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Enregistrement W2062101839 · doi:10.1258/jhsrp.2008.007173

What leads to better health care innovation? Arguments for an integrated policy-oriented research agenda

2008· article· en· W2062101839 sur OpenAlexaff
Pascale Lehoux, Bryn Williams–Jones, Fiona A. Miller, David R. Urbach, Stéphanie Tailliez

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of Pittsburgh
Mots-clésPaceUpstream (networking)Relevance (law)Downstream (manufacturing)Health careSustainabilityPerspective (graphical)Bridge (graph theory)UsabilityPublic relationsHealth policyProcess (computing)BusinessPolitical scienceKnowledge managementMarketingEconomicsComputer scienceMedicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay is based on the recognition that the current 'downstream' health services research and policy approach to innovation misses the mark on one crucial point. It has not addressed how to promote the design of innovations that are likely to be more valuable than others. Re-visiting the ways in which health services research could inform innovation processes, this paper suggests that three attributes make innovations especially compelling from a health care system perspective: relevance; usability; and sustainability. These could be used as a starting point for outlining a policy-oriented research agenda that could bridge upstream design processes, and downstream needs and priorities. Given the pace at which innovations come about and the complexity of health care systems, we believe that both research and policy should be able to contribute significantly to the shaping of socially valuable technological change in health care. Recognizing that such a long-term goal cannot be reached through a linear, rationalistic process, our paper offers preliminary arguments to start to reconcile the health policy and innovation agendas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,574
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,033 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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