Governance basics for the physician-scientist considering business ventures. Lessons from Theranos
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prospect of an innovative laboratory device capable of an array of testing from a tiny amount of blood caught the intense attention of both the medical and investment community. The device, however, was never properly validated, with several false and misleading claims made by its founder. This venture in the business of science went very badly for the firm Theranos with ensuing criminal convictions. Using public domain reports from trial testimony provided a unique opportunity to distill facts for key learnings for future stakeholders in the business of science. Several lessons related to basic governance unfolded during the trial’s testimony and are the basis for this brief case study. These include (1) a board make-up that had a suboptimal understanding of the technology, (2) advisors that did not sufficiently engage, (3) management/employee trust was tarnished and (4) investors failing to perform optimal diligence prior to funding. These lessons are particularly important for the physician-scientist and health executive who may find themselves at the interface of health and commerce. Points to consider in such ventures are discussed toward fostering the avoidance of these breakdowns.
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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 | 0,028 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,031 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».