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http://hdl.handle.net/11422/21539
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Campos, Maria Luiza Machado | - |
dc.contributor.author | Santos, Mayara Morais dos | - |
dc.contributor.author | Rodrigues, Marcos Vinicius Machado | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-11T12:15:28Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T03:02:06Z | - |
dc.date.issued | 2023-08-16 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/21539 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Rede VODAN | pt_BR |
dc.subject | VODAN Brazil Implementation Network | pt_BR |
dc.subject | Virus Outbreak Data Network (VODAN) Implementation Network | pt_BR |
dc.title | Aplicação para versionamento de pesquisas clínicas no CRF4FAIR | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0659658820912418 | pt_BR |
dc.contributor.advisorCo1 | Borges, Vânia Jesus de Araújo Soares | - |
dc.contributor.advisorCo1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1299486079970847 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Lopes, Giseli Rabello | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9439416101626260 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Silva, Vivian dos Santos | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/6480849016794725 | pt_BR |
dc.description.resumo | Este trabalho nasce dentre aqueles que surgiram a partir da iniciativa Virus Outbreak Data Network (VODAN) Implementation Network. Essa iniciativa foi estabelecida por organizações internacionais de pesquisa durante o período da pandemia de COVID-19. Ela objetiva o fomento da coleta e tratamento de registros médicos de pacientes infectados com COVID-19 ao redor do mundo e foi criada devido à necessidade de estabelecer uma infraestrutura para suportar a captura e uso de dados, via técnicas de aprendizado de máquina a fim de descobrir padrões significativos em surtos epidêmicos, tanto para a presente situação da epidemia da COVID quanto para futuras epidemias. Nessa proposta, os dados coletados a partir de registros médicos são tratados, anotados com ontologias e publicados em FAIR Data Points, seguindo os princípios FAIR - a saber que os metadados sejam Findable (Encontráveis), Accessible (Acessíveis), Interoperable (Interoperáveis) e Reusable (Reutilizáveis). O fluxo de FAIRificação, até a publicação em FAIR Data Points envolve desde a coleta e tratamento desses dados, até a triplicação e anotação em vocabulários, sendo possível adotar abordagens variadas de implementação e escolha de ferramentas dentro de cada uma das etapas. Nesse sentido, a VODAN tem como objetivo de construção de uma infraestrutura escalável, genérica e distribuída para atender um processo de coleta intensivo de alta heterogeneidade, disponibilizando-os em plataformas que ofereçam dados e metadados interoperáveis e processáveis por agentes de software. No Brasil, essa iniciativa é capitaneada pelo GO FAIR Brasil Saúde que criou o Projeto VODAN BR para a implementação dessa plataforma. Inserido nesse contexto, o presente trabalho contribui ao propor e implementar um sistema de versionamento para permitir que as pesquisas clínicas reflitam as atualizações nas metodologias dos protocolos que as orientam. O chamado módulo de Apoio a Gestão de Pesquisa Clínica, integra o aplicativo CRF4FAIR, que atua como meio de entrada dos dados de pacientes com COVID-19 para alimentar um banco de dados relacional que é de importância central na plataforma VODAN BR. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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