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Enregistrement W2112125697 · doi:10.5430/jha.v5n1p7

Frontier efficiency of hospitals in United Arab Emirates: An application of data envelopment analysis

2015· article· en· W2112125697 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData envelopment analysisFrontierBusinessHealth carePublic healthEfficient frontierOperations managementMedicineGeographyFinanceNursingEconomicsEconomic growthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Over the past four decades the United Arab Emirates (UAE) has undertaken a series of initiatives to improve the efficiency of hospitals. This study aims to examine the efficiency of private and public hospitals in the UAE. A clearer understanding of the technical efficiency of private and public hospitals will be important in shaping future policy reforms as well as assisting private investors that play an important role in the provision of healthcare within the UAE.Methods: This study employs the Data Envelopment Analysis (DEA) technique to measure the efficiency of both private and public hospitals in the UAE. Efficiency scores are calculated using both Banker, Charnes, and Cooper (BCC) and Charnes, Cooper, and Rhodes (CCR) models. The inputs into the models are number of beds, numbers of doctors, dentists, nurses, pharmacists and allied health staff, and administrative staff, while the outputs are the number of treated inpatients, outpatients, and average length of stay.Results: We find that public hospitals represent about a third of the total number of facilities but treat about 60% of the total number of patients. On the positive side we find that a third of the hospitals in the UAE to be efficient. On the other extreme we find that half the hospitals are less than half as efficient as the top hospital. The average technical efficiency of 96 hospitals is 59% using BCC model and 48% using CCR model. The results show no difference in the average efficiency scores between public and private hospitals, nor between foreign and domestically managed hospitals. We find that there is an almost equal probability to be an efficient or inefficient hospital in any of the emirates.Conclusions: The study contributes to the existing body of literature by establishing baseline technical efficiency scores that could be used in monitoring the efficiency effects of future policy changes. About 41% to 52% of the production factors are wasted during the service delivery process in the hospitals. Using the existing amount of resources, the amount of delivered outputs can be doubled, which can significantly impact patient outcomes. This leads us to believe that the ownership itself and foreign management is not sufficient to bring about improvements in efficiency. Interventions to improve the quality of management in hospitals could help to improve efficiency. National and international benchmarking of hospital performance help to provide more insights on sources of hospital inefficiency.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,307 · 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