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Enregistrement W4416781762 · doi:10.1186/s12961-025-01429-2

Creating an integrated innovation system to enable the adaptation and uptake of health-system innovations in Canada: insights from citizen panels and a national stakeholder dialogue

2025· article· en· W4416781762 sur OpenAlexafffundabout
Aunima R. Bhuiya, Peter DeMaio, Jonathan D. Cura, Francois-Pierre Gauvin, Simon Hagens, Paul C. Hébert, John N. Lavis, Josephine McMurray, Kaelan A. Moat, Robert J. Reid, Heidi Sveistrup, Laura Tamblyn-Watts, Michael G. Wilson

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityImpactMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Canadian Institutes of Health ResearchTrillium Health CentreCanada Health InfowayMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAGE-WELL
Mots-clésAdaptation (eye)Health services researchHealth administrationStakeholderValue (mathematics)Stakeholder engagementHealth informatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health-system leaders are increasingly faced with making decisions about whether and how to use a wide range of current and emerging health-system innovations to address complex system and policy challenges. Health-system innovations can broadly include new ways of doing things at a system level, such as new approaches to govern health systems, care delivery, funding models, health policy or better ways to integrate health and social services. However, Canada has historically struggled with the adaptation and uptake of health-system innovations. This multicomponent study aimed to explore the challenges, approaches and implementation considerations for creating an integrated innovation system that enables the adaptation and uptake of health-system innovations from the perspectives of citizens and health system leaders in Canada. METHODS: We synthesized the best-available evidence into an evidence brief and a subsequent plain-language version (a citizen brief) in consultation with a steering committee and key informants, including policymakers, leaders of systems, organizations and professional organizations, industry representatives, citizen leaders and researchers. These briefs informed deliberations in four citizen panels (n = 48 participants) and a national stakeholder dialogue with health-system leaders (n = 23 participants) to identify key challenges, approaches, implementation considerations and next steps that could be taken. RESULTS: Citizen panel participants and health-system leaders highlighted barriers such as culture and mindsets that resist health-system innovations, limited targeted funding for health-system innovations and processes that encourage sustainability, lack of mechanisms to adapt health-system innovation in local contexts and limited health human resources due to competing interests across health systems. Both groups emphasized the need for people-centred approaches to establish shared goals and vision, identify gaps and map what has worked to drive health-system innovations, set priorities and discuss how each stakeholder group can contribute to building and reviewing implementation considerations such as resources and funding related for the adaptation and uptake of health-system innovations. CONCLUSIONS: The findings provide insight for ongoing efforts to improve the development, implementation and evaluation efforts to enhance and harness health-system innovation to strengthen health systems in Canada. Collaboration from within and between governments and sectors will ultimately help to increase the value gained from health-system innovations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,805
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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