MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3057090840 · doi:10.1177/0840470420936718

An innovation procurement clinical framework: A qualitative study

2020· article· en· W3057090840 sur OpenAlexaff
Angela Coderre-Ball, Nancy Dalgarno, Jessica Baumhour, Vittoria Zubani, Iris Ko, Richard van Wylick, Michael Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic Procurement and Policy
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreGeorgian CollegeQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementPurchasingHealth careKnowledge managementBusinessThematic analysisQualitative researchHealth professionalsGrounded theoryProcess managementMarketingComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation Procurement Strategies (IPS) strive for purchasing healthcare solutions that do not yet exist on the market and are increasingly being advocated to improve health outcomes while managing escalating healthcare costs. Due to the newness of IPS, there are limited resources available to healthcare organizations and professionals looking to engage in IPS. The purpose of this study was to develop an evidence-based clinical framework to guide healthcare organizations and professionals. Adopting a qualitative grounded theory approach, we interviewed participants with experience in innovation procurement to understand the skills, resources, and supports needed to initiate and oversee an IPS project. Using thematic design and open coding, three overarching themes emerged from the data and formed the basis of our IPS clinical framework. By describing the components, skills, and supports and resources necessary for engaging in IPS, our framework addresses the knowledge gap in healthcare organizations and professionals wishing to implement IPS.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,291 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare Management ForumMême sujetPublic Procurement and PolicyTravaux en français237 207