Promoting Business and Entrepreneurial Awareness in Health Care Professionals: Lessons From Venture Capital Panels at Medicine 2.0 Conferences
Notice bibliographique
Résumé
There are few mechanisms that bring the academic and business worlds together in a way that would maximize the success of health technology (health tech) start-ups by increasing researchers' knowledge about how to operate in the business world. Existing solutions (eg, technology transfer offices and dual degree MD/MBA programs) are often unavailable to researchers from outside the institution or to those who have already completed their primary education, such as practicing physicians. This paper explores current solutions and offers a partial solution: include venture capital (VC) panels in medical conferences. These VC panels educate academics on 2 important and interconnected issues: how to "pitch" their ideas in the business world and what to consider when creating a company. In these sessions, academia-based start-up companies present their ideas before a VC panel composed of professional investors and receive feedback on their idea, business plan, and presentation techniques. Recent panel recommendations from Medicine 2.0 conferences fell into 7 categories: (1) the product, service, or idea you are developing into a company, (2) determine market forces and identify the target audience, (3) describe your competitive advantage, (4) the business plan, (5) current and future resources and capabilities, (6) legal aspects, and (7) general advice on the art of pitching. The academic and business literature validates many of these recommendations suggesting that VC panels may be a viable and cost-effective introduction to business and entrepreneurial education for physicians and other health care professionals. Panels benefit not only the presenting companies, but also the physicians, psychologists, and other health care professionals attending the session. Incorporating VC panels into academic conferences might also illuminate the need for incorporating relevant business training within academia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».