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Enregistrement W2096095859 · doi:10.5539/gjhs.v8n3p174

Quality Management Systems Implementation Compared With Organizational Maturity in Hospital

2015· article· en· W2096095859 sur OpenAlexvenueno aff
Tayebeh Moradi, Mehdi Jafarı, Mohammad Reza Maleki, Seyran Naghdi, Hesam Ghiasvand

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaQuality managementMaturity (psychological)ChecklistQuality (philosophy)Reliability (semiconductor)Quality management systemOperations managementProcess managementChange management (ITSM)Test (biology)Knowledge managementManagement systemDescriptive statisticsPsychologyNursingComputer scienceMedicineBusinessStatisticsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A quality management system can provide a framework for continuous improvement in order to increase the probability of customers and other stakeholders' satisfaction. The test maturity model helps organizations to assess the degree of maturity in implementing effective and sustained quality management systems; plan based on the current realities of the organization and prioritize their improvement programs. OBJECTIVES: We aim to investigate and compare the level of organizational maturity in hospitals with the status of quality management systems implementation. MATERIALS & METHODS: This analytical cross sectional study was conducted among hospital administrators and quality experts working in hospitals with over 200 beds located in Tehran. In the first step, 32 hospitals were selected and then 96 employees working in the selected hospitals were studied. The data were gathered using the implementation checklist of quality management systems and the organization maturity questionnaire derived from ISO 10014. The content validity was calculated using Lawshe method and the reliability was estimated using test - retest method and calculation of Cronbach's alpha coefficient. The descriptive and inferential statistics were used to analyze the data using SPSS 18 software. RESULTS: According to the table, the mean score of organizational maturity among hospitals in the first stage of quality management systems implementation was equal to those in the third stage and hypothesis was rejected (p-value = 0.093). In general, there is no significant difference in the organizational maturity between the first and third level hospitals (in terms of implementation of quality management systems). CONCLUSIONS: Overall, the findings of the study show that there is no significant difference in the organizational maturity between the hospitals in different levels of the quality management systems implementation and in fact, the maturity of the organizations cannot be attributed to the implementation of such systems. As a result, hospitals should make changes in the quantity and quality of quality management systems in an effort to increase organizational maturity, whereby they improve the hospital efficiency and productivity.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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