El   movimiento   humano   es   parte   fundamental del   conocimiento, con un futuro promisorio frente a los desafíos actuales de las sociedades y del avance científico en los ámbitos de la salud y el bienestar de las personas, como son la promoción de la salud, la prevención de la enfermedad, la asistencia y la rehabilitación.  

En este sentido, la Facultad de Ciencias del Movimiento de la Fundación Universitaria de Ciencias del Movimiento, en la búsqueda de generar estos espacios de intercambio de conocimiento diseña el “II Congreso internacional de Ciencias del Movimiento”, como una oportunidad, de establecer las tendencias interprofesionales para favorecer el mejoramiento en la investigación y aprendizaje de las Ciencias del Movimiento. 
 

Del saber ● Reconocer los fundamentos de abordaje en los procesos de salud y enfermedad aplicados en las Ciencias del Movimiento. ● Identificar el uso de métodos innovadores en la solución de problemas en las áreas relacionadas con el desarrollo de las Ciencias del Movimiento. ● Conocer la importancia en la incorporación de los procesos de investigación en la toma de decisiones para el abordaje de las condiciones de salud en las Ciencias del Movimiento. ● Analizar los enfoques interdisciplinarios y su contribución en los procesos de rehabilitación a través del uso de intervenciones colectivas e individuales. Del hacer ● Desarrolla habilidades para el reconocimiento de intervenciones innovadoras en las Ciencias del Movimiento. ● Relaciona la importancia de la investigación para favorecer la práctica basada en la evidencia y selección de intervenciones en las Ciencias del movimiento. ● Identificar los resultados relevantes en los procesos de intervención en Ciencias del movimiento acordes a los criterios de resultados establecidos. ● Analizar de manera crítica los métodos y tratamientos propuestos desde las Ciencias del Movimiento a la luz de la evidencia científica disponible. Del ser ● Demuestra sensibilidad hacia los temas de la salud, de la rehabilitación, y de las Ciencias del Movimiento. ● Mantener una actitud de aprendizaje y cualificación para favorecer el desarrollo del conocimiento en las Ciencias del Movimiento. ● Mantiene una posición crítica y reflexiva hacia el trabajo interdisciplinario en pro del cumplimiento de los objetivos propuestos. ● Manifestar respeto, valoración y sensibilidad ante el trabajo de las diferentes disciplinas de las Ciencias del movimiento.

•    Adaptación y Rehabilitación Cardiovascular Pulmonar.
•    Ciencias de la Actividad física y deporte.
•    Ciencias de la Rehabilitación Clínica
•    Ciencias de Salud y Trabajo
•    Salud Pública Global

El III Simposio de Cochrane Colombia: Innovación en síntesis de evidencia y transferencia de conocimiento contará con la participación de expertos y profesionales de toda la región iberoamericana y de otros países del mundo asociados a la Red Cochrane.

Modalidad:  Presencial con transmisión Streaming vía zoom
Fecha de inicio: 24 de octubre de 2024
Fecha de finalización: 25 de octubre de 2024
Horario: 

• En la mañana: Conferencias y plenarias 7:30 am a 12:00 m.
• En la tarde: Talleres 1:30 a 5:45 p.m

Intensidad:  16 horas (2 días * 8 horas)
Dirigido a: Estudiantes de pregrado y posgrado, docentes e investigadores pertenecientes a grupos de investigación a nivel nacional e internacional.
Lugar: Auditoria Jorge Gómez Cusnir- Hospital Infantil de San José, Bogotá.

 

link para inscripción

 

 

Pre-programa

 

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Programa Preliminar

24 DE Octubre de 2024 
Innovación y métodos

 

