Barriers to Surgical Innovation Research: A Canadian Study on Public Funding Trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A decline in research funding has been cited as a potential cause for limited surgical innovation in the United States. We aim to understand if this is a North American phenomenon and explore whether a lack of public funding is a barrier to surgical innovation in Canada. METHODS: Publicly available funding data from Canadian Institutes of Health Research (CIHR) were reviewed from 2008 to 2019 to determine the yearly funding distributed to surgical departments. Surgical innovation studies were identified and total yearly funding was calculated. All amounts were adjusted for inflation to reflect 2019 Canadian dollar value. RESULTS: From 2008 to 2019, surgical departments were granted 1.82-4.70% of total CIHR funding. In total, 902 grants were allocated to surgical departments and 126 (14.0%) met criteria for surgical innovation. Surgical innovation research was allocated a total annual amount ranging from 1.52 to 9.01 million CAD. There appears to be an upward trend in public funding for surgical innovation over this time period. DISCUSSION: Contrary to the landscape in the United States, there is no evidence of decreasing trends in public funding for surgical innovation in Canada. Considerations should be given to other potential barriers precluding surgeons from participating in innovation. CONCLUSION: Only a small percentage of research dollars to departments in Canada are spent on innovation research, despite an overall increasing trend in total public research funding over the past 10 years. We need to foster an environment in which surgical innovation is encouraged through medical curriculum changes, multidisciplinary collaboration opportunities, and dedicated faculty resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».