Digital health research governance: from FAIR to RE-AIM (2024)
- Authors:
- Autor USP: BERNARDI, FILIPE ANDRADE - Interunidades em Bioengenharia
- Unidade: Interunidades em Bioengenharia
- Sigla do Departamento: Programa Interunidades em Bioengenharia: EESC/FMRP/IQSC-USP
- DOI: 10.11606/T.82.2024.tde-05072024-092611
- Subjects: GOVERNANÇA; SAÚDE; DADOS QUALITATIVOS
- Keywords: Saúde digital.
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Esta pesquisa de doutorado tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de governança para dados de pesquisa em saúde digital, visando aprimorar a qualidade dos dados coletados e a tradução dos resultados de pesquisa em um quadro integrado para o planejamento, implementação e avaliação de iniciativas de saúde pública. Utilizando uma abordagem de métodos mistos, a pesquisa combina métodos qualitativos e quantitativos, enquadrando-se como um estudo exploratório e explicativo. Os objetivos específicos incluem propor a adoção de frameworks e ferramentas para promover um modelo de qualidade de dados para pesquisa científica em saúde digital; desenvolver uma ferramenta com diretrizes para coleta, gestão e avaliação de dados; e propor um modelo de pesquisa de implementação baseado em princípios e diretrizes de saúde digital. O trabalho fundamenta-se nos princípios FAIR e no framework RE-AIM, abordando a qualidade de dados e governança na pesquisa em saúde, com foco na tuberculose (TB) e doenças raras (DR) no contexto brasileiro. A pesquisa contribui significativamente para a compreensão de governança de dados digitais na saúde, destacando a importância de práticas padronizadas e esforços colaborativos para aprimorar a qualidade dos dados de pesquisa em saúde no Brasil. Entre os desafios abordados estão a integração de fontes de dados diversas, segurança e manutenção da confidencialidade de dados, ao passo que aprimora resultados de saúde pública através de inovações digitais. O modelo apresentado enfatiza a otimização da qualidade dos dados, sendo fundamental para planejar, executar e avaliar intervenções em saúde. A pesquisa opera sob estruturas computacionais robustas de pesquisa e sistemas de informação em saúde, assegurando a gestão transparente de dados. A natureza interdisciplinar da pesquisa destaca sua força significativa, integrando insights de ciência de dados, saúde pública e política desaúde, oferecendo uma visão holística dos desafios e oportunidades em saúde digital. A partir da criação de um manual unificado de qualidade de implementação, o estudo oferece mecanismos para colaboração em rede, o fortalecimento da gestão de dados robustos e a promoção de uma cultura de práticas compartilhadas essenciais para elevar a qualidade geral dos dados na pesquisa em saúde.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Data da defesa: 19.04.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BERNARDI, Filipe Andrade. Digital health research governance: from FAIR to RE-AIM. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-092611/. Acesso em: 22 jan. 2026. -
APA
Bernardi, F. A. (2024). Digital health research governance: from FAIR to RE-AIM (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-092611/ -
NLM
Bernardi FA. Digital health research governance: from FAIR to RE-AIM [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-092611/ -
Vancouver
Bernardi FA. Digital health research governance: from FAIR to RE-AIM [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-092611/ - Protocolo clínico de avaliação miofuncional orofacial com escores (AMIOFE) com base em tecnologia web (AMIOFEWEB)
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Informações sobre o DOI: 10.11606/T.82.2024.tde-05072024-092611 (Fonte: oaDOI API)
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