Providing Value to New Health Technology: The Early Contribution of Entrepreneurs, Investors, and Regulatory Agencies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New technologies constitute an important cost-driver in healthcare, but the dynamics that lead to their emergence remains poorly understood from a health policy standpoint. The goal of this paper is to clarify how entrepreneurs, investors, and regulatory agencies influence the value of emerging health technologies. METHODS: Our 5-year qualitative research program examined the processes through which new health technologies were envisioned, financed, developed and commercialized by entrepreneurial clinical teams operating in Quebec's (Canada) publicly funded healthcare system. RESULTS: Entrepreneurs have a direct influence over a new technology's value proposition, but investors actively transform this value. Investors support a technology that can find a market, no matter its intrinsic value for clinical practice or healthcare systems. Regulatory agencies reinforce the "double" value of a new technology-as a health intervention and as an economic commodity-and provide economic worth to the venture that is bringing the technology to market. CONCLUSION: Policy-oriented initiatives such as early health technology assessment (HTA) and coverage with evidence may provide technology developers with useful input regarding the decisions they make at an early stage. But to foster technologies that bring more value to healthcare systems, policy-makers must actively support the consideration of health policy issues in innovation policy.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».