How to design Lean interventions to enable impact, sustainability and effectiveness. A mixed-method study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study’s aim was to assess how various organisational designs affect Lean interventions’ success. Refinement of design and analytics contributes to the knowledge of organisational change management, and promote sound investment in quality improvement.Methods: A panel of 11 experienced Lean consultants ranked the success of 17 Lean interventions implemented at a university hospital. This was done by assessing their impact on outcome, the sustainability of the improved work processes and the effectiveness regarding degree of goal achievement. The potential relationship between the interventions’ rank, organisation, targets for improvement, and use of time and resources, was analysed by a linear mixed model.Results: 30 percent of the interventions were assessed as successful, 60 percent as moderately successful, and 10 percent as unsuccessful. Employee and safety-staff representation (β 0.22 [CI 0.07–0.37]), top management attendance (β 0.14 [CI 0.10–0.18]), patient-related goals (β 0.13 [CI 0.06–0.20]) and hours in work-groups (β 0.01 [CI 0.00–0.01]) were related to impact on outcome. Interventions that ranged across divisions (β -0.45 [CI -0.75– -0.19]), employee and safety-staff representation (β 0.44 [CI 0.29–0.60]), comprehensive project organisation (β 0.22 [CI 0.08–0.36]) and patient-related goals (β 0.18 [CI 0.11–0.26]) were related to sustainability. Interventions that ranged across divisions (β -1.39 [CI -1.96– -0.81]), comprehensive project organisation (β 0.30 [CI 0.18–0.43]), employee and safety-staff representation (β 0.25 [CI 0.89–0.41]), limited top-management attendance (β -0.18 [CI -0.28– -0.08]), multi-disciplinary teams composed of several professions (β 0.16 [CI 0.08–0.24]) and patient-related goals (β 0.15 [CI 0.04–0.19]) were all related to a higher degree of effectiveness.Conclusions: To achieve quality improvement in hospitals, policymakers are advised to invest in time and a comprehensive project organisation. Furthermore, the interventions should engage multidisciplinary teams including employee and safety-staff representatives and pursue improvement for patients, across divisions. The methods applied constitute a framework for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».