Social enterprise as a strategy to advance patient-oriented health services innovation: learning from the Alberta Family Integrated Care model
Notice bibliographique
Résumé
This community case study outlines the conceptualization, development, implementation, and commercialization of the Alberta Family Integrated Care (Alberta FICare) model, offering insights into a unique way of sustaining patient-oriented innovations through social enterprise. Our team developed the Alberta FICare model to include families as partners in care in neonatal intensive care units (NICUs). Research phases of our model showed improved outcomes for neonates (shorter hospital stays), their families (greater caregiving self-efficacy, reduced psychosocial distress), and the health system (cost avoidance). Despite co-development of the model with families, providers, and leaders, rigorous testing (cluster randomized controlled trial), and province-wide scale-up (now standard of care in all 14 Alberta NICUs) efforts to sustain the model stalled due to shifting health system priorities. To address this challenge, we incorporated a social enterprise (Liminality Innovations Inc.) to sustain the model of care and support broader dissemination of family integrated care practices in NICUs beyond Alberta. While this strategy fostered sustainment and growth of our model, it also raised challenges. Some of these challenges included tackling perceptions within the research and practice communities that commercialization undermines research integrity. We share our experiences to highlight the potential of ethical, mission-driven commercialization through social enterprise to support innovation in learning health systems through ongoing interest holder engagement, responsible stewardship, and improving learning health system outcomes as the central goal.
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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 | 0,018 | 0,012 |
| 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 | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».