93 Investigating the minimal requirements for startup procurement by healthcare institutions in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».