7:45-8:00 am	Apertura del evento Dr. Iván Flórez Universidad de Antioquia. Colombia
8:00-8:30 am	Why add machine learning to your evidence synthesis pipeline? José Francisco Meneses Division of Health Services. Norwegian Institute of Public Health (FHI).Noruega
8:30-9:00 am	Living syntheses and living guidelines* Per Olav Vandvik University of Oslo. Noruega
9:00-9:30 am	Preguntas/Mesa redonda
9:30-10:00 am	Descanso (visita pósteres)
10:00-10:30 am	Scoping reviews* Andrea Tricco (Virtual) Knowledge Translation Program of the Li Ka Shing Knowledge Institute. t. Michael’s Hospital Toronto. Canadá
10:30-11:30 am	Overviews: Definiciones, utilidad y desafíos pendientes Javier Brachiglione Centro Cochrane Iberoamericano, Institut de Recerca Sant Pau (IR SANT PAU). España
11:30-12:00 pm	Cochrane Health Equity Mentoring Program Tiffany Duque Cochrane Senior Officer, Geographic Groups, Networks, & Fields. Estados Unidos
12:00-12:30 pm	Preguntas/Mesa redonda
12:30-1:30 pm	Almuerzo
1:30-3:30 pm	Talleres
3:30-3:45 pm	Descanso
3:45-5:45 pm	Talleres

¡Evento certificado!

Talleres

Hora	Taller	Expositor	Inversión
1:30 - 5:45 pm	1. Taller Co-síntesis de evidencia para la toma de decisiones en salud: lecciones aprendidas (buenas y malas.	José  Francisco Menéses	$  250.000
1:30 - 5:45 pm	2. Búsqueda de evidencia: principales problemas y cómo resolverlos	Paola Andrea Ramírez	$  150.000
1:30 - 3:30 pm	3. Scoping reviews en la síntesis de evidencia	Edgar Hernández	$  150.000
3:45 - 5:45 pm	4. Evaluación de Riesgo de Sesgo -RoB 2	Olga Milena Garcia	$  150.000
3:45 - 5:45 pm	5. Conectando saberes: estrategias innovadoras para la vinculación de actores en la transferencia de conocimiento en salud	Adriana Buitrago	$  150.000

 

¡Todos los  talleres serán certificados!

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Programa Preliminar

25 DE Octubre de 2024 
Transferencia de conocimiento

 

8:00-8:30 am	Patient engagement "in evidence Synthesis“* Andrea Tricco (Virtual) Knowledge Translation Program of the Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael’s Hospital Toronto. Canadá
8:30-9:00 am	Global Commission on Evidence Challenges, and Future * Jeremy Grimshaw Hospital Research Institute. Canadá
9:00-9:30 am	Preguntas/Mesa redonda
9:30-10:00 am	Trabajos de investigación (aprox. 5-6 trabajos) Moderan:
10:00-10:30 am	Descanso (visita pósteres)
10:30-10:45 am	Implementation science: introduction and importance* Jeremy Grimshaw Hospital Research Institute. Canadá
10:45-11:15 am	Plenaria: Implementation Science Moderan: Invitados: Jeremy Grimshaw,
11:15-11:45 pm	Presente y futuro de Cochrane Iberoamérica Gerard Urrutia (Virtual) Centro Cochrane Iberoamérica. España
11:45-12:15 pm	Cierre del evento
12:15-1:30 pm	Almuerzo
1:30-3:30 pm	Talleres
3:30-3:45 pm	Descanso
3:45-5:45 pm	Talleres

 

¡Evento certificado!

Talleres

Hora	Taller	Expositor	Inversión
1:30 - 5:45 pm	1. ¿Qué hago con tanta evidencia? Haciendo un overview en la vida real	Javier Brachiglione	$  250.000
1:30 - 5:45 pm	2. GRADE para pruebas diagnósticas	Kelly Estrada	$  250.000
1:30 - 3:30 pm	3. Introducción general a los diagramas causales -DAG	José Calvache	$  150.000
1:30 - 3:30 pm	4. Búsqueda de la literatura apotada en Inteligencia Artificial	Gina Cabra	$  150.000
3:45 - 5:45 pm	5. Mapas de Brechas de Evidencia	Daniel Patiño	$  150.000
		Pamela Velásquez

 

¡Todos los  talleres serán certificados!

El Simposio de Cochrane Colombia es un espacio que permite visibilizar las tendencias en metodología, investigación, innovación, transferencia en síntesis de evidencia y la toma de decisiones tanto a nivel local, como nacional e internacional. 

