{"id":39354,"date":"2023-06-27T09:08:45","date_gmt":"2023-06-27T15:08:45","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=39354"},"modified":"2025-10-19T22:35:14","modified_gmt":"2025-10-20T04:35:14","slug":"estudio-utiliza-aprendizaje-automatico-y-big-data-para-explorar-el-uso-de-anticonceptivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/estudio-utiliza-aprendizaje-automatico-y-big-data-para-explorar-el-uso-de-anticonceptivos\/","title":{"rendered":"Estudio utiliza aprendizaje autom\u00e1tico y big data para explorar el uso de anticonceptivos"},"content":{"rendered":"
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Fuentes de big data como plataformas de internet y t\u00e9cnicas como el aprendizaje autom\u00e1tico son utilizadas para diversas \u00e1reas de investigaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Las ciencias sociales y la gran cantidad de datos disponibles en internet, son una herramienta fundamental para los investigadores de salud p\u00fablica. Aprovechando el uso de herramientas como m\u00e9todos de big data son importantes para realizar investigaciones que utilizan grandes cantidades de datos. Por ejemplo, datos de redes sociales o de b\u00fasquedas en internet, pueden utilizarse para encontrar tendencias sobre datos relevantes para la salud p\u00fablica.<\/p>

Un estudio reciente realiz\u00f3 una revisi\u00f3n de alcance de literatura revisada por pares, utilizando big data para explorar el uso de anticonceptivos para prevenir embarazos. Este estudio analiz\u00f3 31 art\u00edculos el primero publicado en 1971 y 19 publicados despu\u00e9s de 2016. Algunos de los criterios de selecci\u00f3n para analizar los art\u00edculos fue el uso de fuentes de big data o m\u00e9todos anal\u00edticos tradicionales.<\/p>

En primer lugar, los autores definen el big data en dos dimensiones, m\u00e9todos y fuentes. Por ello incluyeron estudios que utilizan big data como redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural (PLN), aprendizaje autom\u00e1tico supervisado, aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado, entre otras; y adem\u00e1s se incluyeron estudios que se basan en fuentes de big data de redes sociales como Twitter, Facebook, YouTube, o de b\u00fasquedas de internet como Google Trends.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El objetivo de esta revisi\u00f3n de alcance fue \u201cdeterminar la amplitud, profundidad y calidad de la literatura en la intersecci\u00f3n de los m\u00e9todos y\/o fuentes de big data y el uso de anticonceptivos para prevenir el embarazo\u201d, seg\u00fan detallan los autores. Para ello emplearon una r\u00fabrica estandarizada desarrollada por ellos mismos para evaluar la calidad (Metrics of Reliability and Quality o MARQ) e identificar las lagunas que plantean oportunidades para futuras investigaciones sobre estos m\u00e9todos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Luego de una revisi\u00f3n exhaustiva, en la cual se descartaron miles de estudio, los autores encontraron que el uso de big data se ha vuelto m\u00e1s com\u00fan en la literatura cient\u00edfica para explorar el uso de anticonceptivos. El auge del internet ha permitido explorar el uso de anticonceptivos y la informaci\u00f3n disponible en l\u00ednea trav\u00e9s de redes sociales ha logrado la creaci\u00f3n de nuevos conocimientos sobre la predicci\u00f3n del uso de m\u00e9todos para prevenir el embarazo.<\/p>

\u201cEn general, los art\u00edculos fueron de calidad moderada a alta, con las principales debilidades identificadas en sus discusiones de las limitaciones espec\u00edficamente discutiendo los escollos del uso de grandes fuentes de datos que no son representativas de la poblaci\u00f3n (por ejemplo, Twitter, b\u00fasquedas en Google, registros m\u00e9dicos)\u201d, explican los autores.<\/p>

Adem\u00e1s, en la literatura emergente que utiliza big data, los autores detallan que existe la oportunidad para que los autores reconozcan las limitaciones de utilizar este tipo de m\u00e9todos. \u201cS\u00f3lo el 29% (N = 9) de los art\u00edculos predijeron el uso de anticonceptivos, lo que indica oportunidades para la aplicaci\u00f3n futura de fuentes y m\u00e9todos de big data para entender por qu\u00e9 m\u00e1s de un tercio de las mujeres con una necesidad insatisfecha de anticoncepci\u00f3n en un pa\u00eds de ingresos bajos y medios han interrumpido un m\u00e9todo anticonceptivo moderno previamente\u201d, explica el estudio.<\/p>

Los autores concluyen que es necesario discutir los beneficios y las limitaciones del uso de fuentes de big data, y utilizar la comparaci\u00f3n de resultados entre fuentes de datos y m\u00e9todos m\u00e1s tradicionales para mostrar el beneficio de uno sobre el otro. El uso de big data es \u00fatil para la investigaci\u00f3n en salud p\u00fablica, especialmente con la cantidad de datos disponibles actualmente, es posible realizar estudios sobre casi cualquier problem\u00e1tica de salud p\u00fablica y as\u00ed generar estrategias importantes que logren un beneficio real.<\/p>

