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Enregistrement W2124546896

Factors Influencing Innovation in Healthcare: A conceptual synthesis

2012· article· en· W2124546896 sur OpenAlexvenueno aff
Temidayo O. Akenroye

Notice bibliographique

Revue˜The œinnovation journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService innovationPublic sectorBusinessHealth careSustainabilityConceptual frameworkPrivate sectorOpen innovationDisruptive innovationInnovation managementMarketingTertiary sector of the economyPublic relationsService (business)Knowledge managementEconomicsEconomic growthPolitical scienceSociologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTThis paper examines the factors driving innovation in the health sector. It specifically explores the factors that drive innovation in the National Health Service (NHS) United Kingdom. A literature review of innovation models and drivers for innovations in organizations was conducted. The secondary data were collected from various NHS publications on healthcare innovation. Data from secondary sources were reviewed and synthesised with the existing models in the literature. The findings show that there are several factors driving innovation in the health sector. In addition to other factors found in the literature, innovation is spurred through responses to the challenges of cost, supply chain problems and sustainability concerns. This implies that certain non-medical factors can influence the need for innovation in the health sector. A conceptual framework is developed to describe the factors influencing the need for innovation in the health sector.Keywords: Innovation, Health Sector, Change, NHSIntroductionInnovation has been a consistent feature of the private sector for a number of years. Likewise, studies into innovative practices in the public sector have increased during the last three decades. Despite this relatively broad period in which innovation has been discussed and studied, the way it emerges in the literature shows that more is leftto be learnt. It is not surprising, therefore, to see the adoption of innovation arising in public debates and academic discussions. Innovation may mean different things to different people, professions and businesses (Mulgan and Albury 2003; Borins, 2001). Additionally, innovation will not perform its intended purpose in an organisation until appropriate building blocks are put in place. The ability to understand and leverage these factors determines the degree to which innovation can be disseminated within an organisation (Greenhalgh et al., 2004). Some studies have been carried out to discover the barriers to innovation diffusion (Fitzgerald et al., 2001; Leeman et al, 2007). Innovation must be part of the organizational culture. It must be both encouraged and rewarded; this organizational entrepreneurship is very rare in highly centralized organizations.The National Health Service (NHS) is the largest publicly funded healthcare system in Europe, providing high quality and safe health services to the residents of the United Kingdom (UK). As an important institution within the UK public sector, the significance of the NHS goes beyond healthcare provision. It is also the largest employer in the UK, with a workforce of more than 1.7 million (www.nhs.uk). The NHS's vision is to provide affordable and accessible healthcare based on patients' needs (NHS Plan, 2000). The NHS has deployed various initiatives to move healthcare closer its local population, using innovative services and technologies (Department of Health, 2009a). In the NHS Constitution, innovation is identified as one of the tools for improving healthcare (NHS, 2010). The National Innovation Centre (NIC) was established to regulate issues of clinical performance and innovation. One of the major achievements of NIC is a tool called scorecard, which helps clinicians and commissioners discover the strength and weakness of their ideas (NHS Institute, 2008). The scorecard also provides improvement suggestions for ideas generated within the NHS. Despite these efforts, the NHS has a lot to do in the area of service innovation to fully achieve its objectives (Wanless, 2004; Sheldon, 2004; Black, 2006; Cooksey, 2006; Liddell et al., 2008; Darzi, 2008). This is not suprising since it is not a new thought in organizational theory and behaviour that large bureaucratic, government controlled, centrally planned organizations are monumentally difficult to change.Researchers have also shown that organisations initiate and implement new ideas in unplanned manners (Knudsen & Roman, 2004; Hargadon, 2003). …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0190,016
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0170,010
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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