Enabling health technology innovation in Canada: Barriers and facilitators in policy and regulatory processes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Health care innovation and technologies can improve patient outcomes, but policies and regulations established to protect the public interest may become barriers to improvement of health care delivery. We conducted a scoping review to identify policy and regulatory barriers to, and facilitators of, successful innovation and adoption of health technologies (excluding pharmaceutical and information technologies) in Canada. METHODS: The review followed Arksey and O'Malley's methodology to assess the breadth and depth of literature on this topic and drew upon published and grey literature from 2000-2016. Four reviewers independently screened citations for inclusion. RESULTS: Sixty- seven full- text documents were extracted to collect facilitators and barriers to health technology innovation and adoption. The extraction table was themed using content analysis, and reanalyzed, resulting in facilitators and barriers under six broad themes: development, assessment, implementation, Canadian policy context, partnerships and resources. CONCLUSION: This scoping review identified current barriers and highlights numerous facilitators to create a responsive regulatory and policy environment that encourages and supports effective co-creation of innovations to optimize patient and economic outcomes while emphasizing the importance of sustainability of health technologies.
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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 | 0,044 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».