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Enregistrement W4413198345 · doi:10.3390/siuj6040049

Barriers to Introducing New Transformative Surgical Technology in Australian Healthcare: A Comprehensive Review and Guide

2025· review· en· W4413198345 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew Alberto, Jennifer Xu, Oneel Patel, Damien Bolton, Joseph Ischia

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningHealth technologyHealth careStakeholderGovernment (linguistics)MedicineProduct (mathematics)BusinessPublic relationsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Introducing new transformative surgical technology involves navigating a complex process from design to implementation, often hindered by various barriers that delay the transition into clinical practice. This review critically examines the barriers, proposes a unified guide for medical device implementation in the Australian healthcare system utilising the validated Medtech Innovation Guide, and compares regulatory frameworks in Australia, the United Kingdom, and the United States of America. Methods: We conducted a literature review using MEDLINE and EMBASE with MeSH terms or emtree terms and keywords “new OR novel” AND “surgical device OR medical device OR health technology OR surgical technology OR surgical instrument OR transformative technology OR technological innovation OR technological change” AND “implementation OR adoption OR innovation adoption” AND “surgery OR surgical” AND “Australia”. We also assessed governmental websites (gov.au) and documents as well as the Royal Australasian College of Surgeons (RACS) website, policies, and position statements. Furthermore, Australian medical technology start-up companies were asked for any published roadmaps. Results: Four key stakeholder groups were identified: medical professionals, government, hospitals, and patients/consumers. Barriers include surgeon scepticism, regulatory hurdles (e.g., Australian Register of Therapeutic Goods), hospital clearance processes, and meeting patient expectations. To address these challenges, we propose a five-phase system: surgical device development (phase one), compliance with regulatory processes (phase two), research and experimentation (phase three), finalisation for product launch (phase four), and product launch and assessment (phase five). Conclusions: By following our five-phase guide, innovators may better navigate the complexities of integrating transformative surgical technologies into Australian healthcare. Although there are limitations, this approach is based on the validated Medtech Innovation Guide and may help both experienced and inexperienced practitioners better implement innovative technology; however, real-world validation is required.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0210,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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