What Health System Challenges Should Responsible Innovation in Health Address? Insights From an International Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While responsible innovation in health (RIH) suggests that health innovations could be purposefully designed to better support health systems, little is known about the system-level challenges that it should address. The goal of this paper is thus to document what is known about health systems' demand for innovations. METHODS: We searched 8 databases to perform a scoping review of the scientific literature on health system challenges published between January 2000 and April 2016. The challenges reported in the articles were classified using the dynamic health system framework. The countries where the studies had been conducted were grouped using the human development index (HDI). Frequency distributions and qualitative content analysis were performed. RESULTS: Up to 1391 challenges were extracted from 254 articles examining health systems in 99 countries. Across countries, the most frequently reported challenges pertained to: service delivery (25%), human resources (23%), and leadership and governance (21%). Our analyses indicate that innovations tend to increase challenges associated to human resources by affecting the nature and scope of their tasks, skills and responsibilities, to exacerbate service delivery issues when they are meant to be used by highly skilled providers and call for accountable governance of their dissemination, use and reimbursement. In countries with a low and medium HDI, problems arising with infrastructure, logistics and equipment were described in connection with challenges affecting procurement, supply and distribution systems. In countries with a medium and high HDI, challenges included a growing demand for drugs and new technology and the management of rising costs. Across all HDI groups, the need for flexible information technologies (IT) solutions to reach rural areas was underscored. CONCLUSION: Highlighting challenges that are common across countries, this study suggests that RIH should aim to reduce the cost of innovation production processes and attend not only to the requirements of the immediate clinical context of use, but also to the vulnerabilities of the broader system wherein innovations are deployed. Policy-makers should translate system-level demand signals into innovation development opportunities since it is imperative to foster innovations that contribute to the success and sustainability of health systems.
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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 | 0,055 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».