Analysing the performance of a health innovation ecosystem in the COVID-19 crisis: complexity and chaos theory perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This research delves into the complexity management of collaborative networks and interorganizational systems in the health innovation ecosystem on the basis of a best practice in the coronavirus disease 2019 (COVID-19) crisis. The objective is to offer specific solutions and guidelines to stakeholders in the health innovation ecosystem to control the chaos resulting from unexpected events along the ecosystem development and evolution path. METHODS: For this purpose, the performance of the Health Innovation Ecosystem in Iran (the Every Home is a Health Base plan) has been examined through a detailed and in-depth analysis of events and actions taken using documents, reports and interviews with experts. The practical application of chaos and complex adaptive system features (adaptation, time horizons, edge of chaos, sensitivity to initial conditions, state space and strange attractors) is introduced to identify and manage the transition from a state where the health innovation ecosystem is on the edge of chaos and prone to failure. Data were collected through studying documents, reports and interviews with experts, and then analysed using qualitative content analysis techniques, open and axial coding and metaphors derived from complexity and chaos theories. RESULTS: The findings indicate that to understand and embrace the complexity of the health innovation ecosystem throughout its development and evolution and manage and lead it through the edge of chaos towards successful interorganizational systems performance, it is necessary to use gap analysis to achieve consensus, establish a highly interactive governance structure with key stakeholders of the ecosystem, maintain flexibility to control bifurcations (butterfly effect), prevent transforming emergency solutions into standard routines and ensure the sustainability of the ecosystem against future threats by long-term financial security. CONCLUSIONS: This research provides insights into the dynamics of complex health systems and offers strategies for promoting successful innovation through collaborative networks and interorganizational systems in the development and evolution of the health innovation ecosystem. By embracing complexity and chaos, healthcare professionals, policy-makers and researchers can collaboratively address complex challenges and improve outcomes in health network activities. The conclusion section provides guidelines for successfully managing the complexity of the ecosystem and offers suggestions for further research.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».