Ten-Year Anniversary of the Advisory Panel on Healthcare Innovation Report: Assessing Progress and What Is Left to Do
Notice bibliographique
Résumé
Federal Health Minister Rona Ambrose created the Advisory Panel on Healthcare Innovation, asking them to identify five priority innovation areas that would improve accessibility, quality of care and health spending. Their 2015 report found fragmented systems, a lack of collaboration across jurisdictions to share learnings and best practices and undercapitalized technological advancements, among other barriers to spreading successful innovation. Ten years later, we review the report's main recommendations and examine progress in the key areas identified for action. Progress on many of the recommendations is lacking. The panel's main recommendations - creation of a $1-billion innovation fund to enable sustainable changes in care delivery and a national healthcare innovation agency - have gone largely unanswered. We illustrate the need for an innovation agency that spans all provinces using several examples, including ones where digital health innovation is required, including central intake and triage for specialist referrals. We discuss the conditions needed for successful implementation: An interoperable digital solution, changes to models of care and funding flows, leadership and a patient-centred culture within the health system. We also highlight how local innovation hubs enable the development of new technologies and identify the key local, provincial and national factors for success that should be considered for a new federal agency.
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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 | 0,048 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,015 |
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 ».