Nueva interfaz de PubMed Mobile: más amigable con el usuario

25 09 2018

Si ingresas a PubMed desde tu celular notarás que se activa la interfaz “PubMed Mobile”, aunque, en algunos equipos móviles no ocurre, puedes acceder dando clic directamente en PubMed Mobile en PubMed Tools.

Interfaz previa

Si al ingresar aún aparece la interfaz previa puedes darle clic en la parte superior para acceder a una nueva interfaz más amigable con el usuario: “Please try the new PubMed mobile website” .

Esta actualización mejoró la presentación de las opciones de filtros (disponibilidad del texto, tipo de publicación y fecha de publicación) y se observa directamentelas dos opciones de presentación del orden de los resultados: Best match y Most recient.  Esta nueva versión incluye un fragmento del abstract para cada citación con los términos de búsqueda resaltados en negrillas (solo para citaciones con abstract disponible) y presentación gráfica del número de resultados en el tiempo.

 

 





Epidemiología digital: una tendencia emergente.

12 09 2018

Debo reconocer que el nombre del artículo me pareció muy atractivo!!

Salathé M. Digital epidemiology: what is it, and where is it going? Life Sci
Soc Policy. 2018 Jan 4;14(1):1. doi: 10.1186/s40504-017-0065-7.

Estaba familiarizada con algunos “apellidos” epidemiológicos como clínica, comunitaria, genética, social, ambiental, molecular, pero poco con el novedoso “digital”. Se refiere al uso de datos digitales con fines epidemiológicos sin que tales datos hayan sido generados con ese fin. El autor reflexiona sobre los numerosos datos que hacen parte del sistema de información de una institución que ofrece servicios de salud y que habitualmente se utilizan en estudios epidemiológicos y, de los datos obtenidos en redes sociales o en motores búsqueda.  Ilustra el ejemplo de “Google Flu Trends”, aunque ya no está vigente, quizás por la sobrestimación de sus predicciones, continua disponible para su consulta histórica.

Otro componente del apellido digital, el uso de la inteligencia artificial (Deep learning – machine learning) con fines epidemiológicos. Es necesario para ello la posibilidad de acceder a grandes bases de datos con información clínica de calidad  para crear herramientas con fines predictivos, de tamización entre otros.  Esta aplicación en el campo epidemiológico es un reto y se enfrenta al cada vez más frecuente problema de la seguridad y custodia de la información.