The Actionable Innovation Day (AID) Approach: An Option for Driving Healthcare Innovation (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Innovation is essential to address healthcare challenges like resource limitations, overcrowded emergency departments, healthcare provider burnout, and more. Implementing innovation in healthcare faces barriers, including resistance to change, lack of multidisciplinary communication and alignment, resource constraints and more. The Actionable Innovation Day (AID) approach was developed to address these barriers, creating a model for distilling multidisciplinary, immediately applicable, consensus-based recommendations for actionable change. OBJECTIVE To evaluate the Actionable Innovation Day (AID) model as a structured approach for fostering multidisciplinary collaboration and generating actionable, system-level healthcare innovations. To assess the feasibility and impact of the AID model in identifying and prioritizing practical, low-cost solutions for improving critical care coordination, patient-centered care, and AI integration. METHODS Stakeholders, including multidisciplinary healthcare workers, administrators, patient partners, and industry participants within the Eastern Ontario region were invited to a first regional AID event focussed on acute and critical care. Conducted both in-person and virtually, AID featured (1) morning presentations from individual presenters offering recommendations, and (2) afternoon problem-oriented small-group breakout sessions to explore regional critical care solutions. Actionable recommendations were generated, and later rated with a 5-point agreement Likert scale (with email follow-up survey). RESULTS The regional AID event had 57 participants, including 16 multidisciplinary leaders offering a total of 42 recommendations. Each small group generated 5-8 recommendation, synthesized in discussion and analysis, leading to 28 recommendations were generated across four domains: Innovation in Healthcare, Regionalized Care, Critical Care Practices, and AI in Healthcare. 49 (86%) participants responded to the post-event survey, rating their level of agreement. 23 (82%) recommendations had a score > 4. Top recommendations included fostering partnerships between research, industry, and healthcare (Rating: 4.50/5), involving families in patient physical therapy in ICU and in home rehabilitation (4.46), and establishing centralized critical care coordination (4.44). CONCLUSIONS The AID approach emphasizes multidisciplinary and multilevel input, incremental and sustainable change, and practical, low-cost solutions, aligning with the Agile Innovation framework. This approach provides an optional model for coordinating meeting to catalyze innovation.
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 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 | 0,019 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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 ».