El Simposio de Cochrane Colombia, abre un escenario a nivel local, nacional e internacional para conocer, compartir experiencias, y fortalecer el trabajo colaborativo y en red, tanto para los estudiantes, docentes e investigadores. Estos espacios académicos favorecen el diálogo, la argumentación, formación, así como fomentan la curiosidad de los estudiantes de todos los niveles (pregrado y posgrados) y evidencian nuevas tendencias en investigación y amplían las redes de trabajo colaborativo.

La FUCS será la sede del III simposio de Cochrane Colombia, esto visibiliza el liderazgo de la institución en el ámbito local, nacional e internacional en la red Cochrane, así también una plataforma para seguir realizando investigación en ciencias de la salud.

¡Para la FUCS será muy grato contar con su participación en este evento!

Bienvenido

La búsqueda de evidencia médica es fundamental para la práctica basada en la evidencia. En el campo de la medicina, la toma de decisiones informadas y basadas en la evidencia es crucial para asegurar el mejor cuidado posible para los pacientes. La evidencia médica proporciona la base para prácticas clínicas efectivas, la formulación de políticas de salud y la mejora continua de los tratamientos y estrategias preventivas.

Los profesionales de la salud a menudo enfrentan problemas comunes en la búsqueda de evidencia, como la dificultad para acceder a estudios relevantes, interpretar estudios con metodologías complejas o lidiar con la información contradictoria. Un taller puede abordar estos problemas y proporcionar estrategias efectivas para superarlos.

Al proporcionar formación específica sobre problemas comunes en la búsqueda de evidencia, los talleres pueden ayudar a los participantes a implementar buenas prácticas en sus instituciones y organizaciones, promoviendo un enfoque sistemático y riguroso para la búsqueda y aplicación de la evidencia médica.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:

• Identificar recursos más recientes y confiables disponibles para la búsqueda de evidencia médica.
• Capacidad para identificar errores comunes y sesgos en la búsqueda de evidencia médica.
• Entender cómo las barreras de acceso a ciertos recursos pueden afectar la búsqueda de evidencia.
• Capacidad para enfrentar y resolver problemas que puedan surgir durante la búsqueda y evaluación de la evidencia.
• Identificar soluciones ante los desafíos en la búsqueda de evidencia médica para hacer un uso más eficiente de los recursos disponibles, al reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para encontrar y evaluar la evidencia.

Búsqueda de evidencia: Principales problemas y cómo resolverlos:

• Tipos de búsqueda, selección de fuentes, diseño y evaluación de estrategias. 
• Uso, evaluación y actualización de búsquedas de revisiones publicadas.

Taller: Soluciones a los problemas de búsqueda más comunes en cada paso del proceso con base en ejemplos típicos y casos aportados por los participantes.

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la manera en que se realiza la investigación académica. Las herramientas basadas en IA pueden analizar grandes volúmenes de datos y literatura científica de manera más eficiente que los métodos tradicionales. Un taller que explore estas herramientas permite a los investigadores y académicos familiarizarse con las nuevas tecnologías y optimizar sus procesos de búsqueda y análisis literario.

La búsqueda tradicional de literatura puede ser un proceso largo y tedioso. Herramientas apoyadas en IA, como motores de búsqueda inteligentes y sistemas de recomendación, pueden filtrar y priorizar la información relevante más rápidamente, lo que ahorra tiempo y mejora la eficiencia en la investigación. El taller proporcionará a los participantes las habilidades para usar estas herramientas de manera efectiva. 
Se justifica como una herramienta esencial para mejorar la eficiencia, calidad e impacto de la investigación académica mediante el uso de tecnologías avanzadas.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:
●    Formular la pregunta y estrategia de búsqueda más adecuada a aplicar herramientas avanzadas basadas en IA.
●    Aprender a utilizar la IA para acceder a la literatura más actualizada, asegurando que sus trabajos estén basados en la información más reciente.
●    Explorar nuevas formas de realizar investigaciones y contribuir a la evolución del campo.
●    Desarrollar habilidades de alfabetización digital que son cruciales en la era moderna, promoviendo un entendimiento más profundo de cómo funciona la tecnología de búsqueda.
 

Búsqueda de la Literatura apoyada en Inteligencia Artificial:

• Pregunta de investigación.
• Estrategia de búsqueda.
   

