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INFORMACIÓN GENERAL
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1. Título del dataset: Simulación de propagación de Clostridioides difficile en un hospital

2. Autoría:

[Rellenar la información de todos los autores siguiendo el siguiente formato. Repetir el esquema, uno para cada autor.]

	Nombre: Denisse Misoo Kim
	Institución: MedAILab, Universidad de Murcia
	Correo electrónico: denissemisoo.kim@um.es
	ORCID: 0000-0002-1790-372X

3. Fecha de recogida de los datos (fecha única o rango de fechas): 08-05-2024
[Formato DD-MM-AAAA]

4. Fecha de depósito de los datos: 09-05-2024
[Formato DD-MM-AAAA]

5. Idioma del conjunto de datos: inglés


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INFORMACIÓN METODOLÓGICA 
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1.Descripción de la metodología utilizada para generar el conjunto de datos.
Para generar los conjuntos de datos, ejecutamos el simulador H-Outbreak (https://github.com/denissekim/Simulation-Model) de la siguiente manera:
1. Abrir terminal de comandos en la carpeta que contiene el código del simulador
2. Ejecutar: python main.py
3. Elegir la opción 2: "Run a simulation with at least one outbreak", darle a Enter.


2. Software o instrumentos necesarios para interpretar los datos: Microsoft Excel (cualquier versión)
[Incluir la versión del software. Si hace falta un software específico de acceso restringido, explicar cómo obtenerlo. Valorar si es posible cambiar el conjunto de datos a un formato abierto (recomendado).] 


3. Procedimientos seguidos para asegurar la calidad de los datos
Realizamos una evaluación exhaustiva del simulador H-Outbreak siguiendo los principios propuestos por Banks et al. en "Handbook of simulation: Principles, methodology, advances, applications, and practice", para asegurarnos que los datos devueltos eran correctos y representativos de la realidad. Esta evaluación consistió en los siguientes pasos:
1. Verificación del código mediante análisis sintáctico, depuración y pruebas de ejecución (analizar el comportamiento del simulador para encontrar errores en la representación del modelo). 
2. Validación del modelo de simulación mediante validación facial, calibración de parámetros de entrada, alineación del modelo y análisis de sensibilidad.


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ESCTRUCTURA DE LOS ARCHIVOS
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1. Nombres de archivos 
1-movements.csv
1-patients.csv
2-movements.csv
2-patients.csv
explicacion.pdf

2. Formato de los archivos: csv, pdf


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MÁS INFORMACIÓN
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 [Incluir cualquier otra información sobre el conjunto de datos que no haya quedado reflejada en esta plantilla y que se considere relevante.]