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Enregistrement W4200355040 · doi:10.1177/09514848211048606

Responsible innovation in health and health system sustainability: Insights from health innovators’ views and practices

2021· article· en· W4200355040 sur OpenAlexafffundabout
Pascale Lehoux, Hudson Silva, Robson Rocha de Oliveira, Renata Pozelli Sabio, Kathy Malas

Notice bibliographique

RevueHealth Services Management Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSustainabilityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although healthcare managers make increasingly difficult decisions about health innovations, the way they may interact with innovators to foster health system sustainability remains underexplored. Drawing on the Responsible Innovation in Health (RIH) framework, this paper analyses interviews ( n=37) with Canadian and Brazilian innovators to identify: how they operationalize inclusive design processes; what influences the responsiveness of their innovation to system-level challenges; and how they consider the level and intensity of care required by their innovation. Our qualitative findings indicate that innovators seek to: 1) engage stakeholders at an early ideation stage through context-specific methods combining both formal and informal strategies; 2) address specific system-level benefits but often struggle with the positioning of their solution within the health system; and 3) mitigate staff shortages in specialized care, increase general practitioners’ capacity or patients and informal caregivers’ autonomy. These findings provide empirical insights on how healthcare managers can promote and organize collaborative processes that harness innovation towards more sustainable health systems. By adopting a RIH-oriented managerial role, they can set in place more inclusive design processes, articulate key system-level challenges, and help innovators adjust the level and intensity of care required by their innovation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,042
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,499
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,058 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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