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Enregistrement W4400389611 · doi:10.2196/56327

Impact of COVID-19 on Characteristics and Funding of U.S. Healthcare Startups: Retrospective Review

2024· article· en· W4400389611 sur OpenAlexvenueno aff
Smitha Ganeshan, Joshua Goldstein, Young-Jin Sohn, Amie Pollack, Russell S. Phillips, Lisa S. Rotenstein

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health care2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessPolitical scienceMedicineEconomic growthEconomicsVirologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rise of telehealth and telemedicine during the pandemic allowed patients and providers to develop a sense of comfort with telehealth, which may have increased the demand for virtual-first care solutions with spillover effects into venture capital funding. OBJECTIVE: We aimed to understand the size and type of digital health investments occurring in the prepandemic and pandemic periods. METHODS: We examined health care companies founded from March 14, 2019, to March 14, 2020 (prepandemic) versus those founded from March 15, 2020, to March 14, 2022, after pandemic onset. Data were obtained from Crunchbase, a publicly available database that catalogs information about venture capital investments for companies. We also compared companies founded prepandemic to those founded after the first year of the pandemic (pandemic steady-state). We performed a Wilcoxon rank sum test to compare median funding amounts. We compared the 2 groups of companies according to the type of funding round raised, geography, health care subcategory, total amount of funding per year since founding, and number of founders. RESULTS: There were 2714 and 2218 companies founded prepandemic and during the pandemic, respectively. The companies were similarly distributed across geographies in the prepandemic and pandemic periods (P=.46) with no significant differences in the number of founders (P=.32). There was a significant difference in total funding per year since founding between prepandemic and pandemic companies (US $10.8 million vs US $20.9 million; P<.001). The distribution of funding rounds differed significantly for companies founded in prepandemic and pandemic periods (P<.001). On excluding data from the first year of the pandemic, there were 581 companies founded in the pandemic steady-state period from March 14, 2021, to March 14, 2022. Companies founded prepandemic had a significantly greater mean number of founders than those founded during the pandemic (P=.02). There was no significant difference in total funding per year since founding between prepandemic and steady-state pandemic companies (US $10.8 million vs US $14.4 million; P=.34). The most common types of health care companies included wellness, biotech/biopharma, and software companies. Distributions of companies across health care subcategories were not significantly different before and during the pandemic. However, significant differences were identified when data from the first year of the pandemic were excluded (P<.001). Companies founded during the steady-state pandemic period were significantly more likely to be classified as artificial intelligence (7.3% vs 4.7%; P=.005), software (17.3% vs 12.7%; P=.002), and insurance (3.3% vs 1.7%; P=.003), and were significantly less likely to be classified as health care diagnostics (2.4% vs 5.1%; P=.002). CONCLUSIONS: We demonstrate no significant changes in the types of health care companies founded before versus during the pandemic, although significant differences emerge when comparing prepandemic companies to those founded after the first year of the pandemic.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0120,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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