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En el entorno de salud de la atención médica que cambia rápidamente hoy, la transformación del conocimiento (KT) se ha convertido en un tema crucial.Este término cubre una variedad de actividades que transforman los resultados de la investigación de los laboratorios en aplicaciones prácticas, especialmente en el campo profesional de la salud, incluida la medicina, la enfermería, la salud pública, etc.Según la definición del Instituto Canadiense de Salud (CIHR), KT se describe como un proceso dinámico e iterativo que involucra la síntesis, liberación, intercambio y aplicación ética del conocimiento, destinado a mejorar la salud pública y el fortalecimiento del sistema de salud.
Las actividades de la transformación del conocimiento no son comportamientos simples, sino una serie de actividades que varían con el tipo de investigación, puntualidad y audiencias objetivo.
Los modelos KT tradicionales a menudo se centran en la transferencia y la implementación del conocimiento.En 2018, el surgimiento del Modelo de red de complejidad de transformación del conocimiento (KT-CNM) proporciona una nueva perspectiva para KT, que describe cinco procesos clave en la transformación del conocimiento: identificación de problemas, creación de conocimiento, síntesis de conocimiento, implementación y evaluación.Estos procesos interactúan entre múltiples departamentos, como la comunidad, la salud, el gobierno, la educación y la investigación, lo que garantiza que el conocimiento se pueda proporcionar a los necesitados de manera oportuna y eficiente.
El enfoque del modelo KT-CNM es su dinámica e interactividad, lo que hace que la iniciativa KT sea más resistente y sostenible.
En una era de rápido avance en la tecnología, este nuevo modelo no solo nos ayuda a comprender mejor cómo implementar la transformación del conocimiento en la atención médica, sino que también mejora la calidad de los servicios médicos a través de la combinación de tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial.Por ejemplo, el método de diseño de comportamiento Prolifererate_AI utiliza KT-CNM para guiar la creación y flujo de conocimiento para mejorar la entrega médica y evaluar la innovación.
El surgimiento de las redes sociales también ha extendido aún más el concepto de KT a Internet.La investigación muestra que, como lo muestra el análisis de datos de Twitter durante la epidemia de H1N1, los cambios en los términos de uso de los medios tienen un impacto directo en la aceptación de la información del público.Y en la epidemia de Covid-19, la popularidad de los términos relacionados también ha alimentado el sesgo contra el virus en las plataformas sociales.
Por ejemplo, la investigación de Chew y Eysenbach muestra que la proporción del uso de H1N1 aumenta con el tiempo, lo que indica la importancia de la conversión de conocimiento en las redes sociales.
La historia de la transformación del conocimiento se remonta al establecimiento del servicio extendido agrícola estadounidense en 1914.El propósito de este servicio es aumentar la productividad agrícola al aportar conocimiento a los agricultores, lo que muestra que el concepto de KT ha estado profundamente arraigado en diferentes campos.Aunque el término KT es relativamente nuevo, el problema que resuelve, la investigación basada en la evidencia en la práctica, ha sido una larga historia.
En las últimas décadas, los gobiernos y las agencias de financiación han valorado cada vez más este problema.A medida que los financiadores de investigación de salud prestan más atención al papel de la transferencia de evidencia, podemos prever que KT desempeñará un papel más importante en el sistema de salud en el futuro.
En los últimos años, los investigadores también han propuesto algunos enfoques nuevos para los desafíos de cómo filtrar la información para promover la transformación del conocimiento.Por ejemplo, el "modelo de desbordamiento" propuesto por Moloney, Taylor y Ralph tienen como objetivo mejorar el flujo de información para mejorar la efectividad de la implementación de la investigación en la atención médica.
Además, el diseño de manualidades como bocetos, presentación visual y prototipos también se consideran formas efectivas de apoyar a KT en proyectos de investigación y desarrollo.
Al observar el progreso de toda la transformación del conocimiento, podemos ver que varios modelos emergentes e integración de tecnología les han permitido aplicarse de manera más efectiva en sistemas saludables.La colaboración entre varias partes interesadas, como los consumidores, investigadores y responsables políticos, también harán que el futuro de KT sea más brillante.Sin embargo, a medida que el sistema de salud continúa evolucionando, ¿qué nuevos desafíos y oportunidades enfrentarán la transformación del conocimiento?
