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Enregistrement W2999821543 · doi:10.2196/17004

Hackathons as Stepping Stones in Health Care Innovation: Case Study With Systematic Recommendations

2020· article· en· W2999821543 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftPfizer
Mots-clésHealth careContext (archaeology)Multidisciplinary approachDigital healthEnthusiasmNursingMedicineMedical educationPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Until recently, developing health technologies was time-consuming and expensive, and often involved patients, doctors, and other health care professionals only as passive recipients of the end product. So far, users have been minimally involved in the ideation and creation stages of digital health technologies. In order to best address users' unmet needs, a transdisciplinary and user-led approach, involving cocreation and direct user feedback, is required. In this context, hackathon events have become increasingly popular in generating enthusiasm for user-centered innovation. OBJECTIVE: This case study describes preparatory steps and the performance of a health hackathon directly involving patients and health care professionals at all stages. Feasibility and outcomes were assessed, leading to the development of systematic recommendations for future hackathons as a vehicle for bottom-up innovation in health care. METHODS: A 2-day hackathon was conducted in February 2017 in Berlin, Germany. Data were collected through a field study. Collected field notes were subsequently discussed in 15 informal meetings among the research team. Experiences of conducting two further hackathons in December 2017 and November 2018 were included. RESULTS: In total, 30 participants took part, with 63% (19/30) of participants between 25 and 34 years of age, 30% (9/30) between 35 and 44 years of age, and 7% (2/30) younger than 25 years of age. A total of 43% (13/30) of the participants were female. The participation rate of medical experts, including patients and health care professionals, was 30% (9/30). Five multidisciplinary teams were formed and each tackled a specific health care problem. All presented projects were apps: a chatbot for skin cancer recognition, an augmented reality exposure-based therapy (eg, for arachnophobia), an app for medical neighborhood connectivity, a doctor appointment platform, and a self-care app for people suffering from depression. Patients and health care professionals initiated all of the projects. Conducting the hackathon resulted in significant growth of the digital health community of Berlin and was followed up by larger hackathons. Systematic recommendations for conducting cost-efficient hackathons (n≤30) were developed, including aspects of community building, stakeholder engagement, mentoring, themes, announcements, follow-up, and timing for each step. CONCLUSIONS: This study shows that hackathons are effective in bringing innovation to health care and are more cost- and time-efficient and potentially more sustainable than traditional medical device and digital product development. Our systematic recommendations can be useful to other individuals and organizations that want to establish user-led innovation in academic hospitals by conducting transdisciplinary hackathons.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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