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Published on: July 10, 2017
Puentes entre barreras, integración de perspectivas: El enfoque de Gotham para la evaluación colaborativa de CTSA
Cathleen T Kane1, Elana E Lipschitz1, Zainab Abedin2
1Clinical and Translational Science Institute, NYU Langone, New York, NY, USA.
El intercambio voluntario de datos entre los centros del Clinical and Translational Science Award (CTSA) puede superar los silos institucionales. Esta colaboración demostró ser valiosa para avanzar en la ciencia traslacional y construir redes.
Área de la Ciencia:
- Ciencia Traslacional
- Investigación en Servicios de Salud
- Investigación en Colaboración
Sus antecedentes:
- Los silos institucionales dificultan el intercambio de datos y la evaluación comparativa dentro del consorcio Clinical and Translational Science Award (CTSA).
- La colaboración eficaz es crucial para avanzar en la ciencia traslacional.
- Los modelos existentes de intercambio de datos a menudo dependen de mandatos nacionales o soporte técnico, lo que limita la sostenibilidad.
Objetivo del estudio:
- Evaluar la viabilidad de un análisis voluntario y multi-centro de una métrica común de educación CTSA.
- Establecer un modelo sostenible para el intercambio independiente de datos entre instituciones de investigación.
- Evaluar la utilidad de la métrica común como punto de referencia de impacto para la participación de los estudiantes.
Principales métodos:
- Se empleó un marco de colaboración estructurado y directrices operativas.
- Se agruparon datos de educación desidentificados sobre la participación de estudiantes y académicos de cinco centros CTSA con sede en la ciudad de Nueva York.
- El Gotham Group, un equipo de evaluadores, analizó los datos de participación en la investigación posterior a la formación y la representación demográfica.
Principales resultados:
- Los porcentajes de participación en la educación se mantuvieron estables en los centros de la ciudad de Nueva York, lo que indica la viabilidad de la métrica para la comparación regional.
- El intercambio voluntario de datos fomentó las relaciones profesionales, el intercambio de conocimientos y mejoró la capacidad de evaluación.
- El proceso colaborativo produjo beneficios comparables a los resultados del análisis de datos.
Conclusiones:
- Las asociaciones voluntarias de intercambio de datos pueden superar eficazmente los silos de datos institucionales en la ciencia traslacional.
- Este modelo fortalece la capacidad de evaluación y fomenta las redes profesionales, impulsando la mejora continua.
- El estudio demuestra un enfoque sostenible para la colaboración y la evaluación comparativa interinstitucional.
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