Impediments to Health Innovation in Canada: Identifying Policy Barriers in Alberta’s Precision Health Innovation and Commercialization Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Health systems globally are shifting towards precision health (PH), the utilization of individual information to inform health and social services delivery to improve health outcomes. PH is a major area of focus for economic development across the globe, however most Canadian provinces do not have a clear strategy for this sector. This research examines Alberta’s PH innovation and commercialization (I&C) ecosystem to identify key policy barriers in the development of new technologies and processes. An environmental scan of existing policies for PH through the lens of an innovation framework revealed three gaps in the PH I&C system. There is a lack of formal leadership, such as an I&C decision-making body; public policy development and implementation does not involve industry; and lastly, demand stimulating policies are absent or underrepresented. Qualitative semi-structured interviews were conducted to identify policy challenges utilizing perspectives from senior level executives currently engaged in PH I&C in Alberta. Participants were grouped by category from the Triple Helix Model of Innovation – Government, Industry and Academia. A qualitative thematic analysis of the interviews was conducted on the interview transcripts, coded using NVivo software, to generate thematic policy challenges. The findings from the interviews were grouped into five major policy challenges. Sub-optimal coordination between the various ecosystem players was the most consistent and prevalent findings across all groups. Most respondents identified the absence of a mandated organization for PH I&C as an impediment to decision-making. Multi-sectoral activity and collaboration were identified as concerns despite the importance of these activities in this sector. Tension between academics and government (including health service providers) was present between the research funding mechanisms “discovery-driven” versus “demand-pull”. Many respondents were concerned with the low level of local innovation public procurement by the health system. Findings suggest the need for a stronger role of governance structures to coordinate PH innovation ecosystem activity. A group with the capacity to address the multifaceted and interdisciplinary policy challenges may improve PH I&C outcomes in Alberta. Future research is required to inform design of horizontal and vertical governance structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».