Find research datasets worth reusing
Search datasets from major research repositories and use ShareScore to quickly assess how well each record supports discovery, access, and reuse.
4
datasets available to search
ShareScore release 0.9.0
Dataset results
4 results for “sueño”
Project Sueño: Sleep & Understanding Early Nutrition in Obesity
ClinicalTrials.gov study NCT06117631. IPD Sharing: YES. Countries: 1. Publications: 8.
La época del caucho en El sueño del Celta (2010), desde la semiósfera y la intratextualidad
<p>Esta es una ponencia expuesta y subida en formato audiovisual.</p>
AUMENTO DEL RIESGO CARDIOVASCULAR EN PACIENTES CON APNEA OBSTRUCTIVA DEL SUEÑO
<p>En Colombia la prevalencia de los trastornos del sueño, constituyen un problema de salud pública, La apnea obstructiva del sueño (AOS) es causada por el colapso de la vía aérea superior durante la inspiración y se acompaña de esfuerzos de respiración extenuantes. La hipoxemia acompañada de re oxigenación, activa los genes del sistema reducción-oxidación, síntesis de mediadores inflamatorios, vasoconstrictores, produciendo incremento en la actividad simpática y causando estrés oxidativo, aumentando el riesgo cardiovascular</p>
Ingeniería del sueño para la salud en la sociedad: una visión hacia las políticas públicas
<p>El sueño es una función fisiológica fundamental para la salud física y mental. La mala salud del sueño es un factor determinante en múltiples trastornos tales como diabetes, hipertensión, enfermedad cardiovascular, accidente cerebrovascular, obesidad, enfermedad coronaria y mayor mortalidad. Así mismo, las características neurobiológicas del sueño afectan directamente aspectos cognitivos tales como la toma de decisiones, memoria y el desempeño sicomotor (Buysse, 2014). Esto hace que la salud del sueño sea un aspecto de alto interés en la sanidad y, por ende, debería priorizarse desde la perspectiva de prevención para el bienestar. Sin embargo, la salud del sueño es una noción muy compleja, lo cual dificulta su implementación en la agenda pública (Irish et al., 2015). Por tal motivo, en nuestro sistema de salud los trastornos del sueño se evalúan más desde la sintomatología y poco desde la prevención. A pesar de la evidencia del buen sueño como factor preventivo de la salud pública, en Colombia no existen políticas definidas para la promoción de la salud del sueño. Sin embargo, hay evidencia sustancial de que en nuestro país hay grandes grupos de la población presentan dificultades clínicas y no clínicas de sueño. Particularmente, en nuestro país la prevalencia general de las quejas de sueño alcanza casi el 60% y casi el 14% de los sujetos tiene somnolencia diurna excesiva (Morales et al., 2016). Esto afecta aún más a la población de menores recursos socioeconómicos, las cual presenta mayores problemas de sueño subóptimo y por ende, las consecuencias que ello conlleva (Buysse, 2014). Sin embargo, muchos de los trastornos de sueño pueden ser identificados de manera temprana y pueden ser modificados mediante el mejoramiento de hábitos del sueño, llegando incluso a reducir el riesgo a largo plazo de complicaciones por otras enfermedades crónicas relacionadas. Por ende, en esta investigación proponemos un modelo teórico-práctico para la implementación de herramientas tecnológicas para el reconocimiento de factores que afectan el sueño, así como para la promoción, prevención y predicción de la salud del sueño en la población colombiana. Este modelo está basado en un estudio multidimensional con diferenciación territorial aplicando de técnicas analíticas, de modelamiento, inteligencia artificial y minería de datos. Para ello, se propone el uso flexible y expandible de tecnologías que permitan analizar el amplio espectro que factores que afectan el sueño. Para ello, se incluye la integración y análisis de bases de datos de registros electrofisiológicos junto en conjunto con datos de hábitos en salud, variables fisiológicas, estatus socioeconómico y salud mental de la población, los cuales pueden ser continuamente monitoreados usando tecnologías portables. Nuestro modelo propone una gobernanza de datos enfocado en la seguridad de la información y aborda los aspectos éticos de la misma. Así, el flujo continuo de la información del sueño se convierte en cimiento para un mejor servicio de salud personalizado, y que igualmente, presente un mapeo territorial y epidemiológico que permita a las autoridades locales incluir la salud del sueño de la población en la toma de decisiones para desarrollar políticas de salud más efectivas.</p>
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.