Using Creative Problem Solving (TRIZ) in Improving the Quality of Hospital Services
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.
Notice bibliographique
Résumé
TRIZ is an initiative and SERVQUAL is a structured methodology for quality improvement. Using these tools, inventive problem solving can be applied for quality improvement, and the highest quality can be reached using creative quality improvement methodology. The present study seeks to determine the priority of quality aspects of services provided for patients in the hospital as well as how TRIZ can help in improving the quality of those services. This Study is an applied research which used a dynamic qualitative descriptive survey method during year 2011. Statistical population includes every patient who visited in one of the University Hospitals from March 2011. There existed a big gap between patients' expectations from what seemingly is seen (the design of the hospital) and timely provision of services with their perceptions. Also, quality aspects of services were prioritized as follows: keeping the appearance of hospital (the design), accountability, assurance, credibility and having empathy. Thus, the only thing which mattered most for all staff and managers of studied hospital was the appearance of hospital as well as its staff look. This can grasp a high percentage of patients' satisfaction. By referring to contradiction matrix, the most important principles of TRIZ model were related to tangible factors including principles No. 13 (discarding and recovering), 25 (self-service), 35 (parameter changes), and 2 (taking out). Furthermore, in addition to these four principles, principle No. 24 (intermediary) was repeated most among the others. By utilizing TRIZ, hospital problems can be examined with a more open view, Go beyond The conceptual framework of the organization and responded more quickly to patients ' needs.
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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 | 0,011 | 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 | 0,001 | 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 découle