The effect of medical work groups on hospital resource use
Notice bibliographique
Résumé
This study tests the ability of medical work groups to overcome coordination problems related to group decision-making in allocating clinical resources to inpatients. The study was conducted over a 32-month period in two medium-sized acute-care hospitals located in Montreal, Quebec, Canada. The data were collected by hand from the medical charts of 10,456 patients in the surgical and medical departments. The Linear Structural Relations (LISREL) approach was employed to address the work-group issue using a task contingent model of work-group organization. In this model, the nature of the task is fundamental because its level of complexity determines both the organization of the work group and the use of resources. Medical work-group mechanisms should be efficient to the extent that resource utilization is explained solely by task characteristics rather than by work-group structure. In this study, the following two major organizational concepts were used as factors to explain resource use: task characteristics and work-group characteristics. Our analysis confirmed the main points of the task contingency theory as applied to the field of medicine. First, the results confirm that resource utilization is explained mainly by task complexity. Second, they confirm that medical work groups modulate their structures on the basis of task characteristics and do not explain resource use. The results also reveal a more complex model in which, for instance, the concepts of medical task and medical professional work are not easy to separate. The results highlight the interest in conceptualizing and analysing medical practice in work groups. It raises important issues that have seldom been taken into account in the study of medical practice variations, which has tended to focus on attending physicians.
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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 | 0,005 | 0,045 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».