La síntesis conjunta de evidencias en el ámbito de la atención en salud se refiere al proceso colaborativo de integración de distintos tipos de evidencia (clínica, económica, informada por los pacientes y otros datos relevantes) para respaldar la toma de decisiones. Este enfoque tiene como objetivo proporcionar una visión más integral de las opciones disponibles y sus implicaciones para los resultados de los pacientes, los costos y la efectividad general.

Al integrar diversas formas de evidencia, la co-síntesis ofrece un panorama más completo de la eficacia de una intervención sanitaria. Va más allá de los ensayos clínicos por sí solos e incluye datos del mundo real, preferencias de los pacientes y consideraciones económicas. 

Los tomadores de decisiones (médicos, formuladores de políticas, pacientes) se benefician de una comprensión matizada de cómo los diferentes tipos de evidencia se alinean o entran en conflicto, lo que conduce a elecciones mejor informadas sobre tratamientos y políticas.

El taller de co-síntesis de evidencia para la toma de decisiones en salud es importante porque facilita una toma de decisiones informada, colaborativa y adaptable a contextos locales, optimizando el uso de recursos y mejorando la calidad del cuidado de salud.
 

El participante al terminar el taller estará en capacidad de:

• Comprender los fundamentos principios y metodologías involucradas en la co-síntesis de evidencia para la toma de decisiones en salud.
• Utilizar técnicas y enfoques con inteligencia artificial para combinar y sintetizar diferentes tipos de evidencia (como datos clínicos, resultados de investigaciones y opiniones de expertos) para obtener una visión integral y basada en la evidencia.
• Reconocer y aplicar lecciones aprendidas tanto de experiencias exitosas como de desafíos y errores en la co-síntesis de evidencia.
• Aplicar los conocimientos adquiridos para diseñar e implementar mejoras en los procesos de síntesis de evidencia dentro de sus organizaciones o entornos de trabajo.
   

Co-synthesis of evidence for decision- making in healthcare: lessons learned

• Perspectiva histórica sobre el desarrollo de la IA en relación con la síntesis de la evidencia en salud. 
• Introducción a los conceptos fundamentales de la IA y sus principales funciones utilizadas en la síntesis de evidencia científica. 
• Ejemplos del uso de las funciones de IA y revisión de las recientes investigaciones que las han evaluado. 
• Análisis de la implementación de IA en una institución encargada de sintetizar evidencia para la toma de decisiones: reflexiones sobre experiencias previas y análisis de actores involucrados (stakeholders).

La vinculación de actores en la transferencia de conocimiento en salud es un proceso clave para mejorar la calidad y la eficacia de los sistemas de atención en salud. Para innovar en este ámbito, es crucial desarrollar estrategias que faciliten la colaboración y el intercambio de información entre diversos actores, como investigadores, profesionales de la salud, pacientes, y responsables de políticas. Estas estrategias fomentan una cultura de colaboración continua y adaptativa entre todos los actores involucrados en la salud y buscan mejorar la transferencia de conocimiento. 

En el ámbito de la salud, la participación de los pacientes en su propio cuidado y en el proceso de toma de decisiones es fundamental para mejorar los resultados clínicos y la satisfacción con el cuidado recibido. La medicina centrada en el paciente reconoce la importancia de involucrar a los pacientes en la síntesis de información médica y en la toma de decisiones que afectan su salud y bienestar.

La vinculación de los pacientes en la síntesis y toma de decisiones no solo es un principio ético fundamental, sino también una práctica que mejora significativamente la calidad del cuidado. Este taller busca equipar a los profesionales con las herramientas necesarias para fomentar una participación efectiva del paciente, contribuyendo así a un sistema de salud más colaborativo, eficiente y centrado en el bienestar del paciente.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:
•    Utilizar herramientas y técnicas que faciliten la transferencia de conocimiento, como bases de datos, plataformas de colaboración en línea y sistemas de gestión del conocimiento y asegurarse de que los actores involucrados entiendan la información proporcionada.
•    Habilidades para evaluar la efectividad de las estrategias implementadas y realizar un seguimiento continuo para ajustar y mejorar las prácticas.
•    Colaborar eficazmente con equipos multidisciplinarios.
•    Incorporar las preferencias personales del paciente en el proceso de decisión médica.
•    Utilizar modelos para guiar la toma de decisiones compartidas.
 

