Dalam lingkungan perawatan kesehatan yang berubah dengan cepat saat ini, Transformasi Pengetahuan (KT) telah menjadi topik penting.Istilah ini mencakup berbagai kegiatan yang mengubah hasil penelitian dari laboratorium menjadi aplikasi praktis, terutama di bidang profesional kesehatan, termasuk kedokteran, keperawatan, kesehatan masyarakat, dll.Menurut definisi Institut Kesehatan Kanada (CIHR), KT digambarkan sebagai proses yang dinamis dan berulang yang melibatkan sintesis, pelepasan, pertukaran dan aplikasi etis pengetahuan, yang bertujuan untuk meningkatkan kesehatan masyarakat dan memperkuat sistem kesehatan.

Kegiatan transformasi pengetahuan bukan perilaku sederhana, tetapi serangkaian kegiatan yang bervariasi dengan jenis penelitian, ketepatan waktu, dan audiens target.

Model KT tradisional sering fokus pada transfer dan implementasi pengetahuan.Pada tahun 2018, kemunculan model jaringan kompleksitas transformasi pengetahuan (KT-CNM) memberikan perspektif baru untuk KT, yang menguraikan lima proses utama dalam transformasi pengetahuan: identifikasi masalah, penciptaan pengetahuan, sintesis pengetahuan, implementasi dan evaluasi.Proses -proses ini berinteraksi antara berbagai departemen seperti komunitas, kesehatan, pemerintah, pendidikan dan penelitian, memastikan bahwa pengetahuan dapat diberikan kepada mereka yang membutuhkan secara tepat waktu dan efisien.

Fokus model KT-CNM adalah dinamika dan interaktivitasnya, yang membuat inisiatif KT lebih tangguh dan berkelanjutan.

Dalam era kemajuan yang cepat dalam teknologi, model baru ini tidak hanya membantu kita lebih memahami bagaimana menerapkan transformasi pengetahuan dalam perawatan kesehatan, tetapi juga meningkatkan kualitas layanan medis melalui kombinasi teknologi inovatif seperti kecerdasan buatan.Misalnya, metode desain perilaku proliferate_ai menggunakan KT-CNM untuk memandu penciptaan dan aliran pengetahuan untuk meningkatkan pengiriman medis dan mengevaluasi inovasi.

Munculnya media sosial juga semakin memperluas konsep KT ke internet.Penelitian menunjukkan bahwa, seperti yang ditunjukkan oleh analisis data Twitter selama epidemi H1N1, perubahan dalam istilah penggunaan media memiliki dampak langsung pada penerimaan informasi publik.Dan dalam epidemi Covid-19, popularitas istilah terkait juga memicu bias terhadap virus di platform sosial.

Misalnya, penelitian Chew dan Eysenbach menunjukkan bahwa proporsi penggunaan H1N1 meningkat dari waktu ke waktu, yang menunjukkan pentingnya konversi pengetahuan di media sosial.

Sejarah transformasi pengetahuan dapat ditelusuri kembali ke pendirian layanan diperpanjang pertanian Amerika pada tahun 1914.Tujuan dari layanan ini adalah untuk meningkatkan produktivitas pertanian dengan membawa pengetahuan kepada petani, yang menunjukkan bahwa konsep KT telah lama berakar dalam di berbagai bidang.Meskipun istilah KT relatif baru, masalah yang dipecahkannya-menerapkan penelitian berbasis bukti ke dalam praktik-telah menjadi sejarah yang panjang.

Selama beberapa dekade terakhir, pemerintah dan lembaga pendanaan semakin menghargai masalah ini.Sebagai penyandang dana penelitian kesehatan lebih memperhatikan peran transfer bukti, kita dapat melihat bahwa KT akan memainkan peran yang lebih penting dalam sistem kesehatan di masa depan.

Dalam beberapa tahun terakhir, para peneliti juga telah mengusulkan beberapa pendekatan baru tentang tantangan bagaimana menyaring informasi untuk mempromosikan transformasi pengetahuan.Misalnya, "model overflow" yang diusulkan oleh Moloney, Taylor dan Ralph bertujuan untuk meningkatkan aliran informasi untuk meningkatkan efektivitas implementasi penelitian dalam perawatan kesehatan.

Selain itu, merancang kerajinan seperti sketsa, presentasi visual dan prototipe juga dianggap sebagai cara yang efektif untuk mendukung KT dalam proyek penelitian dan pengembangan.

Melihat kemajuan seluruh transformasi pengetahuan, kita dapat melihat bahwa berbagai model yang muncul dan integrasi teknologi telah memungkinkan mereka untuk lebih efektif diterapkan dalam sistem yang sehat.Kolaborasi antara berbagai pemangku kepentingan seperti konsumen, peneliti dan pembuat kebijakan juga akan membuat masa depan KT lebih cerah.Namun, ketika sistem kesehatan terus berkembang, tantangan dan peluang baru apa yang akan dihadapi transformasi pengetahuan?

Trending Knowledge

Rahasia Analisis Gerakan Laban: Bagaimana Membaca Gerakan Manusia Menggunakan Bahasa Tubuh?
Dalam dunia yang berubah dengan cepat, informasi yang disampaikan oleh gerakan tubuh manusia sering kali lebih intuitif dan mendalam daripada bahasa. Laban Movement Analysis (LMA) adalah metode untuk
Dinamika Emosi: Apa Niat di Balik Tindakan?
Dalam dunia tari, pertunjukan, dan olahraga saat ini, Laban Movement Analysis (LMA) telah menjadi alat penting untuk mendeskripsikan dan menginterpretasikan gerakan manusia. Berdasarkan karya asli Rud
Tarian Bentuk dan Ruang: Bagaimana Laban mengungkap hubungan magis antara tubuh dan lingkungan?
Analisis Gerakan Laban (LMA) adalah metode dan bahasa untuk mendeskripsikan, memvisualisasikan, menginterpretasikan, dan merekam gerakan manusia. Sistem ini dibangun berdasarkan karya asli Rudolf Laba

Responses