An investigation on implementation of clinical governance: A case study of an Iranian hospital
Notice bibliographique
Résumé
Clinical Governance (CG) generally aims to enhance the quality of clinical services, increases the accountability of those who are responsible for health affairs. This study examines the quality of presenting medical services in Dr. Shariati hospital in Tehran after executing the CG project. To attain the aforesaid goal, this research also surveys the implementation rate of CG in Dr. Shariati hospital based on the CG seven-pillar model. The study is a descriptive and crosssectional research fulfilled in summer 2013. Statistical population contains the employees of Dr. Shariati hospital in Tehran and the research sample includes 80 people of the mentioned population who were selected, randomly. Data was gathered through a questionnaire and the experts confirmed its validity and the reliability was approved via Cronbach's alpha of 0.947 and then, the analysis was carried out by the SPSS software and T-test. The findings for each CG pillar in Dr. Shariati hospital have placed less than the medium amount and they are not in desirable level. The CG at the above-mentioned hospital places in a medium rank so that the efforts by the managers will create successful changes at the hospital; meanwhile, the managers will be able to utilize the CG method in systematic prediction of changeable priorities to present the best strategies for achievable performance of managerial techniques and processes.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».