What leads to better health care innovation? Arguments for an integrated policy-oriented research agenda
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,148 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,082 |
| Communication savante | 0,036 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».