Promoting development and uptake of health innovations: The Nose to Tail Tool
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Health sector management is increasingly complex as new health technologies, treatments, and innovative service delivery strategies are developed. Many of these innovations are implemented prematurely, or fail to be implemented at scale, resulting in substantial wasted resources. Methods A scoping review was conducted to identify articles that described the scale up process conceptually or that described an instance in which a healthcare innovation was scaled up. We define scale up as the expansion and extension of delivery or access to an innovation for all end users in a jurisdiction who will benefit from it. Results Sixty nine articles were eligible for review. Frequently described stages in the innovation process and contextual issues that influence progress through each stage were mapped. 16 stages were identified: 12 deliberation and 4 action stages. Included papers suggest that innovations progress through stages of maturity and the uptake of innovation depends on the innovation aligning with the interests of 3 critical stakeholder groups (innovators, end users and the decision makers) and is also influenced by 3 broader contexts (social and physical environment, the health system, and the regulatory, political and economic environment). The 16 stages form the rows of the Nose to Tail Tool (NTT) grid and the 6 contingency factors form columns. The resulting stage-by-issue grid consists of 72 cells, each populated with cell-specific questions, prompts and considerations from the reviewed literature. Conclusion We offer a tool that helps stakeholders identify the stage of maturity of their innovation, helps facilitate deliberative discussions on the key considerations for each major stakeholder group and the major contextual barriers that the innovation faces. We believe the NTT will help to identify potential problems that the innovation will face and facilitates early modification, before large investments are made in a potentially flawed solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».