Open Innovation and Involvement of End-Users in the Medical Device Technologies’ Design & Development Process: End-Users’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Literature and Regulatory bodies growing interest in End-Users’ implication in Medical Device Technologies (MDTs) development processes are a clear proof of the importance of this involvement and the positive impacts it can have on the development, implementation and use of MDTs, thus subsequent improvements in healthcare services’ delivery. However, existing research has mainly been focused on the theoretical importance of this involvement, and the manufacturers’ views and attitudes, with little attention focused on End-Users’ concerns and thoughts concerning this process. The aim of this paper is to identify the perspectives of Nurses and Doctors as the best representatives of MDT End-Users, regarding their own involvement in MDT development processes. The results of 49 semi-structured interviews conducted with End-Users, helped identify a number of high-level themes: 1) End-Users’ conflicting perspective with that of manufacturers regarding the impact of their involvement in MDT development; 2) End-Users’ concerns regarding the nature of their contribution, its level and their suggestions for a potential amelioration. These results reveal the importance End-Users attach to their involvement in MDT development processes, and the added value they perceive for the proper development as well as upgrade of MDTs. It also underlines many concerns they have regarding the current patterns of involvement, and suggests their recommendations for a standardization of this process, with input on forms and levels of involvement.
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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 | 0,038 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».