Value-Based Framework for Evaluating Pre-Commercial Procurement: Case Study of Value-Based Key Performance Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Background: The demographic shift toward older populations is placing increasing pressure on health care systems, and only 20% of patients with chronic issues in the industrial world's rural areas have guaranteed access to adequate health care services. This stresses the health care systems, emphasizing the need for innovative solutions. The Horizon 2020 Pre-Commercial Procurement (PCP) project, Crane, addresses these needs by facilitating the procurement of a digital self-management system for treating patients with chronic issues at home. Three rural European regions are participating in the project: Västerbotten (Sweden), Extremadura (Spain), and Agder (Norway). Objective: This study aims to explore and identify key design criteria and value-based key performance indicators (VB-KPIs) to support the development and evaluation of digital health care solutions for patients with chronic issues in rural areas within the Crane PCP process. Methods: A 3-iteration process was used to identify and prioritize the VB-KPIs in the Crane project. First, user needs were investigated based on stakeholder analyses in the participating rural regions. The early health technology assessment tool, Step Up, was used in 5 workshops (2 in Agder, 2 in Extremadura, and 1 in Västerbotten). Participants included patients and health care professionals. Second, post workshop, stakeholders were asked to comment on the summarized results, which were accordingly adjusted. Third, following the workshops, VB-KPIs were identified and prioritized, and discussions among representatives from the 3 buyer regions were conducted. Results: Thirty-five VB-KPIs across 5 domains were identified. User-related (9 VB-KPIs), employee-related (9 key performance indicators), clinical (4 VB-KPIs), organizational (6 VB-KPIs), and economic (8 VB-KPIs) outcomes from the workshops and the subsequent discussions emphasized regional differences in terms of user needs and priorities. While Agder (Norway) and Västerbotten (Sweden) emphasized privacy, digital trust, and physical interaction as important, Extremadura (Spain) prioritized negotiation and shared decision-making. Despite differences, shared values were identified, including empowerment, flexibility, preventative care, and improved quality of life. Conclusions: The identified and prioritized VB-KPIs are likely to provide a need-based foundation for the development and subsequent evaluation of the digital PCP, Crane, although regional socioeconomic and cultural differences may necessitate local adaptations.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».