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作者:Not Available (NA)

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页数:336

译者:

出版时间:2009-5

价格:£ 39.99

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isbn号码:9781405181068

丛书系列:

图书标签:

• 知识转化
• 医疗保健
• 循证医学
• 实施科学
• 公共卫生
• 健康传播
• 临床实践
• 研究方法
• 健康政策
• 患者安全

深度解析：变革驱动下的医疗健康知识传递与实践重塑 本书探讨的主题聚焦于医疗健康领域中，如何将前沿的科学发现、临床试验的最佳证据，以及新兴的医疗技术，高效、准确地转化为日常的临床实践、公共卫生政策乃至患者行为的改变。我们深入剖析了知识从产生到应用的复杂路径，并提出了一套系统性的框架，用以指导医疗机构、研究人员、政策制定者以及医疗服务提供者，克服“知识鸿沟”的挑战。 第一部分：知识鸿沟的结构性分析与理论基础 本部分旨在为理解知识转化（Knowledge Translation, KT）的必要性奠定坚实的理论基础。我们首先对当前医疗健康领域存在的“知识鸿沟”（The Evidence-Practice Gap）进行细致的解剖。这不仅仅是信息传递的失败，更是涉及组织文化、专业惯性、资源分配以及系统复杂性等多个层面的结构性问题。 第一章：从“循证”到“实践”的路径障碍 本章详细梳理了知识转化过程中的主要障碍。我们区分了三个核心层面的阻力： 1. 证据层面障碍： 探讨了研究成果的呈现方式、复杂性和适用性限制。例如，随机对照试验（RCT）的理想化环境与真实世界临床决策需求之间的张力。同时，我们分析了“负面结果”或“不确定性”证据被忽视的倾向。 2. 个体与组织层面障碍： 重点分析了医疗专业人员（医生、护士、治疗师）的认知偏差、时间压力、技能差距以及既有的职业规范如何阻碍新知识的采纳。在组织层面，我们考察了医院层面的激励机制、权力结构和信息流不畅对知识实施的影响。 3. 系统与政策层面障碍： 讨论了支付体系、监管环境、信息技术（IT）基础设施的碎片化如何间接或直接地阻碍了最佳实践的推广。 第二章：知识转化的核心理论模型 本书借鉴并整合了跨学科的理论视角，构建了一个适应医疗环境的知识转化模型。我们超越了简单的线性模型，采纳了循环和迭代的视角。重点阐述了以下关键理论框架： 行为改变理论的应用： 深入探讨了如“计划行为理论”（TPB）和“社会认知理论”（SCT）在塑造个体临床行为方面的潜力，并探讨如何将其转化为可操作的干预措施。 组织变革管理视角： 借鉴Kotter的八步变革模型，结合医疗机构的特殊性，分析了如何自上而下和自下而上地推动系统性变革。 知识生态学（Knowledge Ecology）： 将知识的产生、传播、吸收和应用视为一个相互依存的生态系统。强调了“知识的共同创造者”——即研究者与实践者——之间的持续对话与伙伴关系的重要性。 第二部分：知识转化的关键策略与干预工具 本部分侧重于提供切实可行的工具和策略，用以弥合证据与实践之间的差距。我们强调干预措施必须是多维度的、适应特定情境的。 第三章：定制化干预：情境化与接受度 成功的知识转化很少是“一刀切”的。本章的核心在于“情境化”。 本地需求评估： 介绍如何利用定性和定量方法，精确识别特定科室、特定人群（如农村医院、资源匮乏地区）在知识采纳上的独特障碍。 干预措施的匹配性： 详细分类了不同类型的干预措施——如教育性干预（研讨会、讲座）、非教育性干预（流程再造、决策支持工具）以及混合性干预——并提供了一个决策矩阵，指导读者根据障碍的性质选择最有效的工具。 变革代理人（Change Agents）的培养： 探讨了如何识别、培训和授权“知识之桥”（Knowledge Brokers），这些人是连接研究前沿与临床一线的关键中介角色。 第四章：信息技术与决策支持系统的革命 信息技术已成为知识转化的重要载体。本章关注技术如何从“信息存储库”转变为“主动的实践引导者”。 嵌入式决策支持（Embedded DSS）： 深入分析了电子健康记录（EHR）系统中决策支持警报（Alerts）、临床路径集成和智能提示系统的设计原则。讨论了如何优化这些系统以减少“警报疲劳”（Alert Fatigue），同时确保关键信息的及时传递。 大数据与预测分析在KT中的作用： 探讨了如何利用电子病历数据、索赔数据和注册数据进行实时质量监控。通过识别实践偏离最佳证据的集群，可以实现早期、有针对性的反馈和再培训。 面向患者的知识传递技术： 研究了移动健康（mHealth）应用、患者门户网站和互动式教育模块在赋能患者、促使他们主动参与循证决策方面的应用。 第五章：衡量与评估知识转化的影响 如果知识转化不能被衡量，就无法被优化。本章提供了一套严格的评估框架。 产出指标与结果指标的分离： 明确区分了衡量干预活动本身（如培训参与率）的产出指标，与衡量最终临床和健康结果（如发病率、住院时间缩短）的结果指标。 实施科学（Implementation Science）的评估方法： 介绍了常用的过程评估工具，如“干预识别与评估工具”（Intervention Description and Fidelity Assessment Tool, IDEAT）和“干预执行评估框架”（RE-AIM框架），确保我们不仅知道“是否奏效”，更知道“如何、为何以及对谁奏效”。 持续质量改进（CQI）的循环： 将知识转化视为一个PDSA（计划-执行-学习-调整）的持续循环，强调在小规模测试中学习和快速迭代的重要性。 第三部分：面向未来的挑战与创新领域 本部分展望了知识转化领域的前沿发展，特别关注全球化、成本效益和文化敏感性。 第六章：跨文化与全球健康知识转化 在日益互联的世界中，知识的普适性面临挑战。 文化适应性与知识的本土化： 分析了如何调整全球指南以适应不同国家、地区和特定社区的文化、社会经济和法律环境。强调了“自下而上的”知识生成在补充自上而下指南中的关键作用。 资源受限环境下的知识转化： 探讨了在基础设施薄弱或人力资源短缺的背景下，如何采用低成本、高杠杆效应的知识传递策略，如“循序渐进式培训”和“任务转化”（Task Shifting）。 第七章：系统可持续性与政策激励 知识转化项目的失败往往源于其不可持续性。 成本效益分析： 论证了投资于有效的知识转化策略在长期内如何通过减少不必要的治疗、降低并发症和优化资源使用来节省医疗开支。 支付方与政策制定者的角色： 探讨了如何设计激励机制（如基于质量的支付模型、惩罚性措施）来推动医疗机构采纳新的、证据更强的实践，并将知识转化“制度化”。 研究资助模式的转变： 呼吁资助机构将更多的资源明确分配给实施科学和知识转化活动本身，而非仅仅停留在基础或临床研究阶段。 总结：构建一个适应性强的医疗知识生态系统 本书最终的目标是推动医疗系统从被动的“知识接收者”转变为主动的“知识学习者和适应者”。通过整合结构化的理论分析、实用的干预工具和前瞻性的政策思考，我们为所有参与医疗健康知识传递和实践的专业人士提供了一张实现变革的蓝图。它不仅是关于“传播什么”，更是关于“如何变革，以确保最佳的患者照护得以持续实现”。

