Navigating the Systemic Conditions of a Digital Health Ecosystem in Alberta, Canada: Embedded Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 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, the activities of a diverse set of stakeholders within a digital health ecosystem require coordination. However, the antecedents of the coordination needed for an effective digital health ecosystem are not well understood. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the systemic conditions of the digital health ecosystem in Alberta, Canada, as critical antecedents to ecosystem coordination from the perspective of the authors as applicants to an innovative digital health funding program embedded within the larger digital health ecosystem of innovators or entrepreneurs, health system leaders, support partners, and funders. METHODS: We employed a qualitative embedded case study of the systemic conditions within the digital health ecosystem in Alberta, Canada (main case) using semistructured interviews with 36 stakeholders representing innovators or entrepreneurs, health system leaders, support partners, and funders (subcases). The interviews were conducted over a 2-month period between May 26 and July 22, 2021. Data were coded for key themes and synthesized around 5 propositions developed from academic publications and policy reports. RESULTS: The findings indicated varying levels of support for each proposition, with moderate support for accessing real problems, data, training, and space for evaluations. However, the most fundamental gap appears to be in ecosystem navigation, in particular, the absence of intermediaries (eg, individuals, organizations, and technology) to provide guidance on the available support services and dependencies among the various ecosystem actors and programs. CONCLUSIONS: Navigating the systemic conditions of the digital health ecosystem is extremely challenging for entrepreneurs, especially those without prior health care 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 and those dependent on it grow.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».