Implementation of a sustainable enterprise risk management framework: The Administrator on Duty model
Notice bibliographique
Résumé
Background: Today’s health care landscape requires a new standard of service delivery aimed at quality outcomes, cost-effective provisions of coordinated treatment, and access to equitable care. This standard has brought emerging risks that pose threats to the operational and financial well-being of health care organizations, especially safety net hospitals. The establishment of enterprise risk management (ERM) programs guided by the efforts of efficacious health care managers will promote deeper risk analysis, engagement of the entire health care organization, and structured, coordinated and cohesive mitigation responses to risk exposures.Objective: To establish and implement an ERM program using the Administrator on Duty (AOD) model that will promote a patient-centric paradigm of care while optimizing organizational performance and mitigating risk and exposure.Results: The AOD model significantly contributes to all phases of ERM, particularly risk identification, risk assessment, risk response and monitoring. The model, as perceived by both AODs and hospital senior leadership, provides tremendous benefits to a health care organization. These include, among many others, a substantial leadership presence, dynamic risk mitigation efforts, continuous education to staff and facilitation of problem solving and conflict resolution.Conclusions: The AOD program is a vital constituent of an ERM endeavor. AODs are pivotal to managing the global risk terrain of a health care organization and play a substantial role in promoting patient, staff and visitor safety while working to ensure potential and actual risk issues are addressed timely and appropriately.
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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 | 0,024 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».