Toward the sustainability of health care innovations to “transform our world”: current status and the road ahead
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Inadequate sustainability of health care innovations or evidence-based interventions has led to calls from policymakers, researchers, and funders for research on how sustainability can be optimized to avoid research waste. In this discussion paper, we argue that research on health care innovation sustainability needs to be advanced. We critically examine the literature on the concept of sustainability and propose that research should address the fundamental question: How can we advance knowledge on health care innovation sustainability? We provide examples of important work undertaken in the field of implementation science, including definitions and conceptualizations of sustainability. We also highlight theories, models, and frameworks that have been proposed to inform sustainability research and guide how to plan for sustainability. Our analysis of the literature reveals a growing interest in the sustainability of health care innovations but also confirms that implementation science has yet to put sustainability at the center of its research endeavors. To assist this shift, we identify priority research gaps and use the United Nations 2030 Agenda for Sustainable Development as a road map for an implementation science research agenda to drive health care innovation sustainability. We propose three new research directions that, overall, aim for "better health for all, leaving no one behind." These directions include: (1) advancing substantive research on sustainability while avoiding duplication; (2) identifying barriers, facilitators, and strategies to sustain engagement with multiple partners; and (3) advancing methods and tools to support monitoring, evaluation, and revision of strategies over time. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A323.
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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 | 0,094 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,030 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».