Estrategias innovadoras para la vinculación de actores en la transferencia de conocimiento en salud:

• Vinculación de actores, identificación y mapeo de actores clave, estrategias de comunicación efectiva y de conexión con actores, fomento de la colaboración y construcción de redes, tecnología en la transferencia de conocimiento.

El taller sobre la herramienta de riesgo de sesgo RoB 2 (Risk of Bias 2) es de gran importancia en el ámbito de la investigación científica, especialmente en el contexto de ensayos clínicos. 

RoB 2 es una herramienta diseñada para evaluar el riesgo de sesgo en ensayos clínicos randomizados. El taller proporciona una comprensión profunda de cómo aplicar esta herramienta, lo cual es crucial para asegurar que los estudios sean evaluados de manera rigurosa. Al entender y aplicar RoB 2, los investigadores y revisores pueden identificar y abordar posibles fuentes de sesgo en sus estudios, esto mejora la calidad de la investigación y la validez de los resultados. La utilización de RoB 2 ayuda a aumentar la transparencia en la evaluación de la calidad de los ensayos clínicos. Esto, a su vez, incrementa la credibilidad de los resultados y de las conclusiones extraídas de estos estudios.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:

●    Identificar y evaluar sesgos, lo cual es valioso tanto para los investigadores que realizan estudios como para aquellos que revisan y publican investigaciones.
●    Interpretar y documentar los resultados de la evaluación de riesgo de sesgo.
●    Desarrollar habilidades para criticar y revisar estudios basados en la evaluación del riesgo de sesgo.
●    Integrar la evaluación de riesgo de sesgo en la elaboración de revisiones sistemáticas y metaanálisis.
●    Utilizar la herramienta RoB 2 de manera efectiva para evaluar la calidad y fiabilidad de la investigación, contribuyendo a una mejor toma de decisiones basada en evidencia.
●    Fortalecer el pensamiento autónomo y crítico, en el contexto de la investigación clínica y epidemiológica.
 

Capacitar a los participantes en la evaluación de la calidad de los estudios en ensayos clínicos aleatorizados:

Comprensión de la herramienta RoB 2:
●    Conocer los fundamentos y el propósito de la herramienta RoB 2.
●    Identificar las áreas principales que evalúa la herramienta: selección, ejecución, detección, y reporte de resultados.
Evaluación de los estudios:
●    Aplicar los criterios de RoB 2 para evaluar estudios individuales.
●    Identificar y clasificar los posibles sesgos en estudios de intervención.
Interpretación de resultados:
●    Analizar el impacto del sesgo en los resultados y conclusiones de los estudios.
●    Interpretar y documentar los resultados de la evaluación de riesgo de sesgo.
●    Discutir cómo el riesgo de sesgo puede influir en la interpretación de los resultados de la investigación.
 

GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) es un sistema ampliamente reconocido para clasificar la calidad de la evidencia y la fuerza de las recomendaciones en la investigación clínica, es crucial para la evaluación de la calidad de la evidencia y la formulación de recomendaciones en la práctica clínica. Ofrece un enfoque estructurado lo que ayuda a asegurar que los procesos de toma de decisiones sean transparentes y comprensibles. Al utilizar GRADE, los investigadores y profesionales pueden generar recomendaciones más precisas y basadas en la mejor evidencia disponible. Esto puede llevar a una mejora en la calidad del cuidado de los pacientes y a mejores resultados en salud.

GRADE es versátil y se puede aplicar a una amplia gama de contextos de investigación y áreas clínicas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para diferentes disciplinas y tipos de estudios.

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:
●    Conocer cómo se utilizan los datos de calidad de la evidencia para desarrollar recomendaciones basadas en la práctica clínica.
●    Habilidad para detectar posibles sesgos en los estudios y cómo estos pueden influir en la calidad de la evidencia.
●    Conocer los factores que pueden reducir o aumentar la calidad de la evidencia, como el riesgo de sesgo, la imprecisión, la inconsistencia y la aplicabilidad.
●    Ser capaz de entender cómo se clasifica la calidad de la evidencia (alta, moderada, baja, muy baja) y los criterios utilizados para esta clasificación.
●    Familiaridad con la herramienta y software que faciliten la evaluación GRADE.
●    Fortalecer el pensamiento autónomo y crítico, en el contexto de la investigación clínica y epidemiológica.
 

