MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117698913 · doi:10.2196/73614

The Actionable Innovation Day Approach: Participatory Model for Advancing Critical Care Innovation

2025· article· en· W7117698913 sur OpenAlexaffabout
Brett N. Hryciw, Cecilia Tran, Rashi Ramchandani, Cameron Love, C Caron, Aimee Sarti, Annelise Miller, Suzanne Madore, Michaël Chassé, Andy Pan, Simon Didcote, Scott J. Millington, Heather Galley, Kwadwo Kyeremanteng, Andrew Seely

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensCanadian Hospice Palliative Care AssociationMontfort HospitalOttawa HospitalTransport CanadaUniversité de MontréalUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careContext (archaeology)Work (physics)Citizen journalismmHealtheHealthParticipatory design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: Health care innovation is essential for improving patient outcomes, enhancing system efficiency, and preparing for future challenges; however, meaningful progress is often hindered by entrenched barriers such as resistance to change, fragmented interdisciplinary collaboration, and constrained financial and human resources. These persistent obstacles make it difficult for health care systems to translate creative ideas into sustainable, real-world improvements, underscoring the need for structured approaches that support collaboration and reduce implementation friction. To address these challenges, we developed the Actionable Innovation Day (AID) approach, a structured, participatory model designed to generate consensus-based, low-cost recommendations that are feasible for system improvement. The first regional AID event in Eastern Ontario gathered 57 multidisciplinary participants, including clinicians, administrators, patient partners, and industry leaders, for a full-day series of presentations, facilitated discussions, and targeted breakout sessions focused on critical care. Through guided deliberation and collaborative analysis, participants synthesized diverse perspectives into a prioritized set of improvement opportunities. The process yielded 28 actionable recommendations across 4 domains: health care innovation, regionalized care, critical care practices, and the use of artificial intelligence. A postevent survey (86% response rate) showed strong agreement, with 23 recommendations rated above 4 on a 5-point scale. The highest-ranked proposals emphasized the value of strengthening research-industry-clinical partnerships, integrating families more intentionally into intensive care unit rehabilitation and recovery processes, and implementing centralized regional coordination to optimize critical care capacity. Together, these findings illustrate not only the feasibility of the AID model but also the AID model's ability to surface strategic, context-appropriate solutions that resonate across stakeholder groups. The AID process offers a scalable and adaptable template for advancing health care innovation through collaborative, real-world problem-solving. While this initial event focused on critical care, the underlying principles of structured engagement, iterative consensus building, and interdisciplinary co-design are broadly applicable to many sectors of health care. We encourage institutions, regional networks, and health system leaders to adopt and tailor the AID framework to their own local priorities, recognizing that inclusive innovation processes can accelerate system improvement even in resource-limited settings. Ultimately, the AID approach serves as both a methodology and a call to action: by empowering teams to collectively identify, refine, and champion actionable ideas, health care organizations can build the capacity and culture necessary to drive meaningful and sustained innovation across diverse clinical and operational domains.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetBiomedical and Engineering EducationTravaux en français237 207