How Are Decisions to Introduce New Surgical Technologies Made? Advanced Laparoscopic Surgery at a Canadian Community Hospital: A Qualitative Case Study and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of many new surgical technologies is associated with increased costs and uncertainty regarding risks and benefits. Currently, little is known about how decisions are made regarding the adoption of surgical innovations. To study the decision-making process for adoption of advanced laparoscopic surgical procedures at a community hospital in Toronto, Canada, we used qualitative case study methods. Data were collected using semi-structured interviews with key informants. We performed a modified thematic analysis of the data, using the conceptual framework for priority setting known as accountability for reasonableness, which consists of 4 conditions: relevance, publicity, appeals, and enforcement. Several advanced laparoscopic surgical procedures were introduced at the hospital between 2000 and 2005. During that time, there was no structured, explicit process for making decisions about introducing new surgical technologies. Use of the new surgical technologies was relevant, as measured by the perception of patient benefit and alignment with the hospital's strategic priorities. There was no systematic structure in place to oversee publicity, appeals, or enforcement. The decision to adopt advanced laparoscopic surgery at a community hospital in Toronto, Canada, was made primarily on the basis of its relevance to patient care. The process for making decisions about the adoption of new surgical technologies can be improved.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».