1: Las entidades descritas en el modelo de datos (es decir, paciente, área, etc.) equivalen aproximadamente a una tabla estructurada o conjunto de datos tabulados (es decir, datos estructurados), por lo que todas las variables que registren información a nivel individual se referirán a la entidad 'persona' o 'paciente'.

2: El etiquetado de las variables 'variable_label' debe ser consistente y seguir una convención preestablecida, cualquiera que sea (es decir, snake_case, CamelCase, slug-case u otra), pero solo una. La convención de etiquetado no debe dificultar los análisis; por lo tanto, EVITE utilizar caracteres reservados o números en los nombres de las variables. El etiquetado de la variable 'variable_label' DEBERÍA incluir información sobre el tipo de variable para facilitar la identificación mientras se exploran los datos de forma interactiva, siendo específico del tipo de datos. Una convención común es utilizar "_cd" para variables categóricas, "_nm" para numéricas, "_bl" para booleanas y "_dt" para fechas. Un caso especial es "_id", que debe reservarse para la clave primaria (y/o secundaria) de una entidad

3: La codificación de las variables DEBERÍA DECLARARSE explícitamente cuando exista (o se requiera) una codificación de referencia, convención de categorías, catálogo, clasificación o estándar.

4: El formato de la variable puede registrarse de forma diferente en función de los tipos de datos habilitados en cada lenguaje de programación, pero normalmente se definirá como 'integer', 'double' o 'float' si es un número, 'string' o 'character' si es alfanumérico (texto), 'logical' si es TRUE o FALSE, y 'date' o 'timestamp' si es una fecha.

5: El nivel de requerimiento 'nivel_requerimiento' se refiere a la necesidad de la variable para completar los objetivos del estudio. No significa que las variables referenciadas no admitan valores ausentes sino que todos sus valores NO DEBEN FALTAR. Las variables "requeridas" son las estrictamente necesarias para completar el objetivo del estudio. Las variables 'Recomendables' inciden en la consecución de alguno de los objetivos del estudio, y las variables 'Opcionales' pueden incidir en algún análisis adicional.

6: Los comentarios sobre las posibles fuentes de datos y las observaciones sobre las reglas de transformación de la fuente están fuera del alcance de la especificación del modelo de datos y se incluyen para proporcionar información adicional que facilite los procesos de gestión de datos y ETL en origen. Sólo tienen carácter orientativo.

7: Esta especificación del modelo de datos incluye información sobre variables calculadas, siguiendo posibles fórmulas de cálculo a partir de otros datos disponibles en el modelo. Aunque pueda parecer redundante, esto permite programar pruebas unitarias en los procesos de extracción y transformación en origen y en la validación. Por este motivo se incluyen en el modelo.