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Enregistrement W2061553693 · doi:10.1109/ieem.2010.5674416

Improving healthcare reliability by integrating Six-sigma in a business process modeling and analysis strategy

2010· article· en· W2061553693 sur OpenAlexaff
Zied Ben Atallah, Amar Ramudhin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSix SigmaBusiness processComputer scienceProcess (computing)Reliability (semiconductor)Health careProcess managementOperational excellenceDesign for Six SigmaBusiness process managementBusiness process modelingProcess modelingExcellenceRisk analysis (engineering)Knowledge managementWork in processBusinessEngineeringManufacturing engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six-sigma methodology provides real and concrete results in healthcare systems by mitigating and eliminating variations in critical processes. However, using Six-sigma alone in complex environments can lead to unproductive and inefficient work due to a misunderstanding of the process interactions. Combination of both business process modeling and six-sigma helps achieve a highly reliable, customer-oriented and process-based healthcare system. Business process modeling allows a deep understanding of complex care pathways and helps in identifying those pathways which are critical to the patient. Six-sigma methodology on the other hand helps to improve the reliability and minimize the risks in the critical patient pathways. While the literature is full of studies and examples of the individual techniques for improving healthcare services there is little evidence on the best way of combing these tools to accelerate improvement programs. This paper presents a framework which will provide guidance to healthcare organizations seeking a sustainable strategy for operational excellence with a high-level of process reliability by integrating both Six-sigma tools and a business process modeling technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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