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Enregistrement W7018058420

Collaboration in healthcare: Building effective transdisciplinary collaborations in open innovation initiatives

2020· dissertation· en· W7018058420 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Repository (Delft University of Technology) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésQuality (philosophy)Context (archaeology)Work (physics)Government (linguistics)Agency (philosophy)Field (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging diseases like the current pandemic, COVID-19, and the increasing number of chronic diseases around the world are putting considerable pressure on the healthcare system, demanding for more services, with higher quality and more efficient. Hence the healthcare system needs to transition towards sustainable healthcare. An approach to achieve a transition towards sustainable healthcare is the Quadruple Aim. It is a practical framework that focuses on improving the health of the population, improving the work-life of care providers, enhancing patients experience and reducing health cost. To implement these four aims, it is necessary the collaboration between multiple disciplines and the implementation of an innovative approach. Open innovation provides a space for transdisciplinary collaboration and innovation to occurs. Hence, this graduation project explores transdisciplinary collaborations in the healthcare sector, focusing on open innovation initiatives. The research question for this study is how to build effective transdisciplinary collaborations in healthcare? This graduation project took place in two countries, the Netherlands and Mexico. In the Netherlands, I realised interview research in eight open innovation initiatives. Later, in Mexico, I did a case study at the Research and Technological Development Unit inside the General Hospital of Mexico ‘Eduardo Liceaga’. Afterwards, I realised a comparative analysis between both studies, followed by a design phase to build effective transdisciplinary collaborations in healthcare. The results of the two studies present a future vision and a future-oriented strategy for the Research and Technological Development Unit to improve collaboration between actors. The future vision contributes to the alignment of the actors involved in the unit so that they can work in the same direction. The strategy is formed by three strategic lines: organisational and project development support, building a knowledge community, and promote and consolidate the unit. These strategic lines aim to guide the actors towards the future vision by suggesting a series of steps. The success of this initiative could contribute to boost innovation in healthcare. A suggestion for future research is on how design can facilitate the implementation of the strategy by considering the collaboration of all the actors present in the unit.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0090,036
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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