Notice bibliographique
Résumé
Pooling resources, knowledge and technologies is a necessity in the health sector, both private and public. Many hospitals do so through alliances with compatible establishments, which have been studied from the organizational perspective for many years. However, many alliances are reported to fail, and the conditions which could foster their success are still not well known. The aim of this exploratory study was to identify the administrative and governance structures of hospital alliances associated with reported positive outcomes. A questionnaire was mailed to a list of hospital administrators and directors from Germany, Switzerland, Austria and Canada. Respondents were required to fill out a series of fixed alternative questions as well as some open-ended items which dealt with their perception of and experiences with, inter-hospital alliances. Administrative and governance practices were ascertained and correlated with reported outcomes. Descriptive analysis and correlations were computed using IBM SPSS statistics software. Management practices pertaining to initiation, formalization, steering and operations of alliances were correlated with financial, treatment and corporate outcomes of the alliances. Characteristics significantly linked to perceived positive alliance outcomes include: clearly defined targets and their monitoring, governance by executive management and involving the board of directors, rather formal coordination mechanisms, a project champion and a written contract including conflict resolution mechanisms. Selected structures, processes and governance practices of hospital alliances are correlated with success and therefore worth taking into account when crafting an alliance. These conclusions are derived from a multinational study and therefore could be applicable across different systems of health care.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».