Decision making for early surgical technology adoption into Canada’s healthcare system: a scoping review of the decision-making criteria, challenges, and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2020, Canada spent 12.9 percent of its GDP on healthcare, of which 3 percent was on medical devices. Early adoption of innovative surgical devices is mostly driven by physicians and delaying adoption can deprive patients of important medical treatments. This study aimed to identify the criteria in Canada used to decide on the adoption of a surgical device and identify challenges and opportunities. METHODS: This scoping review was guided by the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis and PRISMA-ScR reporting guidelines. The search strategy included Canada's provinces, different surgical fields, and adoption. Embase, Medline, and provincial databases were searched. Grey literature was also searched. Data were analyzed by reporting the criteria that were used for technology adoption. Finally, a thematic analysis by subthematic categorization was conducted to arrange the criteria found. RESULTS: Overall, 155 studies were found. Seven were hospital-specific studies and 148 studies were from four provinces with publicly available Web sites for technology assessment committees (Alberta, British Columbia, Ontario, and Quebec). Seven main themes of criteria were identified: economic, hospital-specific, technology-specific, patients/public, clinical outcomes, policies and procedures, and physician specific. However, standardization and specific weighted criteria for decision making in the early adoption stage of novel technologies are lacking in Canada. CONCLUSIONS: Specific criteria for decision making in the early adoption stage of novel surgical technologies are lacking. These criteria need to be identified, standardized, and applied in order to provide innovative, and the most effective healthcare to Canadians.
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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 | 0,152 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».