Value Co-creation in the Health Service Ecosystems: The Enabling Role of Institutional Arrangements
Notice bibliographique
Résumé
The health care service system is currently undergoing a profound revolution that has put the patient at the core of health outcome co-creation. Patient-centered care could be associated with Service Dominant Logic that looks at co-creation process as a dynamic resources’ integration between actors. From this standpoint, the need for a broader vision of value creation process towards a service ecosystem perspective is emerging. This paper includes an overview of the scientific literature and reports on a narrative case study analysis concerning the "International Consortium for Health Outcomes Measurement" in an attempt to nourish the debate on the different ways that multiple actors can collaboratively shape a health service ecosystem. Findings reveal that co-creation practices, involving multiple actors who belong to different ecosystem levels, led to mutual adjustments and to on-going shared changes. These processes directly influenced health outcome creation, which is reframed in light of patients’ needs, expectations, and experiences. Therefore, patients are assuming the role of health outcome “co-creator”, interacting with all other ecosystems actors (e.g. physicians, institutions, NGOs, health managers, ICTs providers etc.). This study represents a first and preliminary attempt to investigate a real example of dynamic resources’ exchange, based on the contribution of multiple interacting actors and on the role of interdepend and interacting institutions in value practices.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,041 |
| Communication savante | 0,020 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».