●    Introducción a las pruebas diagnósticas (perspectivas actuales).
●    Marcos para la evaluación de la certeza en estudios de pruebas diagnósticas.
●    Dominios para la evaluación de la certeza en la evidencia en estudios de pruebas diagnósticas.
 

En la toma de decisiones y en el análisis de problemas complejos, es crucial entender las relaciones causales entre variables. Los diagramas causales y los DAGs (Directed Acyclic Graphs, o Grafos Dirigidos Acíclicos en español) proporcionan una herramienta visual y matemática poderosa para representar y analizar estas relaciones. Esto ayuda a identificar las causas y efectos en sistemas complejos, permitiendo una comprensión más clara de cómo diferentes factores interactúan entre sí.  Los DAGs son utilizados en una variedad de disciplinas, desde la epidemiología y la economía hasta la ingeniería y la inteligencia artificial. En epidemiología, por ejemplo, se emplean para clarificar las relaciones causales entre variables de salud y factores de riesgo. También se pueden utilizar para modelar y mejorar algoritmos predictivos. Este taller proporciona a los participantes una comprensión fundamental de las herramientas y técnicas necesarias para analizar y representar relaciones causales en sistemas complejos. Al equipar a los participantes con estas habilidades, buscamos mejorar la calidad de la toma de decisiones, fomentar una comunicación efectiva de resultados, y promover un pensamiento crítico más profundo en el análisis de datos y la investigación.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:

●    Entender qué son los DAG y por qué se utilizan en el análisis causal.
●    Saber cómo construir un DAG a partir de un conjunto de variables y relaciones causales.
●    Identificar y representar las relaciones causales entre variables.
●    Identificar como aplicar DAGs para modelar problemas complejos y entender las interacciones entre variables.
●    Reconocer como los DAGs permiten visualizar datos y relaciones causales de manera clara y estructurada.
●    Diferenciar entre causalidad y correlación, y cómo los DAGs pueden ayudar a establecer relaciones causales.
●    Reconocer cómo el diseño del DAG puede influir en la interpretación de los resultados y en la identificación de sesgos.
●    Identificar con ejemplos como aplicar DAGs para diseñar estudios observacionales de manera que se minimicen los sesgos.
●    Fortalecer el pensamiento autónomo y crítico, en el contexto de la investigación clínica y epidemiológica.
 

•    Introducción general a los conceptos de causalidad, teoría de los contrafactuales y desenlaces potenciales. Incluye una introducción al uso y aplicaciones de los diagramas acíclicos dirigidos (o DAGs), ejemplos prácticos de su uso en la investigación biomédica y presenta un taller para el diseño y preparación de un DAG en el marco de investigación observacional

En la actualidad, la mayor parte de los profesionales de la salud toman decisiones respecto al cuidado de un determinado paciente, ya sea a nivel individual, para un grupo de pacientes o para el sistema de salud en general. Dichas decisiones deben basarse en la mejor evidencia disponible, la cual garantice que se obtendrán los mejores resultados en salud. 

Los mapas de evidencia clínica son herramientas visuales que organizan y representan la información sobre la eficacia de diferentes tratamientos, intervenciones o prácticas basadas en la investigación científica. Permitiendo así ofrecer una visión clara y organizada de la evidencia disponible, los mapas ayudan a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas sobre el mejor curso de las intervenciones, presentando la información de manera comprensible y accesible.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:
●    Identificar los elementos básicos para el adecuado reporte de la evidencia.
●    Capacidad para seleccionar y distinguir entre diferentes tipos de evidencia que son relevantes para una investigación o análisis específico.
●    Habilidad para estructurar la información de manera clara y lógica en un mapa de evidencia, facilitando su análisis y comprensión.
●    Familiaridad con Tableau Public como herramienta y software específico para la creación y análisis de mapas que representan la evidencia de manera efectiva, destacando relaciones y patrones.
●    Fortalecer el pensamiento autónomo y crítico, en el contexto de la investigación clínica y epidemiológica.
 

•    Presentación sobre los mapas de brechas de evidencia (MBE) y su importancia para la toma de decisiones en salud.
•    Ejercicio práctico introductorio para aprender a hacer un mapa de evidencia en Tableau Public.
 

Una revisión de alcance (Scoping Review) es un tipo de revisión sistemática que se utiliza para mapear la literatura disponible en un área específica de investigación y entender la extensión, el alcance y la naturaleza de la evidencia existente. Es particularmente útil cuando se quiere explorar un tema amplio o emergente y no se cuenta con una pregunta de investigación claramente definida. 

A diferencia de las revisiones sistemáticas, que se centran en preguntas de investigación específicas, las Scoping Reviews abarcan una gama más amplia de estudios. Esto ofrece una visión más completa del campo y puede revelar tendencias y patrones emergentes que aún no se han abordado en profundidad. Son útiles para tomadores de decisiones, clínicos y responsables de políticas. Proporcionan una base informada para el desarrollo de políticas y prácticas basadas en la evidencia.
 

El participante al terminar el curso estará en capacidad de:
●    Aprender los principios y pasos necesarios para realizar una scoping review.
●    Aprender a sintetizar y resumir los hallazgos de los estudios revisados, proporcionando una visión general de los temas y tendencias en el área de investigación.
●    Mejorar las habilidades para redactar informes claros y bien estructurados, y para presentar tus hallazgos de manera efectiva, ya sea en informes académicos, artículos o presentaciones orales.
●    Fortalecer habilidades de pensamiento crítico al analizar la literatura y al identificar áreas donde se necesita más investigación o donde existen contradicciones en los estudios existentes.
 

• Scoping Review en la síntesis de evidencia
  • Importancia y metodología de las scoping, herramientas para su implementación.
     

En la era de la información, uno de los mayores desafíos que enfrentamos es cómo manejar y utilizar de manera efectiva la abundancia de evidencia y datos que tenemos a nuestra disposición. La capacidad de analizar, interpretar y aplicar esta evidencia no solo es crucial para la toma de decisiones informadas, sino también para el desarrollo de estrategias y la resolución de problemas en una variedad de contextos.

Vivimos en una época en la que el acceso a la información es casi ilimitado. Esto se traduce en un constante flujo de datos y evidencias que pueden ser abrumadores. Las personas a menudo se enfrentan al reto de filtrar información relevante y distinguirla de la que no lo es. Este taller tiene como objetivo ayudar a los participantes a enfrentar este desafío proporcionando herramientas y estrategias para gestionar eficazmente la evidencia disponible.

En el ámbito profesional y personal, la habilidad para hacer un "overview" efectivo de la evidencia es esencial. Esto implica no solo acumular datos, sino también interpretarlos en un contexto real para tomar decisiones fundamentadas. El taller se enfoca en cómo aplicar estos conceptos en situaciones reales, facilitando la transición de la teoría a la práctica.

El participante al terminar el taller estará en capacidad de:

•    Saber cómo clasificar y organizar la evidencia de manera efectiva para facilitar su acceso y análisis posterior.
•    Utilizar técnicas adecuadas para analizar la evidencia y extraer conclusiones significativas.
•    Integrar las mejores prácticas para manejar y utilizar evidencia en el contexto de su trabajo o investigación, garantizando que la información sea precisa y útil.
•    Familiarizarse con herramientas y tecnologías que pueden ayudar a gestionar, analizar y presentar la evidencia de manera más eficiente.
•    Desarrollar la capacidad de reflexionar sobre los procesos de recopilación y manejo de evidencia para mejorar continuamente los métodos y prácticas requeridos y pertinentes.
 

¿Qué hago con tanta evidencia? Haciendo un overview en la vida real

•    El ecosistema de la evidencia 
•    Qué son los overviews
•    Ejemplo de overview
•    Qué analizamos en un overview
•    Abordaje (participativo) del riesgo de sesgo de la evidencia identificada
•    Evaluación del solapamiento en un overview
•    Reporte de un overview