FAIR de los datos de investigación, mostrando una fuerte consistencia interna. El estudio demostró que integrar los principios FAIR en los planes de estudio es crucial para mejorar la reproducibilidad y la transparencia de la investigación, requisitos fundamentales para el avance científico.