The Applications Of Waiting Line Management On The Operations Of Public Sector Organizations: The Kogi State Health Sector Experience (2009-2012)
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the application of waiting line management on the operations of public sector organizations, a study of some selected hospitals in Kogi State. The aim of this research is to examine the application of waiting line management on the operations of public sector organizations with particular reference to the Kogi State health sector using some selected hospitals. The study used a sample of 522 patients drawn from a population of 3,090 patients, using judgmental sampling techniques. The study employed a combination of primary data in the form of questionnaire, observation and secondary data to collect data from the patients of these hospitals covering a period of (2009 – 2012). The survey research method was used in the research. The study employed chi square and ANOVA to test the necessary hypotheses. To obtain the sample size for this study, Yaro Yameru’s model of obtaining sample size was used. Other techniques used to analyze the data in this study include: queuing simulation and other queuing models. It has been observed that waiting line is one of the major problems confronting most of the public health sector, to the extent that a possible lost of life in the case of serious illness which call for emergency situation can even resulted. The study revealed among other things, that unnecessary waiting line if not properly managed has a lot of cost implications for the concerned individuals, organizations and the general public. Based on the findings and conclusions, the study recommends the outright use of the application of strategic waiting line management for both public and private hospitals in order to improve their efficiency and productivity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».