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Enregistrement W2523571506

Implementering av IT-losningar i aldreomsorgen : Hur nystartade e-halsoforetag kan skapa en lonsam position med innovativa IT-losningar

2016· article· sv· W2523571506 sur OpenAlexaboutno aff
Katja Lundqvist, Klara-Maria Mach, Oscar Ullsten

Notice bibliographique

RevueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2016
Typearticle
Languesv
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Position (finance)GerontologyHumanitiesGeographyDemographyArtMedicineBusinessSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elderly care in Sweden needs to change because predictions states that proportion of elderly is expected to rise with 30 % between 2010 and 2050. This means that a quarter of the entire population in Sweden will be at the age of 65 years or older by 2050. With this background it is clear that the efficiency in the elderly care is an important issue. The Swedish government has therefore presented a report which states the goal of Sweden being the number one in e- health by the year of 2025. This will be achieved by letting entrepreneurs create tools to make the healthcare more efficient. Because of that, this project will investigate how a start- up company can create a lucrative position with e- health products for the elderly care market. This was done by conducting a qualitative research study based on 31 interviews and three focus groups with stakeholders in the elderly care. The stakeholders were elderly people, staff and head of divisions at retirement homes and Uppsala city officials. The study was conducted at the e-health start-up company Cenvigo which is located in the city of Uppsala. From the result it is shown that it exist a difference between how different healthcare providers implement IT. As of today there exist a lot of different IT- systems in the elderly care which are difficult to work with because they are poorly build and not compliant with other systems. The effect is that the systems are difficult to work with and that the staff needs to document the same data twice. Even though the reality looks like that our findings show that people working in the elderly care has a positive attitude towards IT solutions. But still, as an e-health company, it will be an good idea to make the product easy to use and compliant with other systems because it affects how it can perform on the market. The products also need to add value to the elderly care by for example make the working process more efficient. The findings show that staff put a lot of time in surveillance which probably can be digitalized. In order to gain a lucrative position a company also needs to identify customer groups. Potential customers are the elderly, the retirement homes or the government. The elderly has shown no interest in paying for e-health solutions themselves and they are also skeptical to use the product though they do not object to have them in the organizations. The government purchase routines are highly regulated by laws in contrast with privately driven retirement homes which do not have as strict routines. An e-health company therefore needs to be able to adapt to the demands of the market.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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