Implementation Status of Accrual Accounting System in Health Sector
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Management of financial resources in health systems is one of the major issues of concern for policy makers globally. As a sub-set of financial management, accounting system is of paramount importance. In this paper, which presents part of the results of a wider research project on transition process from a cash accounting system to an accrual accounting system, we look at the impact of components of change on implementation of the new system. Implementing changes is fraught with many obstacles and surveying these challenges will help policy makers to better overcome them. METHODS: The study applied a quantitative manner in 2012 at Kerman University of Medical Science in Iran. For the evaluation, a teacher made valid questionnaire with Likert scale was used (Cranach's alpha of 0.89) which included 7 change components in accounting system. The study population was 32 subordinate units of Kerman University of Medical Sciences and for data analysis, descriptive and inferential statistics and correlation coefficient in SPSS version 19 were used. RESULTS: Level of effect of all components on the implementation was average downward (5.06±1.86), except for the component "management & leadership (3.46±2.25)" (undesirable from external evaluators' viewpoint) and "technology (6.61±1.92) and work processes (6.35±2.19)" (middle to high from internal evaluators' viewpoint). CONCLUSIONS: Results showed that the establishment of accrual accounting system faces infrastructural challenges, especially the components of leadership and management and followers. As such, developing effective measures to overcome implementation obstacles should target these components.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».