Performance measurement in healthcare: part I--concepts and trends from a State of the Science Review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Performance measurement is touted as an important mechanism for organizational accountability in industrialized countries. This paper describes a systematic review of business and health performance measurement literature to inform a research agenda on healthcare performance measurement. METHODS: A search of the peer-reviewed business and healthcare literature for articles about organizational performance measurement yielded 1,307 abstracts. Multi-rater relevancy ratings, citation checks, expert nominations and quality ratings resulted in 664 articles for review. Key themes were extracted from the papers, followed by multi-reader validation. Information was supplemented with grey literature. RESULTS: The performance literature was diverse and fragmented, and relevant evidence was difficult to locate. Most literature is non-empirical and originates from the United States and the United Kingdom. No agreement on definitions or concepts is evident within or across disciplines. Study quality is not high in either field. Performance measurement arose in public services and business at about the same time. The evolution of thought on performance measurement ranges from unfettered enthusiasm to sober reassessment. CONCLUSIONS: The research base on performance measurement is in its infancy, and evidence to guide practice is sparse. A coherent multidisciplinary research agenda on the topic is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».