Navigating the Systemic Conditions of a Digital Health Ecosystem in Alberta, Canada (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> Digital health promises numerous value-creating outcomes. These include improved health, reduced costs, and the creation of lucrative markets, which in turn provide high quality employment, productivity growth, and a climate that attracts investment. For this value creation and capture to occur, the activities of a diverse set of stakeholders within a digital health ecosystem need coordination. However, the antecedents the coordination needed for an effective digital health ecosystem are not well understood. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> The purpose of this study is to investigate the systemic conditions of the digital health ecosystem in Alberta, Canada as critical antecedents to ecosystem coordination. </sec> <sec> <title>METHODS</title> We employed a qualitative case study of the systemic conditions within the digital health ecosystem in Alberta, Canada using semi-structured interviews with 36 stakeholders representing innovators-entrepreneurs, health system leaders, support partners, and funders. Data were coded for key themes and synthesized around five propositions. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> The findings indicate varying levels of support for each proposition, including accessing real problems, data, training, and space for evaluations. However, the most foundational gap appears to be in ecosystem navigation. In particular, the absence of intermediaries to provide guidance on available support services and dependencies among the various ecosystem actors and programs. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> Navigating the systemic conditions of the digital health ecosystem is extremely challenging for entrepreneurs without prior healthcare experience, and this remains an issue even for those with such experience. Policy interventions aimed at increasing collaboration among ecosystem support providers, along with tools and incentives to ensure coordination, are essential as the ecosystem grows. </sec>
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».