MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6980064171

Assessing Emerging Health Technologies: An Integrated Perspective

2023· other· en· W6980064171 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCity Research Online (City University London) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careContext (archaeology)Health technologyDigital healthGeneralizability theorySoftware deploymentEmerging marketsPopulation healthPer capita
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare expenditures account for approximately 9% of GDP in OECD countries and are on an upward trajectory (OECD, 2017). This significant financial burden, combined with an aging global population and increasing demand, emphasizes the imperative for sustained research and innovation to enhance health system efficacy. Key to this transformation are technological advancements, including digital health, which presents novel opportunities for improvement. Emerging digital health technologies, such as virtual consultations, complex imaging procedures, and electronic medical records, are fundamental to modern healthcare infrastructures. However, significant gaps remain in the evaluation and understanding of these innovations, especially for nascent technological areas. This thesis addresses this subject, aiming to delineate how individuals and institutions can bolster their evaluative capabilities, strategic decision-making, and planning for the deployment of emerging digital healthcare technologies. The research methodology amalgamates theoretical exploration, literature scrutiny, and empirical examinations, presenting an integrated perspective that intersects the disciplines of Management & Decision Science, Technology & Innovation, and Health Economics & Outcomes Research. From an applied perspective, this research focuses on developing evidence within the context of pediatric healthcare in Canada — a context notably underrepresented in healthcare management research, despite its disproportionate per capita expenditure. Technologically, the predominant focus is on applications in virtual reality (VR) and three-dimensional (3D) printing and virtualization, though with the aspiration of ensuring the generalizability of results. The current thesis is structured to parallel the progression of the research itself, as three distinct phases; this begins with a comprehensive Background that contextualizes the initial intent, exploring the relationship between technology, innovation, and health outcomes. In this phase, each academic discipline is analyzed to identify base theoretical underpinnings for the research. The second phase of this work includes five empirical studies, each preceded by context-specific literature reviews for the respective technological domain, providing insight into the current state of evidence related to value-based assessment and economic evaluation in that area. Empirical studies included a randomized controlled trial and a cost consequences assessment of VR for pre-procedural preparation for medical imaging. Additionally, novel applications of 3D printing and virtualization are critically analyzed, accompanied by a multi-case study on the implementation of 3D printing in pediatrics, a cost-consequences study of applications for thoracoabdominal surgeries, and an outcomes study on the use of 3D virtualization in medical education during the COVID-19 pandemic. The final phase of this research includes the critical analysis and synthesis of findings into a proposal for a novel value-based assessment and decision-making framework specific to emerging health innovations; this framework integrates insights and resources for clinicians, administrators, and policymakers. The outcomes of this research are skewed toward Knowledge Users, but also aims to advance the theoretical basis for health technology assessment (HTA).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCity Research Online (City University London)Même sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207