Check the full study at the following link:<\/p>

https:\/\/academic.oup.com\/oodh\/article\/doi\/10.1093\/oodh\/oqad002\/7049408?searchresult=1<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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OUP<\/strong><\/p>

https:\/\/academic.oup.com\/oodh\/article\/doi\/10.1093\/oodh\/oqad002\/7049408?searchresult=1<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Fuentes de big data como plataformas de internet y t\u00e9cnicas como el aprendizaje autom\u00e1tico son utilizadas para diversas \u00e1reas de investigaci\u00f3n cient\u00edfica. Las ciencias sociales y la gran cantidad de datos disponibles en internet, son una herramienta fundamental para los investigadores de salud p\u00fablica. Aprovechando el uso de herramientas como m\u00e9todos de big data son importantes para realizar investigaciones que utilizan grandes cantidades de datos. Por ejemplo, datos de redes sociales o de b\u00fasquedas en internet, pueden utilizarse para encontrar tendencias sobre datos relevantes para la salud p\u00fablica. Un estudio reciente realiz\u00f3 una revisi\u00f3n de alcance de literatura revisada por pares, utilizando big data para explorar el uso de anticonceptivos para prevenir embarazos. Este estudio analiz\u00f3 31 art\u00edculos el primero publicado en 1971 y 19 publicados despu\u00e9s de 2016. Algunos de los criterios de selecci\u00f3n para analizar los art\u00edculos fue el uso de fuentes de big data o m\u00e9todos anal\u00edticos tradicionales. En primer lugar, los autores definen el big data en dos dimensiones, m\u00e9todos y fuentes. Por ello incluyeron estudios que utilizan big data como redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural (PLN), aprendizaje autom\u00e1tico supervisado, aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado, entre otras; y adem\u00e1s se incluyeron estudios que se basan en fuentes de big data de redes sociales como Twitter, Facebook, YouTube, o de b\u00fasquedas de internet como Google Trends. El objetivo de esta revisi\u00f3n de alcance fue \u201cdeterminar la amplitud, profundidad y calidad de la literatura en la intersecci\u00f3n de los m\u00e9todos y\/o fuentes de big data y el uso de anticonceptivos para prevenir el embarazo\u201d, seg\u00fan detallan los autores. Para ello emplearon una r\u00fabrica estandarizada desarrollada por ellos mismos para evaluar la calidad (Metrics of Reliability and Quality o MARQ) e identificar las lagunas que plantean oportunidades para futuras investigaciones sobre estos m\u00e9todos. Luego de una revisi\u00f3n exhaustiva, en la cual se descartaron miles de estudio, los autores encontraron que el uso de big data se ha vuelto m\u00e1s com\u00fan en la literatura cient\u00edfica para explorar el uso de anticonceptivos. El auge del internet ha permitido explorar el uso de anticonceptivos y la informaci\u00f3n disponible en l\u00ednea trav\u00e9s de redes sociales ha logrado la creaci\u00f3n de nuevos conocimientos sobre la predicci\u00f3n del uso de m\u00e9todos para prevenir el embarazo. \u201cEn general, los art\u00edculos fueron de calidad moderada a alta, con las principales debilidades identificadas en sus discusiones de las limitaciones espec\u00edficamente discutiendo los escollos del uso de grandes fuentes de datos que no son representativas de la poblaci\u00f3n (por ejemplo, Twitter, b\u00fasquedas en Google, registros m\u00e9dicos)\u201d, explican los autores. Adem\u00e1s, en la literatura emergente que utiliza big data, los autores detallan que existe la oportunidad para que los autores reconozcan las limitaciones de utilizar este tipo de m\u00e9todos. \u201cS\u00f3lo el 29% (N = 9) de los art\u00edculos predijeron el uso de anticonceptivos, lo que indica oportunidades para la aplicaci\u00f3n futura de fuentes y m\u00e9todos de big data para entender por qu\u00e9 m\u00e1s de un tercio de las mujeres con una necesidad insatisfecha de anticoncepci\u00f3n en un pa\u00eds de ingresos bajos y medios han interrumpido un m\u00e9todo anticonceptivo moderno previamente\u201d, explica el estudio. Los autores concluyen que es necesario discutir los beneficios y las limitaciones del uso de fuentes de big data, y utilizar la comparaci\u00f3n de resultados entre fuentes de datos y m\u00e9todos m\u00e1s tradicionales para mostrar el beneficio de uno sobre el otro. El uso de big data es \u00fatil para la investigaci\u00f3n en salud p\u00fablica, especialmente con la cantidad de datos disponibles actualmente, es posible realizar estudios sobre casi cualquier problem\u00e1tica de salud p\u00fablica y as\u00ed generar estrategias importantes que logren un beneficio real. Consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/academic.oup.com\/oodh\/article\/doi\/10.1093\/oodh\/oqad002\/7049408?searchresult=1 BIBLIOGRAF\u00cdA OUP https:\/\/academic.oup.com\/oodh\/article\/doi\/10.1093\/oodh\/oqad002\/7049408?searchresult=1<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":39356,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-39354","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39354","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39354"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39354\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/39356"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39354"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39354"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39354"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}