Macro-environment Influences on Health Service Strategy in Saudi Private Sector Hospitals: An Empirical Investigation
Notice bibliographique
Résumé
The rapid changes in the Saudi private sector hospital environment have exerted significant pressures on the hospitals to pay attention to marketing strategies in general and health service strategy in particular. Therefore this research investigates the influence macro environment factors have on the health service strategy made by the hospital managers. This study proposes and tests a four factor macro environment model that explains the considerable variation in health service strategy in the hospitals. These factors include political/legal (P), economic (E), social/cultural (S), and technology (T). In order to explore this issue, a triangulation method was used to collect primary data through a questionnaire, which was administered in the private sector hospitals in the Western Region in Kingdom of Saudi Arabia (KSA) and, via in-depth semi- structured interviews with hospital managers and experts in the health services in KSA. All Saudi general private sector hospitals in Western Region were targeted in this research rather than a representative sample of these hospitals. A purposive sampling strategy was used to choose the participants in this research. In total, 120 senior managers (including general managers, administrative managers, medical managers, public relation managers, nursing manager, and out patients clinic managers) participated in this study. The results confirm significant differences in the influence of macro environment factors on health service strategy. Furthermore, the results show that the hospitals might benefit further by placing more emphasis on an integrated health service strategy and recognising the macro environment influences on their hospitals. The results also highlight several implications for future research in health services marketing and fill in several gaps in the existing literature on health services marketing.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».