Aviso importante sobre el uso de LLM y otras herramientas de IA: Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) y otras herramientas de inteligencia artificial (IA) no pueden utilizarse para gestionar, procesar o analizar los datos distribuidos por el Estudio Nacional de Salud y Envejecimiento en México (ENASEM / MHAS), incluidos los archivos de uso público, archivos imputados, variables construidas, datos de estudios complementarios (p. ej., Mex-Cog), archivos armonizados de Gateway del ENASEM y cualquier producto de datos restringidos o confidenciales. Proporcionar microdatos del ENASEM a un LLM o a cualquier otra herramienta de IA constituye una redistribución de los datos y, por lo tanto, representa una violación de todos los términos y acuerdos vigentes sobre el uso de datos del ENASEM. Para obtener más detalles, consulte la política completa aquí.
Datos armonizados
Los datos del ENASEM Armonizado del Gateway se producen en colaboración con el proyecto Gateway to Global Aging Data. El Gateway to Global Aging Data (www.g2aging.org) es un recurso para acceder datos de panel multidisciplinarios sobre el envejecimiento, la salud y la jubilación de la familia de encuestas internacionales sobre de salud y envejecimiento.
Los archivos de datos armonizados del Gateway del ENASEM incorporan datos de la entrevista principal, el archivo maestro de seguimiento, listados del hogar y la entrevista sobre el fallecido lcon un familiar cercano. También está disponible el archivo Armonizado del Gateway del ENASEM sobre el final de la vida, que se enfoca en la entrevista con el un familiar más cercano y un archivo del Mex-Cog Armonizado del Gateway que se enfoca en el Estudio Cognitivo Auxiliar del ENASEM. Para obtener más información sobre estos archivos de datos, consulte los siguientes enlaces.