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Disciplina IV · Marco Analítico INSECAB

Ciencia Reproducible

Que tu análisis aguante cualquier auditoría, año tras año. La reproducibilidad no es un paso final: es parte del flujo de trabajo desde el primer día. En el INSECAB se enseña como una competencia profesional básica, no como una opción avanzada.

La crisis de reproducibilidad en biomedicina

La dificultad para reproducir resultados publicados es un problema reconocido en biomedicina. Diversos estudios han documentado tasas de reproducción bajas, especialmente en investigación preclínica.

Las causas son múltiples: desde la falta de documentación del proceso analítico hasta la ausencia de código compartido y protocolos detallados.

Un análisis bien documentado y auditable llega a la revisión por pares en condiciones mucho mejores — y sobrevive cuando cambia el equipo.

Todos los proyectos de el INSECAB se desarrollan bajo estos estándares. Los alumnos aprenden reproducibilidad aplicando las mismas prácticas metodológicas que el equipo usa en sus proyectos — sin acceder, por confidencialidad, a los datos reales de nuestros socios.

El stack tecnológico INSECAB

Lenguaje
R (tidyverse, tidymodels)Python (scikit-learn, pandas)
Estándares
STROBE · CONSORT · PRISMAICH E9 · FAIR data

Herramientas y prácticas


01

Buenas prácticas de reproducibilidad con R y Python

Aplicación de principios de ciencia reproducible con R y Python: documentación del código, organización de proyectos, control de paquetes y generación de informes reproducibles.

02

Auditoría metodológica y data integrity

Revisión sistemática del pipeline analítico para detectar errores, inconsistencias y desviaciones respecto al protocolo registrado. Alineado con estándares ICH E9 y buenas prácticas de investigación clínica.

Formación INSECAB

Aprende ciencia reproducible
con casos reales.

La formación traslada la experiencia, la metodología y los criterios del equipo — trabajados sobre casos análogos y datos públicos para preservar la confidencialidad de los proyectos en curso.

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