Evidence Navigation busca situarse en la interfaz entre epidemiología, síntesis de evidencia, evaluación de tecnologías, ciencia de implementación, métodos cualitativos, modelamiento y apoyo a decisiones. La propuesta parte de comparar y conectar métodos existentes antes de plantear componentes nuevos.
La agenda se organiza alrededor de preguntas que puedan convertirse en estudios, comparaciones y métricas explícitas.
Comparar marcos de síntesis heterogénea, evidence-informed decision-making, evidence-to-decision, HTA, evidence-stream integration, evidence ecosystems y ciclos rápidos para identificar solapamientos y vacíos operativos.
Explorar cómo convertir decisiones complejas en un plan explícito de preguntas, fuentes, valoración, contextualización e integración, reutilizando componentes ya desarrollados por distintas tradiciones metodológicas.
Estudiar métodos para combinar síntesis globales con datos administrativos, evaluaciones, implementación, costos, modelamiento y otras fuentes locales.
Estudiar cómo construir productos coherentes preservando las diferencias entre evidencia cuantitativa, cualitativa, económica, de implementación y de modelamiento.
Explorar formas transparentes de presentar las advertencias metodológicas de fuentes evaluadas con marcos y herramientas diferentes.
Evaluar apoyo de inteligencia artificial para búsqueda, clasificación, extracción, relación entre fuentes y actualización frente a procedimientos de referencia y con supervisión humana.
Comparar enfoques candidatos mediante completitud, omisiones críticas, concordancia, reproducibilidad, tiempo, costo y utilidad para quienes toman decisiones.
En esta etapa no existe un “flujo Evidence Navigation” validado. La secuencia propuesta comienza precisamente por definir si hace falta, qué componentes debería contener y cómo podría evaluarse.
Realizar una revisión metodológica que identifique qué etapas ya cuentan con métodos robustos, cuáles se solapan y dónde persiste fragmentación.
Solo si se confirma una brecha relevante, definir un flujo Evidence Navigation como combinación explícita de componentes existentes y, cuando sea necesario, procedimientos nuevos.
Comparar el flujo candidato con procedimientos de referencia y con versiones asistidas por inteligencia artificial mediante métricas predefinidas.
Son piezas con historias y niveles de madurez propios; se presentan aquí por su posible utilidad metodológica, no como componentes ya validados de Evidence Navigation.
Marco para revisar críticamente evidencia recuperada o resumida mediante inteligencia artificial, con verificación de fuentes, relevancia, incertidumbre, actualidad, inconsistencias y aplicabilidad.
Documentación pública en preparación.Enfoque estructurado y guiado por humanos para explorar paisajes de evidencia complejos con apoyo de inteligencia artificial y decidir qué síntesis o investigación posterior es necesaria.
Ver antecedente ↗Investigación sobre procedimientos focalizados de valoración crítica que reduzcan carga de trabajo manteniendo la información decisiva sobre confianza.
Documentación pública en preparación.Experiencias de búsqueda, priorización, cribado, extracción y síntesis asistidas por inteligencia artificial que pueden aportar casos de prueba para evaluación metodológica.
Ver antecedente ↗