Adoption of an innovation to repair aortic aneurysms at a Canadian hospital: a qualitative case study and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Priority setting in health care is a challenge because demand for services exceeds available resources. The increasing demand for less invasive surgical procedures by patients, health care institutions and industry, places added pressure on surgeons to acquire the appropriate skills to adopt innovative procedures. Such innovations are often initiated and introduced by surgeons in the hospital setting. Decision-making processes for the adoption of surgical innovations in hospitals have not been well studied and a standard process for their introduction does not exist. The purpose of this study is to describe and evaluate the decision-making process for the adoption of a new technology for repair of abdominal aortic aneurysms (endovascular aneurysm repair [EVAR]) in an academic health sciences centre to better understand how decisions are made for the introduction of surgical innovations at the hospital level. METHODS: A qualitative case study of the decision to adopt EVAR was conducted using a modified thematic analysis of documents and semi-structured interviews. Accountability for Reasonableness was used as a conceptual framework for fairness in priority setting processes in health care organizations. RESULTS: There were two key decisions regarding EVAR: the decision to adopt the new technology in the hospital and the decision to stop hospital funding. The decision to adopt EVAR was based on perceived improved patient outcomes, safety, and the surgeons' desire to innovate. This decision involved very few stakeholders. The decision to stop funding of EVAR involved all key players and was based on criteria apparent to all those involved, including cost, evidence and hospital priorities. Limited internal communications were made prior to adopting the technology. There was no formal means to appeal the decisions made. CONCLUSION: The analysis yielded recommendations for improving future decisions about the adoption of surgical innovations. ese empirical findings will be used with other case studies to help develop guidelines to help decision-makers adopt surgical innovations in Canadian hospitals.
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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 | 0,032 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».