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这本书的名字叫《健康照护中的知识转化》，光看名字，我就觉得这本书能深入探讨一个我一直很感兴趣但又觉得难以捉摸的领域。我一直在想，那些最新、最前沿的医学研究成果，是如何一步步走进临床，真正改变病患的治疗方式和生活质量的？这本书似乎就直面了这个核心问题。它会不会像一座桥梁，连接起实验室的严谨与病床旁的实践？我期待它能揭示知识从“知道”到“做到”的整个复杂过程，包括那些隐藏在背后的障碍，比如信息过载、组织文化、利益冲突，又或者是那些能够加速转化的催化剂，比如有效的沟通策略、跨学科协作、政策支持等等。我希望它能提供一些具体的案例研究，让我看到真实的转化过程是怎样的，而不是停留在理论层面。是不是有那些令人振奋的成功案例，讲述了某个突破性的疗法是如何快速且有效地被采纳，最终惠及了成千上万的患者？反之，它会不会也坦诚地剖析那些失败的尝试，从中吸取教训，为后来的实践者提供宝贵的警示？这本书如果能帮助我理解，如何更好地将科研的发现转化为切实可行的临床指南和患者教育材料，那对我来说就太有价值了。我甚至设想，它会不会触及到教育者和学习者的角色，如何培养能够熟练运用知识转化技能的专业人士，让他们在各自的岗位上成为改变的推动者。

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《健康照护中的知识转化》这个名字，让我立刻联想到在医疗管理和政策制定方面的挑战。我们经常需要依据最新的循证医学证据来制定医疗政策、优化服务流程，以及分配资源。但现实情况是，政策的制定往往受到多方面因素的影响，而知识的转化和应用，常常是其中最薄弱的一环。我希望这本书能从一个宏观的视角，探讨如何在复杂的组织和政策环境中，有效地推动知识转化。它是否会讨论，如何打破不同部门之间的壁垒，实现信息共享和协同工作？又或者，它是否会分析，如何通过有效的激励机制和绩效评估，鼓励医务人员积极采纳新的知识和技术？我非常期待书中能够提供一些关于政策分析和制定的框架，让我们能够更好地理解，哪些政策能够促进知识的有效转化，哪些又可能成为阻碍。关于如何应对来自不同利益相关者的阻力，以及如何建立一个可持续的知识转化机制，这些都是我非常感兴趣的内容。我希望这本书能给我一些启发，让我们在推动医疗系统改革时，能够更加注重知识的落地和应用，而不是仅仅停留在政策文本层面。它有没有关于如何衡量知识转化政策的有效性，以及如何根据反馈进行调整的讨论？这些对于我们这样的政策制定者来说，至关重要。

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这本书的名字，《健康照护中的知识转化》，听起来就充满了学术的深度和实践的意义。我一直对知识管理和信息科学在医疗领域的应用充满好奇。我设想，这本书会不会深入探讨，如何构建一个支持知识产生的平台，如何有效地组织、存储和检索海量的医疗信息，以及如何设计智能化的工具来帮助医务人员进行知识的发现和应用。我希望它能超越传统的知识传递模式，而是探讨如何利用现代信息技术，比如人工智能、大数据分析，来加速知识的转化过程。这本书是否会介绍一些先进的知识管理系统在医疗机构中的应用案例，以及它们带来的实际效益？比如，如何通过这些系统来提高诊断的准确性，优化治疗方案，或者实现个性化医疗？我特别想了解，书中会不会讨论如何构建一个具有学习能力的医疗知识库，能够不断地从新的研究和临床实践中吸取经验，并将其转化为可操作的建议。另外，关于如何保护医疗数据的隐私和安全，以及如何平衡数据开放和知识共享的需求，这些也是我非常关注的方面。我期待这本书能为我们提供一个关于健康照护知识转化的全新视角，尤其是在数字化时代，如何更好地利用技术的力量，推动医疗知识的创新和应用，造福更多患者。

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我对《健康照护中的知识转化》这个书名抱有相当大的期待，因为我从事的是健康传播领域，而知识转化正是我们工作的核心环节之一。我一直觉得，很多时候，再好的研究成果、再有效的健康信息，如果不能有效地转化为公众能够理解和接受的行为，那就失去了其应有的价值。这本书，我希望它能为我们提供一套严谨且实用的理论指导和实践方法。它是否会深入探讨，如何将复杂的科学语言转化为通俗易懂的健康信息？又或者，它会关注如何通过各种传播渠道，将这些信息精准地传递给目标人群，比如特定的疾病患者群体、高风险人群，或者是大众。我特别想了解，书中会不会有关于评估传播效果的章节，我们如何知道我们的信息是否被理解了？是否被接受了？最终是否引导了积极的行为改变？这本书如果能提供一些关于如何设计有效的健康教育项目、如何利用社会媒体进行健康知识传播、或者如何与社区组织合作等方面的案例和指导，那我一定会如获至宝。我对它是否会触及到伦理层面的问题也很感兴趣，比如在传播健康知识时，我们应该如何避免误导和恐慌？如何确保信息的准确性和可靠性？我期待这本书能成为我们健康传播工作者的“行动指南”，帮助我们在复杂多变的传播环境中，更有效地推动健康知识的转化和应用，最终促进全民健康水平的提升。

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《健康照护中的知识转化》这个书名，让我联想到许多在医疗一线奋斗的同事们。我们每天都在接触大量最新的临床指南和研究数据，但真正能将它们内化，并灵活运用到千变万化的临床情境中，却是一门艺术，也是一项挑战。我一直觉得，医疗知识的传播和应用，远不止是简单的信息传递，它涉及到如何理解、整合、适应，最终付诸行动。这本书，我希望它能提供一种系统性的框架，让我们能够更清晰地认识到知识转化中的关键环节。会不会有关于不同知识转化模式的探讨，比如自上而下的政策驱动，还是自下而上的临床需求引领？我对那些关于如何评估和选择最适合特定情境的知识转化策略的部分非常好奇。是不是会提到一些实用的工具和方法，比如决策支持系统、知识管理平台，或者是一些能够促进团队沟通和协作的技巧？更重要的是，我希望它能深入挖掘影响知识转化效率的各种因素，从个人层面的学习障碍，到组织层面的流程设计，再到系统层面的文化和政策导向。如果书中能提供一些实操性的建议，比如如何建立一个有效的知识转化团队，或者如何设计一个能够持续改进的知识应用流程，那将是对我们这些临床医生莫大的帮助。我期待着这本书能为我们打开一扇新的视角，让我们在面对海量信息和复杂临床问题时，能够更加游刃有余。

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