La construction sociale et l’hybridation des logiques marchandes et du système de santé dans l’émergence, le succès et la pérennité des entreprises de technologies innovantes en santé
Notice bibliographique
Résumé
Avec l’avènement de la micro-informatique dans les années 80, de l’internet dans les années 90 et de l’achèvement du séquençage du génome humain au tournant du 21e siècle, le nombre d’entreprises développant des technologies en santé a explosé. Par contre, la pratique en centre hospitalier et des interactions quotidiennes avec des professionnels de la santé œuvrant dans différents secteurs du système de santé québécois et d’autres provinces canadiennes rend compte d’une large différence entre le nombre de technologies qui apparaissent dans les conférences et blogs, et celles adoptées et utilisées sur le terrain. Mais tandis que l’évaluation des technologies et l’étude de la diffusion des innovations ont donné lieu à une littérature scientifique importante, peu d’études ont exploré jusqu’à présent l’émergence des entreprises de technologies innovantes en santé en prenant compte le point de vue de tous les acteurs impliqués. C’est donc ce manque de connaissances que notre étude désire combler, en se demandant comment une entreprise émergente et de technologie en santé peut se construire socialement en initiant certaines actions concurrentielles et pourquoi ces actions peuvent-elles différer selon le type d’entreprise, les demandes et les pressions des acteurs économiques et du système de santé. Les objectifs de recherche sont donc de définir comment les entreprises innovatrices en technologie de la santé s'établissent en utilisant l'effet de leurs actions concurrentielles tout en leur octroyant un sens, déterminer l'influence du type d'entreprise et des schèmes de construction sociale sur les actions concurrentielles, les activités de fabrication de sens et les réponses aux pressions des acteurs institutionnels, et enfin identifier quelles sont les stratégies utilisées par les entrepreneurs pour s'adresser à l'institution qu’est le système de santé. Afin de répondre aux interrogations soulevées par les observations sur le terrain, la présente recherche s’est organisée en trois volets successifs, explorant trois points de vue différents. Le premier est celui d’un observateur externe envers les startups en technologie de santé. Le deuxième volet est celui des acteurs gravitant autour de ces entreprises et le troisième est celui des entrepreneurs eux-mêmes. Le premier volet consiste en une étude de cas multiples utilisant la stratégie d’analyse de construction d’explication. L'étude s'est appuyée sur l'analyse des communiqués de presse (n = 664) et des articles des médias généraux (n = 627). L'échantillon comprend cinq entreprises canadiennes inscrites à la Bourse de Toronto sous la forme de quatre startups qui ont fait une offre d’achat initiale entre 2000 et 2003, et une entreprise bien établie. Parmi celles-ci, trois étaient dans le secteur de la santé, une dans le secteur du commerce électronique tandis que l‘entreprise bien établie était une entreprise de solutions d’infrastructures électroniques en santé. Globalement, au cours de l'émergence de l'entreprise, les actions marketing et symboliques, doublées du recours à des leaders d’opinion et des personnes de haute notoriété ont été nettement plus prononcées avec les startups de santé par rapport à l'entreprise qui n’était pas en santé. Au cours des premiers mois d’émergence, au fur et à mesure que les communications et signaux augmentaient, les startups en santé étaient les seules entreprises à utiliser la légitimité cognitive et pragmatique, s'appuyant ainsi sur la cognition plutôt que sur l'intérêt personnel ou les jugements moraux des acteurs. De plus, nous avons observé des différences dans l'utilisation des actions marketing et des actions symboliques et également dans le recours à des leaders d’opinion. Cela suggère une influence différentielle du modèle de construction sociale et du type d'entreprise sur le niveau et le mélange des actions du marché et des activités de sensibilisation entre les entreprises de santé et les entreprises de technologie non liées à la santé. Les deuxième et troisième volet consistent en deux séries d’entrevues semi-structurées, où une analyse thématique a été utilisée pour identifier et rapporter des thèmes tout en organisant et en décrivant minutieusement l'ensemble de données. Pour le deuxième volet, l'échantillon pour les entrevues semi-structurées comprend 10 médecins spécialistes, 4 professionnels de la santé impliqués dans l'acquisition des technologies de la santé, 3 membres des unités d'évaluation des technologies de la santé et 3 investisseurs en technologies de la santé. Nous avons déterminé que l'acquisition et la diffusion des technologies de santé sont de plus en plus réglementées et doivent répondre à des pressions croissantes d'un grand nombre d'acteurs qui voient inversement leur pouvoir d'agence se réduire. Nous avons également démontré que les pressions qui pousse vers l'institutionnalisation des pratiques, ainsi que le découplage des objectifs du système de santé et ceux des autres acteurs sont abordés par des stratégies "politiques"; le pouvoir des principaux influenceurs tels que les investisseurs et les spécialistes médicaux, ainsi que la méfiance à l'égard des actions de marketing sont abordés avec des stratégies “associatives”; les pressions découlant du besoin croissant de données fondées sur des données probantes sont traitées avec des stratégies “normatives”. Enfin, la faible fragmentation d'un système public de santé et l'hétérogénéité des processus d'acquisition locaux sont abordées avec des stratégies “d'identité”. Le troisième volet s’est concentré sur la manière dont les entrepreneurs saisissent les opportunités, créent leur organisation entrepreneuriale, et lui apportent de la légitimité, et a examiné les déclencheurs, contraintes et pressions impliquées dans ce processus. L'échantillon pour les entretiens a été constitué de 20 entrepreneurs et partenaires stratégiques impliqués dans le développement et la commercialisation des technologies de la santé. À chaque étape, nous avons identifié un processus institutionnel prédominant, qu'il s'agisse du découplage, de l'influence du champ organisationnel ou de la recherche de légitimation. Nous avons constaté que chaque étape de l'émergence de la start-up était déclenchée par des situations où l'entrepreneur faisait face à des barrières et contraintes sous la forme d'un désalignement des limites, de la mauvaise performance des technologies concurrentes, et de l'asymétrie des ressources. Nos résultats peuvent aider les professionnels de la santé, les décideurs et les évaluateurs à comprendre le processus d'adoption et de diffusion des technologies en santé et contribuer à l'élaboration de procédures d'acquisition grâce à des politiques ciblées et des processus révisés. Pour les investisseurs, notre étude leur permet d’identifier les obstacles qui rythment la vitesse à laquelle les nouvelles technologies font leur chemin dans la pratique clinique et le système de santé. Les résultats peuvent aussi fournir un cadre pour élaborer des données de référence pour évaluer les investissements actuels et futurs. Mieux connaître quelles sont les différences propres aux startups technologiques en santé en comparaison aux autres startups pourrait aider les entrepreneurs à prioriser les actions compétitives et à mieux cerner les intentions perçues et les besoins de santé réels lors de l’émergence sociale de l’entreprise. Pour le système de santé, les résultats peuvent servir à élaborer et enrichir des politiques et directives d’acquisition et d’évaluation qui vont améliorer l’accès à des technologies médicales qui sont sécuritaires, efficaces et de haute qualité.
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 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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,030 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».