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Enregistrement W4393869674 · doi:10.1017/cts.2024.91

93 Investigating the minimal requirements for startup procurement by healthcare institutions in Ontario, Canada

2024· article· en· W4393869674 sur OpenAlexaffabout
Zoya Aziz Bhatti, Joseph Ferenbok, Derek Choi, Zoya Bhatti, Jospeh Ferenbok, Edyta Marcon, Marissa Bird, Juli Smyth, Bibaswan Ghoshal

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementHealth careBusinessEngineering managementOperations managementEngineeringEconomicsMarketingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/GOALS: The primarygoal is to understand the challenges and barriers associated with the procurement of innovative technologies.Specifically, our research will answer the following question: what are the minimal requirements for a startup’s solution to beprocuredby anOntariohealthcare institution? METHODS/STUDY POPULATION: Participants will include procurement professionals at startups, healthcare institutions, and procurement facilitating agencies. Semi-structured interviews will be conducted in order to understand different procurement pathways and the possible procurement related gaps or barriers that startups face. Through qualitative ethnographic methods, participant interviews will characterize existing relationships and examine the rationale behind startup procurement decision-making. Data collection will include recordings, verbatim transcripts, and researcher field notes. Through inductive qualitative analysis, the data will be examined to build an intervention to assist in startup procurement. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Our investigation will yield insight into expectations between hospital procurement requirements and startup procurement. The qualitative analysis will identify targets for engagement, and appropriate actors that can bridge gaps. Our results will identify pathways for procurement and the minimal procurement requirements to aid startup procurement planning. Our research will support innovators by delivering an intervention that will enable easier implementation of market ready solutions in a Canadian context. In line with principles from the National Center for Advancing Translational Sciences, this research can be used towards enhancing efficiency, speed of translation, and innovation. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: We will contextualize the needs of start-ups and empower them to understand their procurement ecosystem. Facilitating better navigation of the procurement space allows for innovators to present solutions that healthcare organizations can adopt, resulting in improved clinical and patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0150,004
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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