Transforming health: Ontario startups in decentralized and connected care
Notice bibliographique
Résumé
Canada is one of the highest investors in health on a per capita basis, yet that investment has not necessarily translated into better health for Canadians. Canadians undoubtedly value their healthcare system, but understandably demand better return on their $211 billion investment. The current challenges facing the Canadian healthcare system are numerous, but can be generally grouped into two areas: 1) population-driven challenges, including the ubiquity of chronic conditions and our ever-increasing aging population, and 2) system-driven challenges, including increasing costs of labour in formal healthcare settings and the cost of adopting new medical technologies. Part 1 of this series investigated two thrusts that are taking shape in Canada and around the world to mitigate the challenges described above. The first is an emphasis on decentralizing healthcare by moving care out of resource-intensive institutions (such as hospitals) and into other models of care delivery and even self-management in the home and community. The second focuses on building an integrated healthcare system that uses digital health technologies and processes that connect all parts of the healthcare delivery system, seamlessly, so that critical health information is available when and where it is needed. Introduction | 4 Market Intelligence (MI): What role do startups play in transforming healthcare? Zayna Khayat (ZK): Transforming healthcare requires innovation. Entrepreneurship underpins innovation. Key feeders of this innovation are new health ventures that are founded by entrepreneurs who are challenging the status quo. Entrepreneurship as a mindset is particularly salient in the health sector because we are witnessing the creative destruction of institutions that have been operating for more than 50 years. This report begins with an interview with Zayna Khayat, MaRS Health lead at MaRS Discovery District. It is followed by profiles of 10 Ontario digital health startups that are creating solutions for connectedness and enabling the shift of care from formal settings to the community.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».