Position Paper: Ética, gobernanza y reproducidad en ciencia de datos para la salud: aproximaciones y propuestas transversales

139 Un elemento central es que a mayor grado de reproducibili- dad se promueve la credibilidad del conocimiento sanitario. Diversos autores han planteado que la reproducibilidad no constituye una condición binaria, sino un continuo o gradiente que se fortalece progresivamente mediante la adopción de prácticas abiertas, tales como la documenta- ción transparente, la disponibilidad de datos y código, y la verificación independiente (Peng, 2011; Goodman et al., 2016; Munafò et al., 2017; Nosek et al., 2015; Stodden et al., 2016). En este sentido, la apertura no solo facilita la repetición de resultados, sino que incrementa la robustez, la auditabilidad y la confianza en la evidencia científica. Un resultado reduce su credibilidad científica y pierde capacidad de corrección tanto interna como externa si presenta barreras para ser replicado por terceros bajo condiciones equivalentes. Esta pérdida de credibilidad se agrava cuando se considera la robustez como propiedad complementaria pero distinta: la capacidad de poner a prueba lo encontrado con los mismos datos pero empleando diferentes estrategias analíticas (Aguinis et al., 2022; Lowndes et al., 2017, Steegen et al., 2016). Así, mientras la reproducibilidad exige que otros obtengan los mismos resultados con idénticos datos y métodos, la robustez evalúa si las conclusiones resisten variaciones razonables en los enfoques analíticos; en conjunto, ambas dimensiones (reproducibilidad y robustez) aportan a que la evidencia sanitaria sea confiable y corregible. Esta idea se refuerza cuando se observa que buena parte de la toma de decisiones en salud pública descansa en indicadores construidos mediante procesos complejos de limpieza, imputación y modelamiento. Sin documentación ni trazabilidad, esos procesos se transforman en “cajas ne- gras”. Contra esto, se necesitan planes de gestión de datos, repositorios con DOI y principios FAIR para asegurar que los conjuntos de datos puedan ser localizables, accesibles, interoperables y reutilizables. Consideramos que también