Narrowing the Skills Gap for Innovation: An Empirical Study in the Hospital Sector
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current financial crisis and the increasing burden of chronic diseases are challenging hospitals to enhance their innovation capacity to deliver new and more effective health services. However, the shortage of skills has been widely recognized as a key obstacle for innovation. Ensuring the presence of a skilled workforce has become a priority for the health system in Portugal and across Europe. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the demand of new skills and their influence in both investments in innovation and development of skills. METHODS: We used a mixed-methods approach combining statistical analysis of data survey and content analysis of semistructured interviews with the Administration Boards of hospitals, using a nominal group technique. RESULTS: The results illustrate an increasing demand of a broad range of skills for innovation development, including responsibility and quality consciousness (with a significant increase of 55%, 52/95), adaptation skills (with an increase of 44%, 42/95) and cooperation and communication skills (with an increase of 55%, 52/95). Investments in the development of skills for innovation are mainly focused on aligning professional training with an organizational strategy (69%, 66/95) as well as collaboration in taskforces (61%, 58/95) and cross-department teams (60%, 57/95). However, the dynamics between the supply and demand of skills for innovation are better explained through a broader perspective of organizational changes towards enhancing learning opportunities and engagement of health professionals to boost innovation. CONCLUSIONS: The results of this study illustrate that hospitals are unlikely to enhance their innovation capacity if they pursue strategies failing to match the skills needed. Within this context, hospitals with high investments in innovation tend to invest more in skills development. The demand of skills and investments in training are influenced by many other factors, including the hospital's strategies, as well as changes in the work organization. Relevant implications for managers and policy makers can be drawn from the empirical findings of this paper, building on the current efforts from leading innovating hospitals that are already defining the future of health care.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».