Healthcare service innovation based on information technology: The role of social values alignment
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Notice bibliographique
Résumé
The electronic personal health record (ePHR) is an information technology (IT) de- signed for patients’ empowerment in health self-management. Its actual implementation remains less than expected due to two main barriers that must be addressed by ePHRs’ providers: lack of trust in providers with regards to data privacy and lack of flexibility of the tool. In this study, we suggest that to potentially overcome these two challenges, ePHRs could be provided by health cooperatives (co-ops) in collaboration with open source devel- opment communities that share similar values. Based on the concept of social alignment that focuses on values, we explore the potential social bi-alignments between the values underlying the mission of health co-ops and the purpose of ePHRs, and between the founda- tional values of health co-ops and open source development communities. We also explore the effect of such potential social values alignments on health co-ops’ interest in innovat- ing with an ePHR-based service. To achieve our research objectives, 17 interviews were conducted in health co-ops in Quebec, a province of Canada where the network of health co-ops is particularly active. Our findings show that the concept of social values alignment is useful in the context of ePHR-based service innovation in health co-ops. However, our data analysis shows that social values alignment is not sufficient for healthcare service innovation to happen. Indeed, our findings lead us toward the concept of organizational readiness to better understand what is required to increase the likelihood of ePHR-based service innovation in health co-ops. This study culminates with the undertaking of theo- retical development where we propose a conceptual model of IT-based service innovation in healthcare organizations by expanding on our findings and on insights from the liter- ature.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle